في عالم يشهد تطوراً مستمراً في تقنيات الذكاء الاصطناعي، بدأت نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models - LLMs) في إثبات قدرتها على حل المشكلات المعقدة، حيث تم تقييم نموذج o4-mini من شركة OpenAI في سياق مشكلات الفيزياء التقليدية.
تضمنت الدراسة تحليل الحلول المقدمة لمشكلات نهاية الفصول من الكتاب المعروف 'مبادئ الفيزياء' لمؤلفيه هاليداي ورسنيك، والذي يشمل المواضيع الأساسية في المناهج الجامعية للفيزياء.
كانت النتائج مثيرة للاهتمام، حيث أظهر النموذج دقة إجمالية تصل إلى 90% في حل المشكلات. لكن، تجدر الإشارة إلى أن الأداء كان متفاوتاً بشكل ملحوظ بحسب نوع المشكلة. فالمشكلات النصية وحدها حققت دقة عالية تصل إلى 96%، بينما تراجع الأداء بشكل ملحوظ عند مواجهة المشكلات التي تتطلب تفسيراً متعاوناً بين النصوص والصور، ليصل إلى 79%.
علاوة على ذلك، مع زيادة صعوبة المشكلة من منخفضة إلى متوسطة ثم عالية، تراجعت الدقة بشكل ملحوظ. تشير هذه النتائج إلى أن نموذج o4-mini والنماذج المماثلة تعكس تحسناً كبيراً في حل مشكلات الفيزياء التقليدية، ولكن لا تزال هناك تحديات تتعلق بنوع المشكلة وتعقيدها تواجه أداء هذه النماذج.