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

Mit einem Satz von 30 Geometrieaufgaben der Olympischen Spiele aus den Jahren 2000 bis 2022 löste AlphaGeometry 25 Aufgaben. Im Vergleich dazu lag die durchschnittliche Punktzahl der Goldmedaillengewinner bei 25,9, womit das Ergebnis die 10 Aufgaben computergestützter Mathematiksysteme aus den 1970er Jahren deutlich übertraf.

Screenshot vom 18.01.2024 um 134500 Pixel.png
Zu den Mitgliedern von AlphaGeometry gehören von links: Yuhuai Wu, Trinh Hoang Trieu, Le Viet Quoc und Luong Thang. Foto: Washington Post

Google DeepMind verfolgt seit einigen Jahren eine Reihe von KI-Forschungsprojekten im Bereich Mathematik. Daher werden Aufgaben auf Olympiade-Niveau als Kriterien für die Bewertung von maschinellem Lernen herangezogen.

Laut Michael Barany, einem Mathematikhistoriker an der Universität Edinburgh, stellt die AlphaGeometry-Forschung „einen Meilenstein in der Fähigkeit dar, auf menschlichem Niveau autonom zu denken“.

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

Screenshot vom 18.01.2024 um 134155 Uhr (Bildgröße: 134155).png)
Die Forschungsergebnisse zu AlphaGeometry wurden in der wissenschaftlichen Zeitschrift Nature veröffentlicht.

Die Autorin der Studie, Trinh Hoang Trieu, erklärte, mathematisches Denken sei zwar nur eine Form des Denkens, habe aber den Vorteil, leicht überprüfbar zu sein. „Mathematik ist die Sprache der Wahrheit“, so die vietnamesische Ärztin. „Wer ein KI-System entwickeln will, braucht eine vertrauenswürdige KI, 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 der künstlichen Intuition verwurzelt, ähnlich wie ChatGPT, aber kleiner) mit einer symbolischen Engine (spezialisiert auf künstliches Denken, wie ein Logikcomputer) kombiniert, bevor es feinabgestimmt wird, um Geometrie zu verstehen.

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

Die Ergebnisse basierten auf einem neuronalen Netzwerk, das mit 100 Millionen geometrischen Beispielen ohne menschliche Lösungen trainiert wurde. Bei der Bearbeitung eines Problems kam zunächst die symbolische Berechnung zum Einsatz. Falls diese nicht weiterkam, schlug der neuronale Algorithmus Verbesserungsmöglichkeiten vor. Dieser Algorithmus wurde so lange wiederholt, bis die Zeit abgelaufen war (viereinhalb Stunden) oder das Problem gelöst war.

Stanislas Dehaene, ein kognitiver Neurowissenschaftler am Collège de France, zeigte sich beeindruckt von der Leistung von AlphaGeometry, doch das System „nimmt nichts von dem Problem wahr, das es löst“. Anders ausgedrückt: Der Algorithmus verarbeitet lediglich die logischen und numerischen Kodierungen von Bildern. „Er hat kein räumliches Bewusstsein für Kreise, Linien oder Dreiecke.“

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

(Laut Washington Post)

Generative KI dominiert Diskussionen in Davos Die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) dominierte die privaten und öffentlichen Diskussionen beim Weltwirtschaftsforum , als die größten Technologieunternehmen, darunter Salesforce, Microsoft und Google, ihre Stärke demonstrierten.