কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলগুলি জটিল গাণিতিক সমস্যা সমাধানে অপ্রত্যাশিত দক্ষতা প্রদর্শন করতে শুরু করেছে, যা এআই-এর সক্ষমতার একটি সম্ভাব্য পরিবর্তনের ইঙ্গিত দিচ্ছে। সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার এবং স্টার্টআপের প্রতিষ্ঠাতা নীল সোমানি ওপেনএআই-এর সর্বশেষ মডেল পরীক্ষা করার সময় এটি আবিষ্কার করেন। তিনি দেখেন যে ১৫ মিনিটের প্রক্রিয়াকরণের পরে, এআই একটি উচ্চ-স্তরের গণিত সমস্যার সম্পূর্ণ এবং যাচাইযোগ্য সমাধান দিয়েছে।

সোমানি, একজন প্রাক্তন কোয়ান্ট গবেষক, প্রাথমিকভাবে একটি বেঞ্চমার্ক তৈরি করতে চেয়েছিলে্ন যে কখন বৃহৎ ভাষা মডেল (এলএলএম) কার্যকরভাবে উন্মুক্ত গণিত সমস্যাগুলি সমাধান করতে পারবে। সোমানি বলেন, "আমি একটি ভিত্তি তৈরি করতে আগ্রহী ছিলাম যে এলএলএমগুলি কোথায় সংগ্রাম করে তার তুলনায় কখন কার্যকরভাবে উন্মুক্ত গণিত সমস্যাগুলি সমাধান করতে সক্ষম।" "আশ্চর্যজনক বিষয় ছিল যে, সর্বশেষ মডেলটি ব্যবহার করে, পরিস্থিতি কিছুটা উন্নতি লাভ করে।"

এআই-এর সমস্যা সমাধানের প্রক্রিয়াটি লিজেন্ড্রের সূত্র, বার্ট্রান্ডের স্বীকার্য এবং স্টার অফ ডেভিড উপপাদ্য সহ গাণিতিক স্বতঃসিদ্ধ এবং উপপাদ্য ব্যবহারের জন্য উল্লেখযোগ্য ছিল। মডেলটি হার্ভার্ডের গণিতবিদ নোয়াম এলকিসের ২০১৩ সালের ম্যাথ ওভারফ্লো পোস্টেরও উল্লেখ করেছে, যেখানে অনুরূপ একটি সমস্যা ছিল। তবে, এআই-এর চূড়ান্ত প্রমাণ এলকিসের কাজ থেকে ভিন্ন ছিল এবং গণিতবিদ পল এরডős দ্বারা উত্থাপিত একটি সমস্যার সংস্করণের আরও বিস্তৃত সমাধান দিয়েছে। এরডős তার অমীমাংসিত সমস্যাগুলির সংগ্রহের জন্য পরিচিত, যা এআই-এর জন্য একটি প্রমাণ ক্ষেত্র হয়ে উঠেছে।

এই অগ্রগতি বিমূর্ত যুক্তি এবং জটিল সমস্যা সমাধানের প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলিতে এআই-এর ক্রমবর্ধমান পরিশীলিততাকে তুলে ধরে। বৃহৎ ভাষা মডেলগুলি, যেমন এই উদাহরণে ব্যবহৃত হয়েছে, বিপুল পরিমাণ টেক্সট ডেটার উপর প্রশিক্ষিত, যা তাদের গাণিতিক সমস্যাগুলিতে প্রয়োগ করা যেতে পারে এমন প্যাটার্ন এবং সম্পর্ক সনাক্ত করতে সক্ষম করে। এই মডেলগুলির শুধুমাত্র বিদ্যমান সমাধান খুঁজে বের করার ক্ষমতা নয়, নতুন প্রমাণ তৈরি করার ক্ষমতাও গাণিতিক নীতিগুলির গভীরতর বোঝাপড়ার ইঙ্গিত দেয়।

গণিতে এআই-এর ক্রমবর্ধমান দক্ষতার প্রভাব শিক্ষা এবং গবেষণার বাইরেও বিস্তৃত। এই ক্ষমতাগুলি ক্রিপ্টোগ্রাফি, ইঞ্জিনিয়ারিং এবং আর্থিক মডেলিং সহ বিভিন্ন ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা যেতে পারে, যেখানে জটিল গাণিতিক গণনা অপরিহার্য। এআই মডেলগুলি ক্রমাগত বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে এই ক্ষেত্রগুলিতে মানুষের দক্ষতাকে সহায়তা এবং সম্ভাব্যভাবে বৃদ্ধি করার ক্ষমতা উল্লেখযোগ্য অগ্রগতির দিকে নিয়ে যেতে পারে।

গাণিতিক সমস্যা সমাধানে এআই-এর বর্তমান অবস্থা এখনও প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছে এবং চ্যালেঞ্জ রয়ে গেছে। এআই কার্যকরভাবে কিছু ধরণের সমস্যা সমাধান করতে পারলেও, অন্যদের ক্ষেত্রে এটি আরও স্বজ্ঞাত বা সৃজনশীল পদ্ধতির প্রয়োজন হতে পারে। তবে, সাম্প্রতিক অগ্রগতি গণিতবিদ এবং গবেষকদের জন্য এআই-এর একটি মূল্যবান হাতিয়ার হওয়ার সম্ভাবনা প্রদর্শন করে। এআই অ্যালগরিদম এবং প্রশিক্ষণ পদ্ধতির ভবিষ্যতের বিকাশ তাদের গাণিতিক ক্ষমতাকে আরও বাড়িয়ে তুলতে পারে, যা আবিষ্কার এবং উদ্ভাবনের জন্য নতুন সম্ভাবনা উন্মোচন করবে।