DeepMind обходит олимпийских чемпионов в решении геометрических задач с помощью AlphaGeometry2

Главное:

• AlphaGeometry2 от DeepMind решает 84% задач по геометрии Международной математической олимпиады, что на 54% больше, чем у предыдущей версии.
• Новый алгоритм поиска SKEST позволяет моделям обмениваться данными и находить решения быстрее.
• Система предоставляет решения, демонстрируя творческий подход, однако есть ограничения в формальном языке для сложных задач.

Прорыв в решении геометрических задач

Недавно DeepMind представила AlphaGeometry2, обновлённую версию своей нейросетевой системы, которая демонстрирует выдающиеся результаты в области решения геометрических задач. В ходе тестирования, система смогла решить 84% задач, представленных на Международной математической олимпиаде (IMO) за период с 2000 по 2024 год. Этот показатель значительно превышает результаты её предшественника и более чем соответствует достижениям среднестатистического золотого медалиста. Исследования показывают, что такая высокая точность может изменить представление о возможностях искусственного интеллекта в математике и интеллектуальных задачах.

Одной из ключевых особенностей AlphaGeometry2 является её архитектура, которая сочетает в себе языковую модель на базе Gemini и символический механизм DDAR. Языковая модель предлагает шаги и конструкции для анализа задач, а DDAR проверяет полученные предположения с помощью логических выводов. Такой подход позволяет системе не только генерировать потенциальные решения, но и обосновывать их, что добавляет элемент глубокой аналитики.

Инновации в алгоритмах и подходах

Новая версия AlphaGeometry представила алгоритм SKEST (Shared Knowledge Ensemble of Search Trees), который обеспечивает параллельный поиск с обменом данными между моделями. Это позволяет системам более эффективно находить решения, так как они могут опираться на уже найденные результаты. Например, в ходе тестирования было установлено, что новые улучшения позволяют AlphaGeometry2 выполнять вычисления в 300 раз быстрее благодаря оптимизации кода на C++.

Важно отметить, что системы искусственного интеллекта, разработанные с использованием технологий глубокого обучения, могут не только максимально эффективно решать задачи, но и генерировать полные математические доказательства. Это ставит под сомнение традиционные взгляды на необходимость внешних инструментариев, таких как символьные процессоры, и открывает новые горизонты для исследований в области научных вычислений.

Потенциал и ограничения AlphaGeometry2

Несмотря на впечатляющий прогресс, AlphaGeometry2 также сталкивается с определёнными ограничениями. Например, формальный язык, на котором работает система, не позволяет описывать задачи с переменным количеством точек или с нелинейными уравнениями. При этом, как показывают исследования, пока существует множество нерешённых задач на Международном математическом конкурсе, что открывает возможности для дальнейших разработок.

Стоит отметить, что методологические подходы, применяемые в AlphaGeometry2, могут также быть расширены на другие области математики и науки, включая физику и инженерию. Технология имеет потенциал для значительного упрощения процессов исследований и исследований в численных методах.

В заключение, работа над AlphaGeometry2 подчеркивает не только успехи алгоритмических подходов, но и поднимает ключевые вопросы о том, насколько современные языковые модели могут быть адаптированы для осуществления глубокого логического анализа и решения сложных задач. На фоне достигнутых успехов открыты горизонты для дальнейшего развития нейросимволических систем, которые вызовут интерес в научных кругах и среди практиков.