谷歌AI系統(tǒng)解決幾何問題水平接近奧數(shù)冠軍
新華社北京1月22日電 谷歌旗下人工智能公司“深層思維”近日發(fā)布公報稱,該公司與美國紐約大學的研究人員合作開發(fā)的一種名為AlphaGeometry的人工智能(AI)系統(tǒng),可以解決復雜的幾何問題,其水平接近國際數(shù)學奧林匹克競賽金牌得主,這是人工智能在性能上的突破。
證明數(shù)學定理是一項具有挑戰(zhàn)性的工作,因此國際數(shù)學奧林匹克競賽通常被認為是識別相關(guān)人才的方法,同時也是AI在數(shù)學和推理領域的試驗場。公報說,AI系統(tǒng)往往難以解決幾何和數(shù)學中的復雜問題,而該研究團隊開發(fā)的一種方法可生成大量的合成訓練數(shù)據(jù)(1億個獨特的示例),能讓AlphaGeometry在沒有任何人工演示的情況下進行自我訓練。此外,研究團隊還添加了一個基于形式邏輯的符號推演引擎,能讓系統(tǒng)做出更“深思熟慮”的決策。
測試結(jié)果顯示,在2000年到2022年國際數(shù)學奧林匹克競賽匯編的30個幾何問題中,AlphaGeometry在比賽時間內(nèi)解決了25個問題,而通常的人類金牌得主能解決25.9個。相比之下,此前最先進的AI系統(tǒng)只解決了其中的10個。
公報說,通過AlphaGeometry,研究團隊展示了AI日益增長的邏輯推理能力,以及發(fā)現(xiàn)和驗證新知識的能力。解決國際數(shù)學奧林匹克競賽級別的幾何問題,是在通往更先進和通用的AI系統(tǒng)的道路上發(fā)展深度數(shù)學推理的一個重要里程碑。研究團隊正在開源AlphaGeometry代碼和模型,并希望它與合成數(shù)據(jù)生成和訓練中的其他工具和方法一起,推動數(shù)學和人工智能等領域的新發(fā)展。
相關(guān)論文已發(fā)表在英國《自然》雜志上。
(責任編輯:歐云海)