Google DeepMind приближава ИИ до човешките способности в сложната математика
Google DeepMind направи голяма крачка към привеждането на изкуствения интелект (ИИ) в съответствие с човешките възможности за решаване на сложни математически задачи.
Изследователите обединиха две нови системи, известни като AlphaProof и AlphaGeometry 2, и ги натовариха с въпроси от Международната олимпиада по математика. Глобалното математическо състезание за напреднали гимназисти се провежда от 1959 г., като всяка година включва шест изключително трудни въпроса. Темите обхващат алгебра и геометрия, като златният медал поставя победителите на пиедестал със света на най-добрите и най-светли млади математици.
Докато резултатите от ИИ системите бяха впечатляващи, те все още не достигат стандарта на най-интелигентните хора на това ниво, поне засега. Екипът на Google DeepMind постигна резултат от 28 точки от възможните 42, едва една точка по-малко от необходимите за златен медал и трябваше да се задоволи със сребърен.
Очаквано, и за разлика от човешкото представяне, отговорите, подадени от AlphaProof и AlphaGeometry 2, бяха или перфектни, или жалки. ИИ реши четири въпроса с прецизност, получавайки най-високите оценки, но при другите два нямаше никакъв резултат. Технологията дори не успя да започне решението на задачата.
Изграждане на мост между сферите
Друг ключов момент е, че експериментът на DeepMind на практика нямаше времеви ограничения. Някои въпроси бяха отговорени за секунди, докато други отнеха три дни, непрекъснато. За разлика от това, човешките състезатели в олимпиадата имат максимално девет часа за завършване на теста.
Двете ИИ системи, съчетани от изследователите, се казва, че са много различни. AlphaProof, който отговори на три от въпросите, работи чрез съчетаване на голям езиков модел (като използваните в чатботове) с специализирана техника за „посилително обучение“. AlphaGeometry съчетава ГЕМ с фокусиран, математически наклонен подход.
Томас Хуберт, водещ изследовател на AlphaProof заяви Това, което се опитваме да направим, е да изградим мост между тези две сфери, за да можем да използваме предимствата, които идват с формалната математика и данните, достъпни в неформалната математика.
Image credit: Via Ideogram
The post Google DeepMind takes AI closer to human capacity in complex math appeared first on ReadWrite.