AI Bulgaria AI Bulgaria

Нова система на DeepMind разсъждава на ниво олимпийски медалист по математика

AlphaGeometry

Нова система за изкуствен интелект, разработена от Google DeepMind, може да решава сложни геометрични задачи на ниво, сравнимо със златен медалист от Международната олимпиада по математика (International Mathematical Olympiad, IMO) – престижно състезание на гимназиално ниво. Изследването бе публикувано вчера, 17 януари, в списание Nature, а системата се нарича AlphaGeometry.

Настоящите системите с изкуствен интелект често се затрудняват със сложни проблеми в областта на геометрията и математиката поради липса на умения за разсъждение и данни за обучение. Освен това решаването на математически задачи изисква логическо мислене, нещо, в което повечето настоящи модели на изкуствен интелект не са много добри.

За да се справят с тези предизвикателства, изследователите са разработили нов невро-символичен подход, включващ невронен езиков модел и механизъм за символна дедукция.

Невронните мрежи са отлични в разпознаването на модели и предвиждането на следващите стъпки, докато символните системи използват формална логика и строги правила, което им позволява да коригират и обосновават решенията, взети от невронните мрежи. Тази комбинация позволява процес на разсъждение, който е по-близък до човешкия, като невронната мрежа генерира интуитивни идеи, а символната система ги проверява, използвайки формална логика и правила.

AlphaGeometry е обучена върху огромен набор от синтетични данни, като по този начин се заобикаля проблемът с данните, който често се среща при обучението на изкуствен интелект. За тази цел DeepMind са създали 100 милиона „синтетични теореми“ и доказателства с различна сложност.

Системата работи като генериране на милиарди случайни геометрични диаграми, след което идентифицира и анализира връзките в тези диаграми, за да създаде доказателства. Ако липсват необходимите елементи за валидно доказателство, AlphaGeometry работи в обратна посока, за да идентифицира и добави тези елементи, като по този начин завършва доказателството. Този процес позволява на системата да решава задачи, които изискват както добавяне на нови геометрични конструкции, така и извеждане на свойства от съществуващи такива.

AlphaGeometry
Синтетични данни генерирани от AlphaGeometry.

DeepMind са тествала системата върху 30 геометрични задачи със същото ниво на трудност като на Международната математическа олимпиада. Тя е успяла да реши 25 от тях в рамките на определеното време. За сравнение, предишната най-добра система, насочена към решаване на такъв тип задачи, е успяла да реши 10, а средностатистически златен медалист решава около 25,9 задачи.

AlphaGeometry

Изследователите също така са демонстрирали, че AlphaGeometry може да генерализира непознати проблеми и да открива нови теореми, които не са изрично посочени в поставената задача.

Възможностите на AlphaGeometry за решаване на проблеми се простират отвъд математиката. Подобни методи може да се приложат в области като компютърното зрение, архитектура и дори теоретична физика. Освен това способността на системата да разсъждава и да открива нови математически познания доказва потенциала на изкуствения интелект за развитие на научните постижения.

Дългосрочната ни цел остава изграждането на системи за изкуствен интелект, които могат да генерализират в различни математически области, като развиват сложни решения на проблеми и разсъждения, от които ще зависят общите системи за изкуствен интелект, като същевременно разширяват границите на човешкото познание

– споделят изследователите на Google.

Този подход би могъл да определи как системите за изкуствен интелект на бъдещето ще откриват нови познания в областта на математиката и извън нея.

Учените от DeepMind предоставят свободен достъп до кода на AlphaGeometry , с цел да стимулират по-нататъшни изследвания и приложения.

Последвайте ни в социалните мрежи – Facebook, Instagram, X и LinkedIn!

Остави коментар