আন্তর্জাতিক গণিত অলিম্পিয়াডের প্রশ্নগুলি কীভাবে সমাধান করে AI স্বর্ণপদক জিতেছে?

একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলকে একজন প্রকৃত গণিত শিক্ষার্থীর মতো আন্তর্জাতিক গণিত অলিম্পিয়াড (IMO) প্রশ্ন সমাধান করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে। এটি কেবল সঠিক উত্তরই দেয় না, এটি স্বর্ণপদকপ্রাপ্তের মতো ধাপে ধাপে সমাধানও লিখে দেয়।

আন্তর্জাতিক গণিত অলিম্পিয়াড (আইএমও) এর প্রশ্নের সমাধান করল এআই মডেল

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এখন কেবল সাধারণ গণিত সমস্যা সমাধানই করতে পারে না, বরং আন্তর্জাতিক গণিত অলিম্পিয়াড (আইএমও) উত্তীর্ণও হতে পারে। ২০২৫ সালে আন্তর্জাতিক বিশেষজ্ঞদের দ্বারা আয়োজিত একটি সিমুলেশন পরীক্ষায়, ডিপমাইন্ডের আলফাম্যাথ মডেল নিখুঁত স্কোর অর্জন করে এবং স্বর্ণপদক জিতে নেয়।

গণিত সিমুলেশন অলিম্পিয়াডে এআই মডেল নিখুঁত স্কোর অর্জন করেছে

ওপেনএআই-এর একটি গবেষণা দলের সহযোগিতায় ডিপমাইন্ড দ্বারা তৈরি আলফাম্যাথ নামে একটি নতুন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেল, আন্তর্জাতিক গণিত অলিম্পিয়াড (আইএমও) সিমুলেশন পরীক্ষায় নিখুঁত স্কোর অর্জন করেছে।

এটিই প্রথমবার নয় যে AI কোনও জটিল সমস্যার সমাধান করেছে, তবে এটিই প্রথমবারের মতো যে কোনও সিস্টেম যুক্তির একটি যৌক্তিক শৃঙ্খলকে স্পষ্ট এবং সুসংগতভাবে কার্যকর করতে সক্ষম হয়েছে যেমন একজন প্রকৃত প্রতিযোগী স্বর্ণপদক জয়ের জন্য যুক্তি দেখান।

আলফাম্যাথ ওল্ফ্রাম আলফার মতো প্রোগ্রামিং বীজগণিত-শৈলীর সমস্যা সমাধানের কৌশল ব্যবহার করে না, অথবা এটি বর্তমান ভাষার মডেলগুলির মতো কেবল পরবর্তী শব্দের ভবিষ্যদ্বাণীর উপর নির্ভর করে না। পরিবর্তে, এটি গভীর স্নায়ু নেটওয়ার্ক এবং প্রতীকী যুক্তির সংমিশ্রণে চলে - একটি পদ্ধতি যা নিউরো-প্রতীকী যুক্তি নামে পরিচিত।

এর ফলে, আলফাম্যাথ প্রাকৃতিক ভাষায় বর্ণিত সমস্যাগুলি বুঝতে পারে, সেগুলিকে সুনির্দিষ্ট যৌক্তিক ধাপে বিভক্ত করতে পারে এবং তারপর সম্পূর্ণ সমাধানটিকে গাণিতিক প্রমাণ হিসাবে উপস্থাপন করতে পারে।

আলফাম্যাথের নকশার উল্লেখযোগ্য দিক হল এটি মডেলটিকে কেবল সঠিক সমাধানের উপরই নয়, লক্ষ লক্ষ ভুল সমাধানের উপরও প্রশিক্ষণ দেয়, পাশাপাশি ত্রুটি সংশোধনের পদক্ষেপগুলিও দেয়। এই প্রক্রিয়াটি সিস্টেমকে যৌক্তিক ত্রুটি সনাক্ত করতে, অনুমানের যুক্তিসঙ্গততা মূল্যায়ন করতে এবং প্রতিটি ধাপে সমাধানের দিক সামঞ্জস্য করতে শিখতে সাহায্য করে।

এটি "মুখস্থ করার ধরণ" থেকে "কাঠামোগত সমালোচনামূলক চিন্তাভাবনা" শিক্ষায় একটি পরিবর্তন, যা মডেলটিকে কেবল সঠিকভাবে সমাধান করতেই সাহায্য করে না বরং একজন পেশাদার গণিতবিদদের মতো যুক্তি প্রক্রিয়া নিয়ন্ত্রণ করতেও সাহায্য করে।

একটি সিমুলেটেড IMO পরীক্ষার মাধ্যমে পরীক্ষা করার সময়, AlphaMath সমস্যাটি নিজেই বিশ্লেষণ করার, অনুমান পুনঃপ্রতিষ্ঠা করার, একটি পদ্ধতি নিয়ে আসার, নিজস্ব সমাধানের সমালোচনা করার এবং অবশেষে সূত্রগুলি অন্তর্ভুক্ত করে টেক্সটে সমাধানটি উপস্থাপন করার ক্ষমতা প্রদর্শন করেছে, যেভাবে প্রকৃত IMO প্রতিযোগীরা সাধারণত করে থাকেন।

এই প্রথমবারের মতো কোনও এআই সিস্টেম কেবল উত্তর খুঁজেই পেল না , বরং যুক্তি প্রক্রিয়াটিকে এত সম্পূর্ণ এবং বিশ্বাসযোগ্যভাবে পুনরুত্পাদন করল যে এটিকে একটি বাস্তব হাতে লেখা পরীক্ষার মতো গ্রেড করা যেতে পারে।

যুক্তিবিদ্যার উত্থান: গাণিতিক সমস্যা সমাধান থেকে জ্ঞান নকশা পর্যন্ত

আলফাম্যাথের সাফল্য কেবল গণিতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার নতুন ক্ষমতাই প্রদর্শন করে না, বরং কম্পিউটারের উচ্চ কাঠামোগত জ্ঞানের স্থানগুলিতে অ্যাক্সেসের ক্ষমতাও প্রসারিত করে যা পূর্বে কেবল মানুষের জন্য উপলব্ধ ছিল।

সমস্যা বুঝতে, যুক্তি বিশ্লেষণ করতে, প্রমাণ তৈরি করতে এবং আত্ম-প্রতিফলন করতে সক্ষম হওয়া ইঙ্গিত দেয় যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অন্যতম বড় চ্যালেঞ্জ, আনুষ্ঠানিক জ্ঞানকে কাজে লাগানোর ক্ষমতার কাছাকাছি চলে আসছে।

আলফাম্যাথ একটি ঐতিহ্যবাহী ডিজিটাল কম্পিউটারের মতো কাজ করে না। মডেলটি প্রাকৃতিক ভাষা বোঝে এবং এটি ব্যবহার করে সুসংগঠিত গাণিতিক যুক্তি কাঠামো তৈরি করে।

এটি এমন একটি পদক্ষেপ যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে কেবল পড়তে এবং প্রতিক্রিয়া জানাতে সাহায্য করে না, বরং নিজস্ব যাচাইযোগ্য চিন্তাভাবনা ব্যবস্থাও তৈরি করতে সাহায্য করে। যখন যুক্তিকে মডেল এবং স্বয়ংক্রিয় করা হয় , তখন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কেবল মানুষকে উত্তর খুঁজে পেতে সাহায্য করবে না, বরং প্রোগ্রামিংয়ে ত্রুটি সনাক্তকরণ, উপপাদ্য প্রমাণ, মাইক্রোচিপ ডিজাইন বা তাত্ত্বিক পদার্থবিদ্যা নিয়ে গবেষণাতেও ভূমিকা পালন করতে পারে।

অনন্য বিষয় হল যে আলফাম্যাথ কেবল গাণিতিক সূত্রগুলিকে ইনপুট হিসাবে প্রক্রিয়া করে না, বরং লিখিত সমস্যার বর্ণনার সাথে সরাসরি কাজ করে, ঠিক যেমন একজন শিক্ষার্থী পরীক্ষা দেয় এবং চিন্তাভাবনা শুরু করে। এটি AI এবং একাডেমিক ক্ষেত্রগুলির মধ্যে একটি উচ্চতর আন্তঃকার্যক্ষমতা তৈরি করে, যেখানে ভাষা এবং যুক্তি কেবল বিশুদ্ধ গণনা নয়, মূল হাতিয়ার।

যদিও আলফাম্যাথ এখনও নতুন সমস্যা তৈরি করতে পারে না বা সৃজনশীল গাণিতিক ধারণা আবিষ্কার করতে পারে না , যার জন্য মানুষের অন্তর্দৃষ্টি এবং অভিজ্ঞতা প্রয়োজন, সিমুলেটেড আইএমও পরীক্ষায় নিখুঁত স্কোর অর্জন একটি স্পষ্ট সংকেত যে এআই কেবল প্রতিক্রিয়া জানানোর নয়, বরং পদ্ধতিগতভাবে যুক্তি জানার একটি নতুন পর্যায়ে প্রবেশ করছে।

এবং এটাই হলো ভবিষ্যৎ প্রজন্মের বিশেষায়িত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভিত্তি, যেখানে যুক্তি আর মানুষের অধিকার নয়।

বিষয়ে ফিরে যান

তুয়ান ভি

সূত্র: https://tuoitre.vn/ai-giai-de-olympic-toan-quoc-te-the-nao-ma-gianh-huy-chuong-vang-20250725180121618.htm