Новая ИИ-технология от Google DeepMind, AlphaGeometry, способна решать чрезвычайно сложные задачи по геометрии, находясь в этом на одном уровне с победителями Международной математической Олимпиады.
В инновационной системе AlphaGeometry используется комбинация двух подходов: модель нейронного языка, генерирующая интуитивные идеи, и механизмы символического вывода, проверяющий с их помощью формальную логику и правила. Для обучения модели использовались 100 млн машинных доказательств, которые связаны с геометрией, что позволило искусственному интеллекту решать задачи последовательно и методично. Эта технология открывает новые горизонты для применения искусственного интеллекта в математике и естественных науках, устраняя ограничения традиционных ИИ-моделей.
Специалисты провели испытания технологии AlphaGeometry, попросив искусственный интеллект решить 30 геометрических задач, взятых Международной математической Олимпиады. Отмечается, что эти задачи достаточно сложны даже для опытных математиков из ведущих вузов мира. В результате, инструмент справился с 25 задачами за 4,5 часа, что соответствует среднему баллу золотых медалистов Олимпиады.
Во время работы языковая модель опирается на технологии, лежащие в основе поисковой системы Google и системы распознавания естественного языка, тогда как механизм дедукции использует методику, разработанную китайским математиком Вэнь Цюн Ву в 1978 году. Для сравнения, предшествующий ИИ-инструмент, основанный на методе Ву, смог решить всего 10 подобных задач за тот же период времени.
Эксперты отмечают, что основная трудность для искусственного интеллекта при работе с геометрическими задачами заключается в необходимости применения творческого подхода. В отличие от традиционных текстовых моделей ИИ, которые обучаются на огромных объемах данных из интернета, математические данные более символические и специализированные. Кроме того, решение сложных задач в области математики и геометрии требует зачастую логических рассуждений, с которыми даже самые продвинутые модели искусственного интеллекта не всегда могут справиться на 100%.
Как заявили разработчики, их инструмент AlphaGeometry способен заниматься не только решением задач, но и обобщением скрытых проблем и открытием новых теорем, которые не указываются при постановке задачи. Например, в процессе работы над одной из задач система самостоятельно сформулировала и доказала теорему о биссектрисе треугольника, что не было изначальной целью.
Исследователи уверены, что их система с открытым исходным кодом сможет вдохновить учёных на последующие исследования. Разработчики утверждают, что применяемый ими подход, включая использование синтетических данных, поможет искусственному интеллекту достичь значительных успехов в математике и естественных науках, где наблюдается недостаток данных для обучения, созданных человеком.
Одновременно учёные подчёркивают наличие определённых ограничений для этой модели. В частности, они отмечают потребность в значительно большем количестве качественных доказательств, чем существует в настоящее время в сети. Кроме того, для решения самых сложных задач требуется масштабирование системы. Также необходимо учитывать этические аспекты, связанные с применением ИИ-технологий в математике.
Ещё по теме:
- Apple открыла предзаказы на Vision Pro – цены и технические характеристики
- Топовая конфигурация Vision Pro стоит почти 4800 долларов
- Vision Pro не поддерживает жёсткие контактные линзы
