Google DeepMind'ın Yeni Yapay Zekası Matematik Olimpiyatlarında Altın Madalya Performansıyla Eşleşiyor

Plato tarafından yeniden yayınlandı

İzleyiciler: 0

$Google DeepMind'ın Yeni Yapay Zekası, Matematik Olimpiyatları PlatoBlockchain Veri Zekasında Altın Madalya Performansıyla Eşleşiyor. Dikey Arama. Ai.$

Sonra çözülemeyen bir matematiği çözmek Geçen yılki problemin üstesinden gelmek için yapay zeka geometriyle mücadeleye geri döndü.

Google DeepMind tarafından geliştirilen yeni bir algoritma olan AlphaGeometry, lise öğrencileri için üst düzey bir yarışma olan geçmiş Uluslararası Matematik Olimpiyatlarındaki problemleri çözebilir ve önceki altın madalyalıların performansıyla eşleşebilir.

Yapay zeka, 30 zor geometri problemiyle karşı karşıya kaldığında, ayrılan standart süre içinde 25 soruyu başarıyla çözdü ve önceki en gelişmiş algoritmaları 15 cevapla geride bıraktı.

Genellikle lise matematik dersinin belası olarak görülse de geometri günlük yaşamımızın içine yerleşmiş durumda. Sanat, astronomi, iç tasarım ve mimarinin tümü geometriye dayanır. Navigasyon, haritalar ve rota planlama da aynı şekilde. Özünde geometri, mantıksal akıl yürütmeyi kullanarak alanı, şekilleri ve mesafeleri tanımlamanın bir yoludur.

Bir bakıma geometri problemlerini çözmek biraz satranç oynamaya benzer. Teoremler ve kanıtlar olarak adlandırılan bazı kurallar göz önüne alındığında, her adım için sınırlı sayıda çözüm vardır, ancak hangisinin anlamlı olduğunu bulmak, katı matematik kurallarına uygun esnek akıl yürütmeye dayanır.

Başka bir deyişle geometriyle uğraşmak hem yaratıcılık hem de yapı gerektirir. İnsanlar bu zihinsel akrobatik becerileri yıllar süren uygulamalarla geliştirirken, yapay zeka her zaman mücadele etti.

AlphaGeometry her iki özelliği de akıllıca tek bir sistemde birleştirir. İki ana bileşeni vardır: Bir cevap bulmaya çalışan kurallara bağlı bir mantıksal model ve alışılmışın dışında fikirler üretmek için büyük bir dil modeli. Yapay zeka yalnızca mantıksal akıl yürütmeye dayalı bir çözüm bulamazsa, dil modeli yeni açılar sağlamak için devreye giriyor. Sonuç, hem yaratıcılığa hem de çözümünü açıklayabilen muhakeme becerilerine sahip bir yapay zekadır.

Sistem, DeepMind'ın matematik problemlerini makine zekasıyla çözmeye yönelik en son girişimidir. Ama gözleri daha büyük bir ödülde. AlphaGeometry, kaotik gündelik dünyamız gibi karmaşık ortamlarda mantıksal akıl yürütme için geliştirildi. Matematiğin ötesinde gelecekteki yinelemeler, bilim adamlarının beyin bağlantılarının şifresini çözmek veya hastalığa yol açan genetik ağları çözmek gibi diğer karmaşık sistemlerde çözümler bulmasına potansiyel olarak yardımcı olabilir.

Çalışma yazarı Dr. Trieu Trinh, "Sonuç açısından büyük bir sıçrama, büyük bir ilerleme kaydediyoruz" dedi. söyledi the New York Times.

Double Team

Hızlı bir geometri sorusu: Her iki kenarın uzunluğu eşit olan bir üçgen hayal edin. Alttaki iki açının tamamen aynı olduğunu nasıl kanıtlarsınız?

Bu, AlphaGeometry'nin karşılaştığı ilk zorluklardan biridir. Bunu çözmek için geometrideki kuralları tam olarak kavramanız ve aynı zamanda cevaba doğru adım adım ilerlemek için yaratıcılığa sahip olmanız gerekir.

Ekip, "Teoremleri kanıtlamak, mantıksal akıl yürütmedeki ustalığı sergiliyor... dikkate değer bir problem çözme becerisine işaret ediyor" bugün yayınlanan araştırmada yazdı Tabiat.

AlphaGeometry mimarisinin öne çıktığı nokta burasıdır. Dublajlı nöro-sembolik bir sistem, ilk önce sembolik çıkarım motoruyla bir sorunu çözer. Bu algoritmaları, matematik ders kitaplarını sıkı bir şekilde çalışan ve kurallara uyan, A sınıfı bir öğrenci olarak hayal edin. Mantık tarafından yönlendirilirler ve bir matematik testindeki mantık dizisini açıklamak gibi, çözüme giden her adımı kolayca planlayabilirler.

Bu sistemler eski tarzdır ancak inanılmaz derecede güçlüdürler, çünkü modern derin öğrenme algoritmalarının çoğunu rahatsız eden "kara kutu" sorununa sahip değillerdir.

Derin öğrenme dünyamızı yeniden şekillendirdi. Ancak bu algoritmaların çalışma şekli nedeniyle çoğu zaman çıktılarını açıklayamıyorlar. Bu, yazılabilecek katı mantıksal akıl yürütmeye dayanan matematik söz konusu olduğunda işe yaramayacaktır.

Sembolik çıkarım motorları, rasyonel ve açıklanabilir olmaları nedeniyle kara kutu problemini ortadan kaldırır. Ancak karmaşık sorunlarla karşı karşıya kaldıklarında yavaşlar ve esnek bir şekilde uyum sağlamakta zorlanıyorlar.

İşte burada büyük dil modelleri devreye giriyor. ChatGPT'nin arkasındaki itici güç olan bu algoritmalar, yeterli eğitim verisi varsa, karmaşık verilerdeki kalıpları bulma ve yeni çözümler üretme konusunda mükemmeldir. Ancak çoğu zaman kendilerini açıklama becerisinden yoksundurlar ve bu da sonuçların tekrar kontrol edilmesini gerekli kılar.

AlphaGeometry her iki dünyanın en iyilerini birleştirir.

Bir geometri problemiyle karşı karşıya kaldığınızda, sembolik çıkarım motoru ilk önce onu dener. Üçgen problemini ele alalım. Algoritma sorunun temelini "anlıyor", çünkü alttaki iki açının aynı olduğunu kanıtlaması gerekiyor. Dil modeli daha sonra sorunun çözülmesine yardımcı olmak için üçgenin tepesinden aşağıya doğru yeni bir çizgi çizmeyi önerir. Yapay zekayı çözüme doğru hareket ettiren her yeni öğeye "yapı" adı verilir.

Sembolik çıkarım motoru tavsiyeyi alır ve muhakemesi arkasındaki mantığı yazar. Yapı işe yaramazsa, AlphaGeometry çözüme ulaşana kadar iki sistem birden fazla müzakere turundan geçer.

Tüm kurulum "'hızlı ve yavaş düşünme' fikrine benziyor" yazdı DeepMind'ın blogundaki ekip. "Bir sistem hızlı, 'sezgisel' fikirler sağlarken, diğeri daha bilinçli, rasyonel karar almayı sağlıyor."

We Are The Champions

Metin veya ses dosyalarından farklı olarak geometriye odaklanan örneklerin azlığı vardır ve bu da AlphaGeometry'yi eğitmeyi zorlaştırır.

Geçici bir çözüm olarak ekip, rastgele geometrik şekillerin 100 milyon sentetik örneğini ve noktalar ile çizgiler arasındaki haritalanmış ilişkileri içeren kendi veri setini oluşturdu; matematik dersinde geometri çözme yönteminize benzer, ancak çok daha büyük bir ölçekte.

Yapay zeka buradan itibaren geometri kurallarını kavradı ve herhangi bir yapı eklenmesi gerekip gerekmediğini anlamak için çözümden geriye doğru çalışmayı öğrendi. Bu döngü, yapay zekanın herhangi bir insan girişi olmadan sıfırdan öğrenmesine olanak tanıdı.

Yapay zekayı teste tabi tutan ekip, on yılı aşkın süredir yapılan önceki yarışmalardan elde edilen 30 Olimpiyat problemiyle ona meydan okudu. Oluşturulan sonuçlar, kalitelerini garanti altına almak amacıyla bir önceki Olimpiyat altın madalyası sahibi Evan Chen tarafından değerlendirildi.

Toplamda yapay zeka, zaman sınırı içinde 25 problemi tamamlayarak geçmişte altın madalya kazananların performansını yakaladı. önceki son teknoloji sonucu 10 doğru cevaptı.

Chen, "AlphaGeometry'nin çıktısı etkileyici çünkü hem doğrulanabilir hem de temiz" dedi. şuraya. “Tıpkı öğrencilerin yaptığı gibi açılar ve benzer üçgenler ile klasik geometri kurallarını kullanıyor.”

Matematiğin Ötesinde

AlphaGeometry, DeepMind'ın matematik alanındaki son girişimidir. 2021 içindeYapay zekaları, onlarca yıldır insanların aklını karıştıran matematiksel bulmacaları çözdü. Son zamanlarda, kullandılar Üniversite düzeyinde STEM problemlerini çözmek için büyük dil modelleri ve çatlak algoritmalı bir kart oyununa dayanan, daha önce "çözülemeyen" bir matematik problemi Eğlenceli Arama.

Şimdilik, AlphaGeometry geometriye göre uyarlanmıştır ve bazı uyarılar içermektedir. Geometrinin büyük bir kısmı görseldir ancak sistem çizimleri "göremez" ve bu da problem çözmeyi hızlandırabilir. Belki ile resim ekleme Google'ın Gemini AI'sıGeçen yılın sonlarında başlatılan geometrik zekayı güçlendirebilir.

Benzer bir strateji, AlphaGeometry'nin erişimini, bir miktar yaratıcılıkla sıkı akıl yürütme gerektiren çok çeşitli bilimsel alanlara da genişletebilir. (Gerçekçi olalım; hepsi bu.)

Ekip, "Yapay zeka sistemlerini büyük ölçekli sentetik verilerle sıfırdan eğitmenin daha geniş potansiyeli göz önüne alındığında, bu yaklaşım, geleceğin yapay zeka sistemlerinin matematik ve ötesinde yeni bilgileri nasıl keşfettiğini şekillendirebilir" diye yazdı.

Resim Kredi: Joel Filipe / Unsplash