IT 之家 1 月 18 日消息，谷歌 DeepMind 近日在《Nature》上發(fā)表論文，展示了最新 AI 系統(tǒng) AlphaGeometry，解決數(shù)學(xué)幾何問題的能力媲美全球頂尖學(xué)生。
AlphaGeometry 在高中生國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽（IMO）中，30 道題目中正確回答 25 道，正確率為 83%。
作為對比，人類金牌得主平均能正確回答 25.9 個(gè)問題，而此前 AI 模型的最好紀(jì)錄是成功回答 10 道幾何問題。
這一成績非常接近人類參賽者的金牌標(biāo)準(zhǔn)，Deepmind 認(rèn)為，這凸顯了人工智能在數(shù)學(xué)領(lǐng)域日益增長的能力。
參與該項(xiàng)目的 Deepmind 研究員 Quoc V Le 告訴《金融時(shí)報(bào)》，新系統(tǒng)是向構(gòu)建人工通用智能（AGI）邁出的關(guān)鍵一步。
AlphaGeometry 是一種結(jié)合了語言學(xué)習(xí)和演繹推理的神經(jīng)符號系統(tǒng)。該系統(tǒng)結(jié)合神經(jīng)語言模型的預(yù)測能力與基于規(guī)則的演繹引擎，共同尋找解決方案。
語言模型是一種解決方案助手，當(dāng)符號引擎無法獨(dú)立找到解決方案時(shí)，它就會(huì)向符號引擎建議新的方法。
谷歌 Deepmind 將這種方法比作心理學(xué)家丹尼爾-卡尼曼（Daniel Kahneman）所說的 "快思慢慮"，結(jié)合快速模式識別能力與邏輯推理的深思熟慮。
AlphaGeometry 通過從形狀和線條中隨機(jī)生成幾何圖形來創(chuàng)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)。然后，系統(tǒng)會(huì)識別并重建這些圖表中的所有連接、關(guān)系和證明。通過這一過程，AlphaGeometry 無需依賴人工演示或指導(dǎo)，就可以學(xué)習(xí)和理解幾何圖形。
Deepmind 稱這種技術(shù)為“符號演繹和回溯”（symbolic deduction and traceback），解決了數(shù)學(xué)中訓(xùn)練數(shù)據(jù)太少的問題。
完成后的數(shù)據(jù)集由十億個(gè)隨機(jī)的、獨(dú)一無二的幾何物體圖組成，每個(gè)圖中的點(diǎn)和線之間的所有關(guān)系都是“詳盡推導(dǎo)”出來的。
IT 之家附上 AlphaGeometry 源代碼和論文地址如下
Trinh, T.H., Wu, Y., Le, Q.V. et al. Solving olympiad geometry without human demonstrations. Nature 625, 476–482 (2024).
https://doi.org/10.1038/s41586-023-06747-5
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