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.
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.
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!
Споделете: