DeepMind се доближава до златния стандарт в сложната математика в най-новия пробив на AI

Гугъл DeepMind употребява изкуствен интелект, с цел да доближи съвсем всички умения за решение на геометрични проблеми на най-умните студенти в света, напредвайки в ценения блян за използване на бързо разрастващата се технология до комплицирана математика.

AlphaGeometry, системата на софтуерния колос, е дала отговор вярно на 25 от 30 въпроса от Международната олимпиада по математика в гимназията, съгласно документ, оповестен в Nature в сряда.

Ефективността, близка до стандарта за продобиване на златен орден на човешки състезатели, акцентира както възходящата подготвеност на AI в математиката, по този начин и пречките, които остават. Предизвикателствата на разсъжденията и ученето, показани от комплицираната математика, го вършат значим тест в напъните за основаване на неестествен общ разсъдък (AGI), който може да се равнява или да надминава хората.

„ Това е решаваща стъпка към построяването на AGI “, сподели Quoc V Le, откривател на DeepMind. „ Това е още един образец, който укрепва по какъв начин AI може да ни помогне да напреднем в науката – и да разберем по-добре главните процеси, които дефинират по какъв начин работи светът. “

AlphaGeometry е по този начин наречената невро-символична система, която употребява композиция от проучване на език и дедуктивни разсъждения. Компанията съпоставя хибридния способ с „ Мислене, бързо и постепенно “, фразата, въведена от психолога Даниел Канеман, с цел да опише силата на преодоляването на бързото различаване на модели за по-съзнателно логическо мислене.

Подходът обезпечава това, което Trieu H Trinh, различен член на изследователския екип на DeepMind, разказва като „ най-хубавото от двата свята “ за решение на проблеми в геометрията. Полето е по едно и също време познато на всички нас на ежедневното равнище на наблюдаване на форми и пространство, само че все пак е подкрепено от комплицирано скеле на математическата доктрина.

Изследователите сътвориха набор от 100 милиона образеца за синтетични геометрични данни като набор от информация, с цел да обучат системата да работи. Неговото показване 25 от 30 беше покрай 25,9 за пример на човешките спечелили в математически олимпиади от 2000 година до 2022 година — и много по-напред от резултата 10, реализиран от предходната най-съвременна автоматизирана система.

Въпреки това AlphaGeometry откри някои проблеми за трудоемки, а други за объркващи. Той не съумя да позволи главоблъсканица от пресичащи се кръгове, разрушена на Олимпиадата през 1979 година от виетнамския математик Lê Bá Khánh Trình — който беше ентусиазъм за някои от откривателите.

Още по-голямата цел за DeepMind и други откриватели е да основат AI системи, които могат да се оправят с математически проблеми, които са потвърдили, че надвишават човешкия разум.

Михаил Бурцев, помощник на Landau AI в Лондонския институт за математически науки, сподели, че работата на DeepMind е огромна крачка напред – само че „ единствено в рамките на предизвикването, което си слага “.

„ По-стръмното предизвикателство остава “, сподели той. „ Тоест, с цел да разберете дали AI може да открие нова математика, с цел да реши въпрос, на който към момента не е даден отговор. “

Перспективата за емблематичен миг на AI математическа система да поеме и да победи човек противник, както шахматният компютър Deep Blue направи със международния първенец Гари Каспаров през 1997 година, остава неосезаем.

DeepMind сподели, че към момента няма проекти да взе участие в Международната математическа олимпиада - макар че компанията не го изключи като тя тласка все по-навътре в взискателната сфера на математиката.