I sistemi di intelligenza artificiale (AI) hanno spesso difficoltà a gestire metodi matematici complessi a causa della mancanza di dati logici e di addestramento. Google sta ora introducendo un nuovo modello in grado di risolvere problemi di ingegneria allo stesso livello dei vincitori delle Olimpiadi della matematica.
Sistema Google DeepMind il suo nome Geometria alfa E descriverlo È stato pubblicato sulla rivista natura. I funzionari confermano che il nuovo modello rappresenta svolta” Nelle prestazioni dell'intelligenza artificiale.
“Con AlphaGeometry dimostriamo la crescente capacità dell’intelligenza artificiale di ragionare e di scoprire e verificare nuove conoscenze. Problemi di geometria a livello olimpico “Si tratta di una pietra miliare nello sviluppo del pensiero matematico profondo, sulla strada verso sistemi di intelligenza artificiale più avanzati e generali”, hanno riassunto i funzionari.
Il sistema è in grado di risolvere problemi ingegneristici complessi a un livello paragonabile a quello di un vincitore della medaglia d'oro delle Olimpiadi internazionali della matematica. In un test comparativo di 30 problemi di geometria di questa competizione, AlphaGeometry ne ha risolti 25 entro il limite di tempo standard.
secondo Mente profondail precedente sistema più avanzato ha risolto 10 di questi problemi di geometria e l'essere umano medio con medaglia d'oro ha risolto 25,9 problemi.
Metodo alternativo
Trieu Trinh e il suo team sono presenti in questo articolo A Un modo alternativo per dimostrare i teoremi Ciò evita la necessità di dimostrazioni umane.
Il tuo sistema è utilizzato Modello del linguaggio neurale Che si forma raccogliendo milioni di teorie e prove di diversi livelli di complessità. Questo approccio, abbinato a un motore di inferenza simbolica (che può cercare attraverso un gran numero di sottopunti in problemi difficili), consente l'uso di AlphaGeometry Impara e risolvi problemi complessi senza l'intervento umano diretto.
Le Olimpiadi internazionali della matematica non servono solo come vetrina per i giovani talenti, ma sono anche diventate un banco di prova per sistemi avanzati di intelligenza artificiale in matematica e ragionamento, ricordano in una nota Trieu Trinh e Tang Luong, entrambi di DeepMind.
IL ingegneria Si basa sulla comprensione dello spazio, della distanza, della forma e delle posizioni relative; Gli esseri umani possono impararli con carta e matita, esaminando diagrammi e utilizzando le conoscenze esistenti per scoprire proprietà e relazioni geometriche nuove e più complesse.
“Il modo in cui generiamo dati sintetici Simula questo processo di costruzione “La conoscenza è diffusa e ciò consente di addestrare AlphaGeometry da zero”, affermano i ricercatori.
Il sistema ha iniziato a generare 500 milioni di grafici casuali di oggetti geometrici e dedurre in modo completo tutte le relazioni tra punti e linee in ciascun diagramma.
Questo enorme set di dati è stato filtrato per escludere esempi simili, ottenendo un set di dati di addestramento finale di 100 milioni di esempi unici di varia difficoltà.
Lui Il codice AlphaGeometry è aperto I ricercatori sperano che questo, insieme ad altri strumenti e metodi per la generazione di dati sintetici e la formazione, contribuirà ad aprire nuove possibilità nel campo della matematica, della scienza e dell’intelligenza artificiale.
Ivan Chenuna medaglia d'oro alle Olimpiadi di matematica che ha valutato una serie di teoremi per DeepMind, ha concluso che i risultati di AlphaGeometry sono “impressionanti perché sono puliti e verificabili”.
Attualmente AlphaGeometry è limitato a forme specifiche di geometria, ma gli autori suggeriscono che il metodo potrebbe essere applicato ad altri campi matematici.
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