AlphaGeometry AI решает задачи математической олимпиады

AlphaGeometry AI решает задачи математической олимпиады

В области искусственного интеллекта произошел значительный прорыв благодаря работе исследователей из авторитетной лаборатории Google DeepMind. Им удалось разработать уникальную систему AI под названием AlphaGeometry, которая продемонстрировала свою способность решать комплексные геометрические задачи на уровне лучших участников международной математической олимпиады для школьников (IMO).

Структура и особенности AlphaGeometry

AlphaGeometry является результатом сочетания двух различных методик: нейронная модель языка, генерирующая интуитивные идеи, и движок символического вывода, который проверяет эти идеи, используя формальные логические правила. Модель при этом основана на технологиях, лежащих в основе поисковых систем и инструментов понимания естественного языка Google, а движок вывода вдохновлен методом, разработанным китайским математиком Вэнь-Цзюнь Ву в 1978 году.

Тестирование и достижения

В ходе тестирования AlphaGeometry провела работу над 30 сложными задачами с IMO, которые по праву считаются вызовом даже для опытных математиков. Система справилась с 25 задачами в стандартные соревновательные сроки в 4,5 часа, тем самым сравнявшись с числом зарабатываемых баллов человеком-победителем. Предыдущие системы, базирующиеся на методе Ву, справлялись максимум с 10 задачами.

Важность для науки о данных и AI

Опубликованные в журнале Nature результаты работы AlphaGeometry демонстрируют, что искусственный интеллект способен на логическое рассуждение и открытие новых математических знаний.

Проблемы и препятствия для AI в математике

Геометрия всегда представляла особые трудности для исследователей в области AI, так как требуется комбинация творчества с четкой логичностью. В отличие от текстоориентированных моделей AI, для обучения которых используются огромные массивы данных из Интернета, математика является более символичной и специализированной дисциплиной с относительно небольшим количеством доступных данных. Кроме того, для решения математических задач требуется логическое мышление, что до недавнего времени было слабым местом современных моделей AI.

Новаторский нейросимволический подход

Чтобы преодолеть эти препятствия, исследователи создали новый нейросимволический подход, который объединяет преимущества как нейронных сетей, так и символических систем. Нейронные сети эффективно распознают паттерны и предсказывают следующие шаги, однако они могут допускать ошибки и не всегда могут объяснить свои "предсказания". Символические системы, в свою очередь, оперируют сформулированными на строгой логической основе правилами, что позволяет им исправлять и обосновывать решения нейронных сетей.

Творческое мышление и логическое рассуждение в одном флаконе

Работа системы можно сравнить с процессом "быстрого и медленного" мышления, который описал нобелевский лауреат Даниэль Канеман. Одна часть системы предоставляет быстрые "интуитивные" идеи, а другая отвечает за более обдуманное и рациональное принятие решений. Эти два компонента, отвечающие за творческое и логическое мышление соответственно, синхронно работают над решением сложных математических задач.

Обобщение и открытие новых теорем

Исследователи также продемонстрировали, что система AlphaGeometry способна генерализовать решение на нерассмотренные задачи и открывать новые теоремы, которые не были явно указаны в условиях задач. Например, системе удалось доказать теорему о биссектрисе угла треугольника, которая не выдвигалась в условии задачи в качестве предпосылки или цели.

Перспективы и вызовы

Исследователи надеются, что их система, исходный код которой они открыли для общественности, станет вдохновением для дальнейших исследований и применений в математике, науке и AI. Однако они также признают ограничения и сложности своей работы, такие как необходимость более понятного изложения доказательств, масштабируемость для более сложных задач и этические аспекты применения AI в математике.

Перспективы AI в различных областях науки

Хотя в данный момент AlphaGeometry ограничена доказательствами в области геометрии, ученые убеждены, что их методика создания синтетических данных может способствовать росту искусственного интеллекта в других сферах математики и науки, где данные, созданные человеком, не так распространены. Автоматизация процесса открытия и проверки новых знаний с помощью машинного обучения может существенно ускорить человеческое понимание во многих дисциплинах.

Комментарии

Отлично! Вы успешно зарегистрировались.

Welcome back! You've successfully signed in.

You've successfully subscribed to GPTalk | AI Новости.

Проверьте свою электронную почту для личной ссылки для входа.

Ваша платежная информация была обновлена.

Ваш счет не был обновлен.