כיצד פתרה בינה מלאכותית את השאלות באולימפיאדת המתמטיקה הבינלאומית וזכתה במדליית זהב?

מודל בינה מלאכותית אומן לפתור שאלות באולימפיאדת המתמטיקה הבינלאומית (IMO) כמו תלמיד מתמטיקה אמיתי. הוא לא רק מספק את התשובה הנכונה, אלא גם כותב את הפתרון שלב אחר שלב כמו זוכה מדליית זהב.

מודל בינה מלאכותית פותר שאלות באולימפיאדת המתמטיקה הבינלאומית (IMO)

בינה מלאכותית יכולה כעת לא רק לפתור בעיות מתמטיות נפוצות, אלא גם לעבור את האולימפיאדה הבינלאומית במתמטיקה (IMO). במבחן סימולציה שאורגן על ידי מומחים בינלאומיים בשנת 2025, מודל AlphaMath של DeepMind השיג ציון מושלם וזכה במדליית זהב.

מודל בינה מלאכותית משיג ציון מושלם באולימפיאדת סימולציית מתמטיקה

מודל בינה מלאכותית חדש בשם AlphaMath , שפותח על ידי DeepMind בשיתוף פעולה עם צוות מחקר של OpenAI, השיג זה עתה ציון מושלם בבחינת הסימולציה של האולימפיאדה המתמטית הבינלאומית (IMO).

זו לא הפעם הראשונה שבינה מלאכותית פותרת בעיה מורכבת, אבל זו הפעם הראשונה שמערכת הצליחה לבצע שרשרת היגיון של חשיבה בצורה ברורה וקוהרנטית כפי שמתמודד אמיתי היה מנמק כדי לזכות במדליית זהב.

AlphaMath אינו משתמש בטכניקות פתרון בעיות בסגנון אלגברה תכנותית כמו וולפרם אלפא, וגם לא מסתמך אך ורק על חיזוי המילה הבאה כמו מודלים של שפה עכשוויים. במקום זאת, הוא פועל על שילוב של רשתות עצביות עמוקות ולוגיקה סימבולית - גישה המכונה חשיבה נוירו-סימבולית.

הודות לכך, AlphaMath יכולה להבין בעיות המתוארות בשפה טבעית, לפרק אותן לשלבים לוגיים מדויקים, ולאחר מכן להציג את הפתרון המלא כהוכחה מתמטית.

הדבר המדהים בעיצוב של AlphaMath הוא שהוא מאמן את המודל לא רק על פתרונות נכונים, אלא גם על מיליוני פתרונות שגויים, יחד עם שלבים לתיקון שגיאות. תהליך זה עוזר למערכת ללמוד לזהות שגיאות לוגיות, להעריך את סבירות ההנחות ולהתאים את כיוון הפתרון בכל שלב.

זהו מעבר מ"שינון דפוסים" ללמידה של "חשיבה ביקורתית מובנית", המסייעת למודל לא רק לפתור נכון אלא גם לשלוט בתהליך החשיבה כמו מתמטיקאי מקצועי.

כאשר נבדקה במבחן IMO מדומה, AlphaMath הדגימה את היכולת לנתח את הבעיה עצמה, לבסס מחדש הנחות, להעלות גישה, לבקר את הפתרון שלה, ולבסוף להציג את הפתרון בטקסט המשלב נוסחאות, כפי שעושים בדרך כלל מתמודדים אמיתיים ב-IMO.

זוהי הפעם הראשונה שמערכת בינה מלאכותית לא רק מצאה את התשובה , אלא גם שיחזרה את תהליך החשיבה בצורה כה מלאה ומשכנעת, עד שניתן לדרג אותה כמו מבחן אמיתי בכתב יד.

עלייתה של בינה מלאכותית לחשיבה: מפתרון בעיות מתמטיות ועד עיצוב ידע

הצלחתה של AlphaMath לא רק מדגימה את היכולות החדשות של בינה מלאכותית במתמטיקה, אלא גם מרחיבה את יכולתם של מחשבים לגשת למרחבי ידע מובנים ביותר שהיו זמינים בעבר רק לבני אדם.

היכולת להבין בעיות, לנתח לוגיקה, לבנות הוכחות ולהרהר עצמית מצביעה על כך שבינה מלאכותית מתקרבת ליכולת לתמרן ידע פורמלי, אחד האתגרים הגדולים של בינה מלאכותית.

AlphaMath אינו פועל כמו מחשב דיגיטלי מסורתי. המודל מבין שפה טבעית ומשתמש בה כדי ליצור מבני חשיבה מתמטיים מאורגנים.

זהו צעד קדימה המאפשר לבינה מלאכותית לא רק לקרוא ולהגיב, אלא גם לבנות מערכת חשיבה משלה הניתנת לאימות. כאשר החשיבה מעוצבת באופן אוטומטי ומעוצבת באופן אוטומטי , בינה מלאכותית לא רק תעזור לבני אדם למצוא תשובות, אלא תוכל גם למלא תפקיד בזיהוי שגיאות בתכנות, הוכחת משפטים, תכנון שבבים או חקר פיזיקה תיאורטית.

הייחודי הוא ש-AlphaMath לא רק מעבד נוסחאות מתמטיות כקלט, אלא גם עובד ישירות עם תיאור הבעיה הכתוב, בדיוק כמו שסטודנט מקבל מבחן ומתחיל לחשוב. זה יוצר יכולת פעולה הדדית גבוהה יותר בין בינה מלאכותית לתחומים אקדמיים, שבהם שפה והיגיון הם כלים מרכזיים, לא רק חישוב טהור.

למרות ש-AlphaMath עדיין לא יכול לייצר בעיות חדשות או לגלות מושגים מתמטיים יצירתיים, דבר הדורש אינטואיציה וניסיון אנושיים, השגת ציון מושלם במבחן IMO המדומה היא איתות ברור לכך שהבינה המלאכותית נכנסת לשלב חדש של לא רק תגובה, אלא גם ידיעה כיצד להסיק חשיבה שיטתית.

וזהו הבסיס לדורות הבאים של בינה מלאכותית ייעודית, שבהם לוגיקה אינה עוד זכות יתר אנושית.

חזרה לנושא

טואן וי

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