能解國(guó)際奧數(shù)競(jìng)賽題的AI系統(tǒng)問世，接近人類破解復(fù)雜邏輯問題的最高水平
《自然》17日發(fā)表的一項(xiàng)計(jì)算科學(xué)研究，描述了一個(gè)能解國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克競(jìng)賽級(jí)別幾何題的人工智能(AI)系統(tǒng)。其表現(xiàn)超過了之前最好的自動(dòng)化定理證明系統(tǒng)。該研究證明了AI已接近人類破解復(fù)雜邏輯問題的最高水平。
奧林匹克競(jìng)賽中的數(shù)學(xué)定理證明需要高水平的邏輯推理和解題能力。然而，當(dāng)前基于機(jī)器學(xué)習(xí)的AI系統(tǒng)在證明數(shù)學(xué)定理方面還有困難。機(jī)器學(xué)習(xí)通過向計(jì)算機(jī)提供參考數(shù)據(jù)，讓計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)如何執(zhí)行特定任務(wù)。但由于作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的人類示范很少，所以定理證明，尤其是幾何學(xué)定理很難被證明。
谷歌“深度思維”團(tuán)隊(duì)此次描述了一種不需要人類示范的定理證明方法。基于這一方法的AI系統(tǒng)名為“阿爾法幾何”(G0)。它綜合了復(fù)雜程度各異的數(shù)百萬(wàn)條定理和證明，并利用一個(gè)神經(jīng)語(yǔ)言模型完成自我訓(xùn)練。這種方法結(jié)合符號(hào)演繹引擎(能搜索難題中的大量分支點(diǎn))，能讓G0在無(wú)需人類直接輸入的情況下學(xué)習(xí)并解開復(fù)雜問題。
團(tuán)隊(duì)用國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克競(jìng)賽2000年至2020年間的30個(gè)問題測(cè)試了該系統(tǒng)。G0解出了其中25題，接近國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克競(jìng)賽金牌選手的平均表現(xiàn)。而之前最優(yōu)秀的方法只解出了10題。值得一提的是，G0能生成人類可閱讀的證明，甚至發(fā)現(xiàn)了2004年國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克競(jìng)賽定理的一個(gè)新版本。
研究人員指出，G0目前僅限于證明幾何學(xué)定理，但這種方法或許能應(yīng)用于其他數(shù)學(xué)領(lǐng)域。
總編輯圈點(diǎn)
讓AI做一個(gè)定理證明，其實(shí)比讓AI來玩圍棋、國(guó)際象棋等更具挑戰(zhàn)性。想要證明一個(gè)特定猜想的真假，需要使用高級(jí)別的邏輯推理能力。這比其他識(shí)別、分類任務(wù)要難得多。棋類的走法總會(huì)被預(yù)測(cè)出來，即使算法沒有給出最佳方案，結(jié)果也能“殊途同歸”。但在定理證明中，只要算法有一次走入死胡同，那就宣告本次解答失敗。性能再好的系統(tǒng)也沒辦法。這就是為什么人們一直把數(shù)學(xué)定理證明視為構(gòu)建智能機(jī)器的關(guān)鍵能力，也是為什么這項(xiàng)成果意義重大的原因。
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