AlphaGeometry2 превосходит медалистов в решении геометрических задач

AlphaGeometry2 превосходит медалистов Международной математической олимпиады

Искусственный интеллект AlphaGeometry2, разработанный лабораторией Google DeepMind, показывает впечатляющие результаты в решении геометрических задач, превосходя средние достижения медалистов Международной математической олимпиады (IMO). В новом исследовании команда DeepMind утверждает, что их система способна решать 84% всех геометрических задач, предложенных на IMO за последние 25 лет. AlphaGeometry2 представляет собой усовершенствованную версию модели AlphaGeometry, выпущенной в январе прошлого года. Этот успех подчеркивает значимость исследования сложных задач в области геометрии, что, по мнению ученых, может привести к созданию более совершенных и универсальных моделей искусственного интеллекта в будущем. Комбинирование подходов, основанных на символах и нейронных сетях, позволяет AlphaGeometry2 предложить новое решение для задач, требующих сильной логики и рассуждений.

Демонстрация возможностей

Летом 2023 года исследователи в DeepMind продемонстрировали возможности новой системы, которая объединяет AlphaGeometry2 и AlphaProof, модель ИИ для формального математического рассуждения. Эта гибридная система продемонстрировала впечатляющие результаты, решив четыре из шести задач, предложенных на Международной математической олимпиаде (IMO) 2024 года. Данный подход не только подчеркивает потенциал AlphaGeometry2 в области геометрии, но также открывает новые горизонты для применения в других сферах, таких как сложные инженерные расчеты. Успех этой системы может стать основой для разработки более универсальных ИИ-моделей, способных справляться с разнообразными задачами в математике и инженерии. Используемая методология сочетает в себе элементы как символической логики, так и нейронных сетей, что позволяет добиться высокой эффективности и точности решений.

DeepMind считает, что для создания более сложного искусственного интеллекта необходимо разрабатывать новые методы решения геометрических задач, особенно в области евклидовой геометрии. Геометрические задачи часто требуют не только нахождения правильного ответа, но и тщательного обоснования последовательности шагов, которые приводят к решению. Это включает в себя способность выбирать из множества возможных подходов и применять логическое мышление для проверки своих выводов. Такие навыки, связанные с доказательством математических теорем, могут стать важной частью будущих универсальных моделей ИИ, которые смогут эффективно решать более сложные задачи в различных областях, от математики до инженерии. Важно отметить, что успехи в решении школьных задач могут послужить основой для более глубокого понимания и разработки алгоритмов, которые будут использоваться в более сложных и разнообразных сценариях.

Технические особенности AlphaGeometry2

AlphaGeometry2 использует языковую модель из семейства Gemini от Google, которая играет ключевую роль в решении геометрических задач. Основная функция этой модели заключается в прогнозировании так называемых «конструкций», которые необходимо добавить к диаграммам для успешного решения задач. Эти конструкции могут включать точки, линии и окружности, которые помогают лучше визуализировать и формализовать проблему.

Символьный движок, в свою очередь, применяет математические правила для вывода решений и составления доказательств геометрических теорем, что позволяет системе работать более эффективно. Когда языковая модель генерирует предложения по добавлению конструкций, символьный движок проверяет эти шаги на логическую последовательность, что в итоге приводит к нахождению решения. Это сочетание предсказательной способности языковой модели с точностью символьного подхода позволяет AlphaGeometry2 достигать высоких результатов в решении задач из Международной математической олимпиады.

Обучение и результаты

DeepMind создала уникальный синтетический набор данных для обучения своей модели AlphaGeometry2, сгенерировав более 300 миллионов теорем и доказательств различных уровней сложности. Это позволило значительно расширить базу знаний модели и улучшить ее способности к решению задач. В ходе исследования исследователи выбрали 45 задач из Международной математической олимпиады (IMO) за период с 2000 по 2024 годы и успешно адаптировали их в набор из 50 задач. AlphaGeometry2 продемонстрировала удивительные результаты, решив 42 из 50 задач, что соответствует среднему показателю золотого медалиста, который составляет 40,9 баллов. Эти достижения подчеркивают потенциал AlphaGeometry2 в решении геометрических задач и открывают новые горизонты для дальнейших исследований в области искусственного интеллекта.

Ограничения и перспективы

Несмотря на достигнутые успехи, у AlphaGeometry2 остаются значительные ограничения. В частности, система не справляется с задачами, связанными с переменным числом точек, нелинейными уравнениями и неравенствами. Хотя AlphaGeometry2 продемонстрировала уровень золотой медали на Международной математической олимпиаде, стоит отметить, что она не является первой ИИ-системой, достигшей подобного результата. Тем не менее, ее уникальность заключается в том, что она успешно справилась с таким большим набором задач. Более того, при тестировании на более сложном наборе из 29 задач IMO система смогла решить лишь 20, что подчеркивает наличие неразрешенных вопросов и зон для дальнейшего улучшения. Это свидетельствует о том, что, несмотря на впечатляющие достижения, AlphaGeometry2 необходимо продолжать дорабатывать и развивать, чтобы повысить её универсальность и способность решать более сложные математические проблемы.

Споры о подходах к ИИ

Результаты работы AlphaGeometry2 поднимают важные вопросы о подходах к разработке искусственного интеллекта. В то время как сторонники нейронных сетей утверждают, что интеллектуальное поведение может возникнуть из анализа больших объемов данных и статистического обучения, защитники символьного подхода подчеркивают преимущества манипуляций с символами. Смешанная архитектура AlphaGeometry2, где модель Gemini основана на нейронной сети, а символьный движок использует правила для решения задач, демонстрирует синергию этих методов. Это означает, что комбинирование нейронных сетей и символьных систем может стать успешным направлением в создании гибких и мощных ИИ, способных не только решать задачи, но и объяснять свои выводы. Таким образом, дебаты продолжаются, и поиск оптимального подхода к ИИ остается актуальной задачей для исследователей.

Последствия и выводы

AlphaGeometry2 иллюстрирует, что символьный подход в сочетании с нейронными сетями может стать ключом к созданию универсального искусственного интеллекта. Эта система DeepMind уже добилась значительных успехов, превосходя аналогичные AI в решении геометрических задач. Тем не менее, несмотря на эти достижения, AlphaGeometry2 продолжает сталкиваться с определенными трудностями, такими как «галлюцинации», когда модель может ошибочно интерпретировать данные или выдавать несуществующую информацию. Дополнительно, система все еще требует поддержки символьного движка для нахождения решений, что подчеркивает важность внешних инструментов в математических приложениях. Тем не менее, результаты работы AlphaGeometry2 поддерживают гипотезу о том, что крупные языковые модели могут в будущем стать более самодостаточными и способны решать сложные задачи без сторонних помощников.