A Google DeepMind új AI-rendszere összetett geometriai problémák megoldására képes

2024.01.18. VipAIR

Az AlphaGeometry, a DeepMind innovatív AI-ja példátlan problémamegoldó képességet mutat a geometriában és ezzel egyre közelebb kerül az emberhez hasonló gondolkodásmódhoz.

  • A Google DeepMind kifejlesztette az AlphaGeometry-t, egy olyan új AI-rendszert, amely képes fejlett geometriai problémák megoldására.

  • Az AI egy nyelvi modellt kombinál egy szimbólumos motorral a logikus gondolkodáshoz és a kreatív problémamegoldáshoz, amely hasonlít az emberi problémamegoldó módszerekre.

  • A geometriában elért sikerei ellenére az AlphaGeometry-nek még mindig kihívásokkal kell szembenéznie a fejlett, absztrakt matematikai problémák megoldása terén.

A Google DeepMind legújabb alkotása, az AlphaGeometry egy olyan AI-rendszer, amely bonyolult geometriai problémák megoldásával jelentős mérföldkövet ért el a mesterséges intelligencia fejlesztésében. A szakértők szerint ez az eredmény nagy lépést jelent olyan gépek kifejlesztése felé, amelyek az emberhez hasonló érvelési készségekkel rendelkeznek. A hagyományos szövegalapú AI-modellekkel ellentétben a matematika egyedülálló kihívást jelent a szimbólum vezérelt, tartomány-specifikus jellege miatt, ami korlátozza a képzési adatok elérhetőségét. A közzétett úttörő kutatásban hangsúlyozzák a logikus gondolkodás fontosságát a matematikában, amely képességgel a legtöbb jelenlegi AI-modell nehezen boldogul.

Az AlphaGeometry egy nyelvi modell és egy szimbólumos motor kifinomult keveréke. A nyelvi modell ügyesen felismeri a mintákat és megjósolja egy folyamat következő lépéseit, de hiányzik belőle a matematikai problémamegoldáshoz szükséges szigor. A szimbólumos motor ezzel szemben formális logika és szigorú szabályok alapján működik, és a nyelvi modellt a racionális döntéshozatal felé irányítja. A kreatív gondolkodás és a logikus érvelés együttműködő kombinációja lehetővé teszi a mesterséges intelligencia számára, hogy kihívást jelentő matematikai problémákat oldjon meg, ami szorosan tükrözi a geometriai problémák megoldásának emberi megközelítését.

A DeepMind 30 geometriai feladat segítségével tesztelte az AlphaGeometry képességeit a Nemzetközi Matematikai Olimpián, az elit középiskolai matematikusok versenyén. Lenyűgöző módon az AI-rendszer ezek közül a feladatok közül 25-öt oldott meg határidőn belül, jelentősen felülmúlva ezzel a korábbi legkorszerűbb, Wen-Tsün Wu által 1978-ban kifejlesztett rendszert, amely csak 10-et oldott meg. A Bonni Egyetem matematika professzora meglepődött ezen az eredményen és megjegyezte, hogy ilyen előrelépésre még éveket kellett volna várni.

Az AlphaGeometry nyelvi modelljének betanítási folyamata különösen nagy kihívást jelentett a geometriai adatok szűkössége miatt. A kutatók közel félmilliárd véletlenszerű geometriai ábrát generáltak, amelyeket a szimbólumos motor elemzett, hogy kijelentéseket állítson elő a tulajdonságaikról. Ezek a kijelentések képezték a nyelvi modell betanításához használt 100 millió szintetikus bizonyítás alapját. Míg az AlphaGeometry figyelemre méltó képességekről tett tanúbizonyságot az „elemi” geometriai feladatok megoldásában, még mindig akadályokba ütközik az egyetemi szintű matematikában előforduló fejlettebb, absztraktabb problémák megoldásában. Ez a korlát azonban nem csökkenti a lehetséges hatását különböző területeken, a számítógépes látástól az elméleti fizikáig, ahogyan azt a Louisville-i Egyetem docense megjegyezte.

Megosztás Facebookon