谷歌AI系統解決幾何問題水平接近奧數冠軍


證明數學定理是一項具有挑戰性的工作,因此國際數學奧林匹克競賽通常被認為是識別相關人才的方法,同時也是AI在數學和推理領域的試驗場。公報說,AI系統往往難以解決幾何和數學中的復雜問題,而該研究團隊開發的一種方法可生成大量的合成訓練數據(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,能讓系統做出更“深思熟慮”的決策。
測試結果顯示,在2000年到2022年國際數學奧林匹克競賽匯編的30個幾何問題中,AlphaGeometry在比賽時間內解決了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,以及發現和驗證新知識的能力。解決國際數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系統的道路上發展深度數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,并希望它與合成數據生成和訓練中的其他工具和方法一起,推動數學和人工智能等領域的新發展。
相關論文已發表在英國《自然》雜志上。
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