Решение сложных математических проблем с помощью Google DeepMind: AlphaProof и AlphaGeometry-2.

 Google DeepMind’s AlphaProof and AlphaGeometry-2 Solves Advanced Reasoning Problems in Mathematics

“`html

Google DeepMind’s AlphaProof and AlphaGeometry-2 Solves Advanced Reasoning Problems in Mathematics

Впечатляющее достижение: системы искусственного интеллекта, разработанные Google DeepMind, достигли уровня серебряной медали на Международной математической олимпиаде (IMO) 2024, престижном глобальном соревновании для молодых математиков. Модели искусственного интеллекта с именами AlphaProof и AlphaGeometry 2 успешно решили четыре из шести сложных математических задач, набрав 28 из 42 баллов. Это поместило их среди топ-58 из 609 участников, демонстрируя значительное развитие математического мышления и возможностей искусственного интеллекта.

AlphaProof

AlphaProof – это новая система на основе обучения с подкреплением, разработанная для формального математического рассуждения. Она объединяет настроенную версию языковой модели Gemini с алгоритмом обучения с подкреплением AlphaZero, который ранее успешно справлялся с играми, такими как шахматы, шоги и Го. AlphaProof переводит естественноязыковые формулировки задач в формальный математический язык, создавая обширную библиотеку формальных задач. Затем она использует сеть решателей для поиска доказательств или опровержений на формальном языке Lean, постепенно обучаясь решать более сложные задачи через непрерывное обучение.

AlphaGeometry 2

AlphaGeometry 2, улучшенная версия ранее созданной системы AlphaGeometry, является гибридной нейросимволической моделью на основе языковой модели Gemini. Она была обширно обучена на синтетических данных, что позволяет ей решать более сложные геометрические задачи. AlphaGeometry 2 использует символьный движок, значительно быстрее предшественника, и механизм обмена знаниями для решения сложных задач.

В ходе IMO 2024 совместные усилия AlphaProof и AlphaGeometry 2 привели к решению двух алгебраических задач, одной задачи теории чисел и одной геометрической задачи. Заметно, что AlphaProof решила самую сложную задачу на соревновании, которую смогли решить только пять человеческих участников. Однако две комбинаторные задачи все еще требовали решения.

Это достижение является значительным прорывом в применении искусственного интеллекта для решения сложных задач и математического рассуждения. Успех AlphaProof и AlphaGeometry 2 демонстрирует потенциал комбинирования языковых моделей с мощными механизмами поиска, такими как обучение с подкреплением, для решения сложных математических задач. Возможность искусственного интеллекта работать на уровне некоторых из лучших молодых математиков мира предвещает перспективное будущее, в котором ИИ может помогать исследовать новые гипотезы, решать давние проблемы и оптимизировать процесс доказательства в математике.

Исследовательские и разработческие команды, стоящие за AlphaProof и AlphaGeometry 2, продолжают совершенствовать свои модели и исследовать новые подходы для дальнейшего улучшения математических возможностей искусственного интеллекта. По мере того, как эти системы становятся более продвинутыми, они могут революционизировать подход математиков и ученых к решению задач и открытию новых знаний. Успех AlphaProof и AlphaGeometry 2 на IMO 2024 свидетельствует о быстром развитии искусственного интеллекта и его растущей роли в сложных областях, таких как математика. Это достижение заложило основу для будущих инноваций и сотрудничества между искусственным интеллектом и человеческими экспертами, способствуя прогрессу в науке и технологиях.

Проверьте детали. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter и присоединиться к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему 47 тыс. ML SubReddit.

Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь.

The post Google DeepMind’s AlphaProof and AlphaGeometry-2 Solves Advanced Reasoning Problems in Mathematics appeared first on MarkTechPost.

“`

Полезные ссылки: