Исследовательская лаборатория DeepMind, занимающаяся вопросами искусственного интеллекта, утверждает, что создала нейросеть которая может решать сложные геометрические задачи. По мнению экспертов, это значительный шаг на пути к машинам с более человеческими способностями мышления.
Геометрия и математика в более широком смысле уже некоторое время бросают вызов ученым. По сравнению с текстовыми моделями генеративного ИИ, данных для обучения нейросетей решению математических задач намного меньше. Дело в том, что решение математических задач требует логических рассуждений, с чем большинство современных моделей ИИ не справляются . Именно эта потребность в рассуждениях объясняет, почему математика служит важным ориентиром для оценки прогресса в области искусственного интеллекта.
Разработка DeepMind под названием AlphaGeometry сочетает в себе языковую модель с типом искусственного интеллекта, называемым символическим движком, который использует символы и логические правила для выполнения выводов. Языковые модели превосходно распознают закономерности и прогнозируют последующие этапы процесса. Однако их рассуждениям не хватает строгости, необходимой для решения математических задач. С другой стороны, символический механизм основан исключительно на формальной логике и строгих правилах, что позволяет ему направлять языковую модель к рациональным решениям.
Эти два подхода, отвечающие за творческое мышление и логическое рассуждение соответственно, работают вместе для решения сложных математических задач. Это очень похоже на то, как люди решают задачи по геометрии, сочетая имеющиеся у них знания с исследовательскими экспериментами.
DeepMind утверждает, что протестировала AlphaGeometry на 30 геометрических задачах того же уровня сложности, что и на Международной математической олимпиаде, и добилась неплохих результатов. За время отведенное для решения задач, искусственный интеллект решил двадцать пять. Предыдущая современная система , разработанная китайским математиком Вэнь-Цюн Ву в 1978 году, выполнила всего десять.
«Это действительно впечатляющий результат, я ожидал, что это произойдет [только] через несколько лет»», — говорит Флорис ван Доорн (Floris van Doorn), профессор математики Боннского университета, не принимавший участия в исследовании.
Изображение: сгенерировано fusionbrain.ai