„Olimpiada de matematică” are un nou pretendent – AI -ul Google acum „mai bun decât medaliștii de aur uman” la rezolvarea problemelor de geometrie

Cercetătorii Google au dezvoltat un inteligenţă artificială (AI) Sistem de matematică care poate să-i înțeleagă medaliști de aur în competiții internaționale de geometrie.

Sistemul, numit „Alphageometry2” (AG2), este un cadru avansat de AI capabil să rezolve 84% din problemele de geometrie prezentate la Olimpiada Matematică Internațională (IMO). Câștigătorii medii ai medaliei de aur IMO au rezolvat 81,8% din problemele olimpiadei.

Proiectat de Google DeepMindse poate implica nu numai în potrivirea modelului, ci și în rezolvarea creativă a problemelor, au spus oamenii de știință. Și -au prezentat concluziile într -un studiu încărcat pe 7 februarie la preprint arxiv Baza de date.

Anunțul companiei vine la o lună după ce Microsoft a lansat propriul sistem avansat de raționament AI Math, rstar-mathcare folosește modele de limbaj mic (SML) pentru a rezolva ecuații complexe. Ambele companii încearcă să domine domeniul matematicii AI, deoarece oamenii de știință spun că sistemele cu capacități ridicate în rezolvarea problemelor de matematică ar putea imita suficient alte forme de raționament uman. Ag2 diferă de RSTAr-Math de Microsoft prin faptul că se concentrează pe rezolvarea problemelor avansate cu un model de raționament hibrid, în timp ce R-Star folosește modele de limbaj mai mici pentru a rezolva o gamă mai largă de probleme.

Google a lansat versiunea originală a alfageometriei În ianuarie 2024, iar cea mai recentă versiune arată o creștere a performanței de 30% față de iterațiile anterioare, au spus oamenii de știință în studiu. Îmbunătățirile AG2 se concentrează pe stăpânirea geometriei care, spre deosebire de calcul și algebră, necesită un amestec de raționament vizual și logică pentru a rezolva probleme complexe.

Înrudite: Modelele AI mai vechi arată semne de declin cognitiv, arată studiul – dar nu toată lumea este în întregime convinsă

Experții, însă, prudență împotriva vizualizării acestei etape ca realizare Inteligență generală artificială (AGI) – În cazul în care un sistem AI este mai inteligent decât oamenii în mai multe discipline, în loc să fie doar suprauman într -o singură disciplină, indiferent de datele de instruire.

„Alphageometry2 reprezintă o formă de inteligență, dar inteligența umană depășește cu mult acest lucru – inventăm, mai degrabă decât să aplicăm doar cunoștințe sau să creăm iluzia gândirii”, ” John BatesA declarat pentru Live Science CEO al companiei AI SER Group și medic în informatică de la Universitatea din Cambridge.

Cum AI poate rezolva cele mai grele probleme de matematică

Descoperirea lui Deepmind este combinația de succes a Modele de limbă neuronală și motoare simbolice (sisteme bazate pe logică concepute pentru a rezolva problemele folosind simboluri și parametri). Modelul de limbă sugerează construcții geometrice în timp ce motorul simbolic le testează. Această potrivire permite sistemului să convertească limbajul de zi cu zi pe care un om l-ar vedea într-o problemă de geometrie și să-l transforme în „construcții auxiliare” pe care motorul simbolic le poate înțelege și testa.

Apoi, sistemul funcționează în concert pentru a propune noi construcții dacă cele anterioare nu funcționează. Această căutare a soluțiilor se face în paralel, trecând informații dintr -o parte a sistemului către cealaltă până când ajunge la o soluție.

AG2 este mai bun decât prima versiune datorită unui model de limbaj neural instruit pe un set de date mai mare și mai divers, alături de un motor simbolic mai rapid, pregătit pentru a verifica mai multe construcții geometrice. De asemenea, sistemul se mândrește cu un algoritm unic pentru căutarea și găsirea dovezilor geometrice.

Cercetătorii DeepMind au remarcat că dezavantajele AG2 se află în timpul său de procesare mai lung și că nu se poate descurca cu cele mai provocatoare probleme de geometrie IMO în geometria 3D, ecuații neliniare sau probleme cu puncte variabile (puncte care schimbă poziția în cadrul unei probleme de geometrie ) și/sau puncte infinite (probleme cu o secvență infinită de puncte și au infinit de multe soluții). În cele din urmă, sistemul nu poate explica cum a ajuns la soluțiile sale în orice limbă pe care un om îl poate înțelege.

Domeniul de aplicare al aspirațiilor Deepmind pentru sistemul său Ag2 rămâne în mod clar în îmbunătățirea raționament matematic. Cu toate acestea, îmbunătățirile în acest domeniu pot fi aplicate la mai multe discipline, inclusiv proiectarea ingineriei, verificarea sistemelor automate, robotica, cercetarea farmaceutică și cercetarea genomică, au spus oamenii de știință.

Planul este ca AG2 să furnizeze automatizarea completă a rezolvării problemelor de geometrie, au adăugat oamenii de știință, fără erori. În versiunile viitoare, ei speră să -și extindă sprijinul pentru mai multe concepte geometrice și să vadă probleme în subgrupuri. De asemenea, intenționează să accelereze procesul de inferență și fiabilitatea sistemului.

Lisa D Sparks este o jurnalistă independentă pentru știință live și un editor cu experiență și un profesionist de marketing, cu o experiență în jurnalism, marketing de conținut, dezvoltare strategică, management de proiect și automatizare a proceselor. Este specializată în inteligență artificială (AI), robotică și vehicule electrice (EVS) și tehnologia bateriei, în timp ce deține expertiză în tendințe, inclusiv semiconductori și centre de date.