Letzte Woche verteidigte der vietnamesische Doktorand Trinh Hoang Trieu erfolgreich seine Doktorarbeit zum Thema KI-Problemlösung an der New York University. Die Forschungsarbeit wurde zusammen mit Beiträgen von zwei Wissenschaftlern von Google DeepMind, Dr. Le Viet Quoc und Luong Thang, in der Fachzeitschrift Nature veröffentlicht.

Mit einem Satz von 30 olympischen Geometrieproblemen aus den Jahren 2000 bis 2022 löste AlphaGeometry 25 Probleme, verglichen mit der durchschnittlichen Punktzahl der Goldmedaillengewinner von 25,9, und übertraf damit 10 Probleme von Computermathematiksystemen, die in den 1970er Jahren entwickelt wurden, bei weitem.

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Zu den AlphaGeometry-Mitgliedern (von links) gehören Yuhuai Wu, Trinh Hoang Trieu, Le Viet Quoc und Luong Thang. Foto: WashingtonPost

Google DeepMind hat in den letzten Jahren zahlreiche KI-Forschungsprojekte mit mathematischem Bezug durchgeführt. Daher werden Olympia-Probleme als Kriterien für die Bewertung des maschinellen Lernens verwendet.

Laut Michael Barany, einem Mathematikhistoriker an der Universität Edinburgh, ist die AlphaGeometry-Forschung „ein Meilenstein in der Fähigkeit, auf menschlicher Ebene autonom zu denken.“

Terence Tao, ein Mathematiker der University of California, der im Alter von 12 Jahren eine olympische Goldmedaille gewann, bezeichnete das KI-System als „fantastische Leistung“ und sagte, seine Ergebnisse seien „überraschend“.

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Forschungsergebnisse zu AlphaGeometry wurden in der wissenschaftlichen Zeitschrift Nature veröffentlicht.

Der Autor der Studie, Trinh Hoang Trieu, erklärte, mathematisches Denken sei nur eine Form des Denkens, habe aber den Vorteil, leicht überprüfbar zu sein. „Mathematik ist die Sprache der Wahrheit“, sagte der vietnamesische Arzt. „Wenn man ein KI-System entwickeln will, muss man eine vertrauenswürdige KI bauen, die die Wahrheit findet, der die Nutzer vertrauen können“, insbesondere bei Anwendungen mit hohen Sicherheitsanforderungen.

AlphaGeometry ist ein System, das ein neuronales Netzwerk-Sprachmodell (tief in künstlicher Intuition, ähnlich wie ChatGPT, aber kleiner) mit einer symbolischen Engine (spezialisiert auf künstliches Denken, wie ein Logikcomputer) kombiniert, bevor es für das Verständnis von Geometrie feinabgestimmt wird.

Das Besondere an dem Algorithmus ist, dass er eine Lösung aus dem Nichts generieren kann. Aktuelle KI-Modelle müssen dagegen nach vorhandenen oder ähnlichen Lösungen suchen, die Menschen gefunden haben.

Die Ergebnisse basierten auf einem neuronalen Netzwerk, das mit 100 Millionen geometrischen Beispielen ohne menschliche Antworten trainiert wurde. Bei der Bearbeitung eines Problems arbeitete zunächst die symbolische Engine. Bleibt sie hängen, schlug der neuronale Algorithmus Verbesserungsmöglichkeiten vor. Diese Schleife lief so lange, bis die Zeit abgelaufen war (viereinhalb Stunden) oder das Problem gelöst war.

Stanislas Dehaene, ein kognitiver Neurowissenschaftler am College de France, sagte, er sei von der Leistung von AlphaGeometry beeindruckt, doch das System „erkenne nichts von dem Problem, das es löst“. Mit anderen Worten: Der Algorithmus verarbeitet nur die logischen und numerischen Kodierungen von Bildern. „Er hat kein räumliches Bewusstsein für Kreise, Linien oder Dreiecke.“

Dr. Luong Thang sagte, dieses „sensorische“ Element könnte noch in diesem Jahr mithilfe der KI-Plattform Gemini von Google hinzugefügt werden.

(Laut Washington Post)

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