- 13,896
- 20
- 8 Ноя 2022
Системе AlphaGeometry удалось решить 25 из 30 задач по геометрии.
Британская компания DeepMind Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся возможности созданной ею системы искусственного интеллекта AlphaGeometry в решении сложных геометрических задач, используемых на престижной Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся среди учащихся средних школ.
По итогам тестирования на 30 задачах из прошлых олимпиад AlphaGeometry справилась с 25 из них в рамках отведённого лимита времени. Для сравнения, предыдущий рекорд для ИИ составлял 10 решённых задач, а средний результат победителя олимпиады - 25,9. Таким образом, по уровню владения геометрией нейросеть фактически достигла "золотого" результата человека.
Ранее системы искусственного интеллекта часто терпели неудачу при решении подобных задач из-за отсутствия навыков логических рассуждений и недостаточного объема обучающих данных. В основе AlphaGeometry лежит нейро-символьный подход, объединяющий сильные стороны нейронной языковой модели для быстрого поиска перспективных решений и символьного логического вывода для формальных доказательств.
Обучение системы AlphaGeometry было проведено на основе синтетических данных без использования готовых решений от человека. Процесс включал генерацию случайных геометрических диаграмм и анализ всех возможных отношений между элементами на этих диаграммах. Затем система находила все возможные доказательства в каждой диаграмме и определяла необходимые для этого дополнительные геометрические конструкции. В итоге был создан обширный набор синтетических обучающих данных, включающий более 100 миллионов уникальных примеров геометрических задач и их решений.
Поскольку каждая олимпиада включает в себя шесть задач, из которых только две обычно посвящены геометрии, AlphaGeometry может быть применена только к одной трети задач на данной олимпиаде. Тем не менее, ее возможности в области геометрии делает ее первой в мире моделью искусственного интеллекта, способной преодолеть порог бронзовой медали на Международной математической олимпиаде в 2000 и 2015 годах.
В DeepMind отмечают, что их конечная цель - развитие математического мышления для ИИ следующего поколения. Успешное освоение олимпиадных задач по геометрии - важная веха на этом пути, открывающая перспективы применения аналогичных подходов в математике и смежных областях.
Британская компания DeepMind Для просмотра ссылки Войди
По итогам тестирования на 30 задачах из прошлых олимпиад AlphaGeometry справилась с 25 из них в рамках отведённого лимита времени. Для сравнения, предыдущий рекорд для ИИ составлял 10 решённых задач, а средний результат победителя олимпиады - 25,9. Таким образом, по уровню владения геометрией нейросеть фактически достигла "золотого" результата человека.
Ранее системы искусственного интеллекта часто терпели неудачу при решении подобных задач из-за отсутствия навыков логических рассуждений и недостаточного объема обучающих данных. В основе AlphaGeometry лежит нейро-символьный подход, объединяющий сильные стороны нейронной языковой модели для быстрого поиска перспективных решений и символьного логического вывода для формальных доказательств.
Обучение системы AlphaGeometry было проведено на основе синтетических данных без использования готовых решений от человека. Процесс включал генерацию случайных геометрических диаграмм и анализ всех возможных отношений между элементами на этих диаграммах. Затем система находила все возможные доказательства в каждой диаграмме и определяла необходимые для этого дополнительные геометрические конструкции. В итоге был создан обширный набор синтетических обучающих данных, включающий более 100 миллионов уникальных примеров геометрических задач и их решений.
Поскольку каждая олимпиада включает в себя шесть задач, из которых только две обычно посвящены геометрии, AlphaGeometry может быть применена только к одной трети задач на данной олимпиаде. Тем не менее, ее возможности в области геометрии делает ее первой в мире моделью искусственного интеллекта, способной преодолеть порог бронзовой медали на Международной математической олимпиаде в 2000 и 2015 годах.
В DeepMind отмечают, что их конечная цель - развитие математического мышления для ИИ следующего поколения. Успешное освоение олимпиадных задач по геометрии - важная веха на этом пути, открывающая перспективы применения аналогичных подходов в математике и смежных областях.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
