Преместете се, математици, идва AlphaProof

В централата на Гугъл DeepMind, лаборатория за изкуствен интелект в Лондон, откривателите имат дълготраен обред за оповестяване на значими резултати: те удрят огромен параден гонг.

През 2016 година гонгът прозвуча за AlphaGo, ИИ. система, която превъзхожда играта Go. През 2017 година гонгът отекна, когато AlphaZero победи шаха. Във всеки случай логаритъмът побеждаваше човешките международни първенци.

Миналата седмица откривателите на DeepMind още веднъж извадиха гонга, с цел да отпразнуват това, което Алекс Дейвис, началник на математическата самодейност на Гугъл DeepMind, разказан като „ огромен пробив “ в математическите разсъждения от A.I. система. Два модела на Гугъл DeepMind пробваха шанса си с поставения проблем на Международната математическа олимпиада през 2024 година, или I.M.O., извършена от 11 до 22 юли на към 100 благи западно от Лондон в Университета на Бат. Твърди се, че събитието е първокласното математическо съревнование за „ най-умните математици “ в света, съгласно промоционален пост в обществените медии.

Човешките решаващи проблеми — 609 високо възпитаници от 108 страни — завоюваха 58 златни медала, 123 сребърни и 145 бронзови. ИИ се показа на равнище сребърен медалист, като реши четири от шест задания за общо 28 точки. Това беше първият път, когато A.I. е постигнал показване, почтено за орден, по задания от олимпиада.

ИИ. сътрудника се измъкна жестоко в тандем в лабораторията в Лондон. (Учениците не знаеха, че Гугъл DeepMind се състезава, частично тъй като откривателите не желаеха да откраднат светлината на прожекторите.) Изследователите реалокираха гонга в стаята, където се бяха събрали, с цел да следят работата на системата. „ Всеки път, когато системата реши проблем, удряхме гонга, с цел да отпразнуваме “, сподели Дейвид Силвър, академик откривател.

Haojia Shi, студент от Китай, се класира № 1 и беше единственият играч, спечелил съвършен резултат — 42 точки за шест проблема; всеки проблем коства седем точки за цялостно решение. Отборът на Съединени американски щати завоюва първо място със 192 точки; Китай се подреди на второ място със 190.

Системата на Гугъл завоюва своите 28 точки за цялостно решение на четири задания — две по алгебра, една по геометрия и една по доктрина на числата. (Провали се при два комбинаторни казуса.) На системата беше позволено безкрайно време; за някои проблеми лиши до три дни. На студентите бяха разпределени единствено 4,5 часа на изпит.

За екипа на Гугъл DeepMind скоростта е второстепенна за цялостния триумф, защото „ в действителност е единствено въпрос на това какъв брой калкулации силата, която сте подготвени да вложите в тези неща, ” сподели доктор Силвър.

„ Математиката изисква тази забавна композиция от нереални, прецизни и изобретателни разсъждения “, сподели доктор Дейвис. Отчасти, означи той, този репертоар от качества е това, което прави математиката добър лакмусов тест за крайната цел: постигане на по този начин наречения неестествен общ разсъдък, или A.G.I., система с благоприятни условия, вариращи от нововъзникващи до способени до виртуозни до гигантски. Компании като OpenAI, Meta AI и xAI наблюдават сходни цели.

Олимпиадните математически задания се смятат за пример.

През януари система на Гугъл DeepMind, наречена AlphaGeometry, реши извадка от задания по геометрия на олимпиада съвсем на равнището на човек със златен орден. „ AlphaGeometry 2 към този момент надмина златните медалисти в решаването на I.M.O. проблеми “, сподели в имейл Thang Luong, основният откривател.

Вземайки тази инерция, Гугъл DeepMind ускори напъните си за мултидисциплинарна олимпиада с два екипа: единият, управителен от Томас Хюбърт, проучвателен инженер в Лондон, и различен, управителен от доктор Луонг и Куок Ле в Маунтин Вю, всеки с към 20 откриватели. За своя „ гигантски разумен екип “ доктор Луонг сподели, че е наел дузина I.M.O. медалисти - „ най-високата централизация на I.M.O. медалисти в Гугъл! “

Друг решителен съставен елемент беше логаритъмът за образование за подсилване в линията AlphaGo и AlphaZero. Този вид A.I. учи самичък и може да се мащабира за неопределен срок, сподели доктор Силвър, който е вицепрезидент на Гугъл DeepMind за образование с укрепване. Тъй като логаритъмът не изисква човешки преподавател, той може „ да учи и да продължава да учи и да продължава да учи, до момента в който в последна сметка не успее да реши най-трудните проблеми, които хората могат да разрешат “, сподели той. „ И тогава може би даже един ден ще отидем оттатък тези. “

Dr. Хюбърт добави: „ Системата може да преоткрие знанието за себе си. “ Това се случи с AlphaZero: Започна с нулеви знания, сподели доктор Хюбърт, „ и просто като играете игри и виждате кой печели и кой губи, може да преоткрие цялото познание за шаха. Отне ни по-малко от ден, с цел да преоткрием всички познания за шаха и към седмица, с цел да преоткрием всички познания за Го. Затова си помислихме, дано използван това към математиката. “

Dr. Гауърс не се тревожи - прекалено много - за дълготрайните последици. „ Възможно е да си представим положение на нещата, при което математиците на процедура нямат какво да вършат “, сподели той. „ Такъв би бил казусът, в случай че компютрите станаха по-добри и доста по-бързи във всичко, което математиците вършат сега. “

„ Изглежда, че към момента има много дълъг път преди компютрите да могат да вършат математика на изследователско равнище “, добави той. „ Това е много сигурен залог, че в случай че Гугъл DeepMind може да позволи най-малко някои сложни I.M.O. проблеми, тогава един потребен проучвателен инструмент не може да бъде толкоз надалеч. ”

Един в действителност ловък инструмент може да направи математиката налична за повече хора, да форсира изследователския развой, избутайте математиците отвън кутията. В последна сметка може даже да породи нови хрумвания, които резонират.