एआई ने अंतर्राष्ट्रीय गणित ओलंपियाड के प्रश्नों को कैसे हल किया और स्वर्ण पदक जीता?

एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल को अंतर्राष्ट्रीय गणित ओलंपियाड (IMO) के प्रश्नों को एक वास्तविक गणित के छात्र की तरह हल करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है। यह न केवल सही उत्तर प्रदान करता है, बल्कि एक स्वर्ण पदक विजेता की तरह चरणबद्ध तरीके से समाधान भी लिखता है।

एआई मॉडल अंतर्राष्ट्रीय गणितीय ओलंपियाड (आईएमओ) के प्रश्नों को हल करता है

एआई अब न केवल सामान्य गणित की समस्याओं को हल कर सकता है, बल्कि अंतर्राष्ट्रीय गणितीय ओलंपियाड (आईएमओ) भी पास कर सकता है। 2025 में अंतर्राष्ट्रीय विशेषज्ञों द्वारा आयोजित एक सिमुलेशन परीक्षा में, डीपमाइंड के अल्फामैथ मॉडल ने पूर्ण अंक प्राप्त किए और स्वर्ण पदक जीता।

एआई मॉडल ने गणित सिमुलेशन ओलंपियाड में पूर्ण स्कोर प्राप्त किया

डीपमाइंड द्वारा ओपनएआई की एक शोध टीम के सहयोग से विकसित अल्फामैथ नामक एक नए कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल ने अंतर्राष्ट्रीय गणितीय ओलंपियाड (आईएमओ) सिमुलेशन परीक्षा में पूर्ण अंक प्राप्त किया है।

यह पहली बार नहीं है कि एआई ने किसी जटिल समस्या को हल किया है, लेकिन यह पहली बार है कि कोई प्रणाली तर्क की तार्किक श्रृंखला को उतनी स्पष्टता और सुसंगतता से निष्पादित करने में सक्षम हुई है, जितना कि एक वास्तविक प्रतियोगी स्वर्ण पदक जीतने के लिए तर्क करता है।

अल्फामैथ, वोल्फ्राम अल्फा जैसी प्रोग्रामिंग बीजगणित-शैली की समस्या-समाधान तकनीकों का उपयोग नहीं करता है, न ही यह वर्तमान भाषा मॉडलों की तरह केवल अगले शब्द की भविष्यवाणी पर निर्भर करता है। इसके बजाय, यह डीप न्यूरल नेटवर्क और प्रतीकात्मक तर्क के संयोजन पर चलता है—एक दृष्टिकोण जिसे न्यूरो-सिम्बोलिक रीजनिंग कहा जाता है।

इसके कारण, अल्फामैथ प्राकृतिक भाषा में वर्णित समस्याओं को समझ सकता है, उन्हें सटीक तार्किक चरणों में विघटित कर सकता है, और फिर संपूर्ण समाधान को गणितीय प्रमाण के रूप में प्रस्तुत कर सकता है।

अल्फामैथ के डिज़ाइन की खास बात यह है कि यह मॉडल को न केवल सही समाधानों पर, बल्कि लाखों गलत समाधानों पर भी प्रशिक्षित करता है, साथ ही त्रुटियों को ठीक करने के चरण भी बताता है। यह प्रक्रिया सिस्टम को तार्किक त्रुटियों का पता लगाने, मान्यताओं की तर्कसंगतता का मूल्यांकन करने और प्रत्येक चरण पर समाधान की दिशा को समायोजित करने में मदद करती है।

यह "याद करने के पैटर्न" से "संरचित आलोचनात्मक सोच" सीखने की ओर एक बदलाव है, जो मॉडल को न केवल सही ढंग से हल करने में मदद करता है, बल्कि एक पेशेवर गणितज्ञ की तरह तर्क प्रक्रिया को नियंत्रित करने में भी मदद करता है।

जब एक सिम्युलेटेड IMO परीक्षा के साथ परीक्षण किया गया, तो अल्फामैथ ने समस्या का स्वयं विश्लेषण करने, मान्यताओं को पुनः स्थापित करने, एक दृष्टिकोण के साथ आने, अपने स्वयं के समाधान की आलोचना करने और अंततः सूत्रों को शामिल करते हुए पाठ में समाधान प्रस्तुत करने की क्षमता का प्रदर्शन किया, जिस तरह से वास्तविक IMO प्रतियोगी आमतौर पर करते हैं।

यह पहली बार है कि किसी एआई प्रणाली ने न केवल उत्तर ढूंढ लिया है , बल्कि तर्क प्रक्रिया को इतनी पूर्णता और विश्वसनीयता से पुन: प्रस्तुत किया है कि इसे वास्तविक हस्तलिखित परीक्षा की तरह ग्रेड किया जा सकता है।

रीजनिंग एआई का उदय: गणितीय समस्या समाधान से लेकर ज्ञान डिज़ाइन तक

अल्फामैथ की सफलता न केवल गणित में एआई की नई क्षमताओं को प्रदर्शित करती है, बल्कि कंप्यूटर की उच्च संरचित ज्ञान स्थानों तक पहुंचने की क्षमता को भी बढ़ाती है, जो पहले केवल मनुष्यों के लिए ही उपलब्ध थे।

समस्याओं को समझने, तर्क का विश्लेषण करने, प्रमाण बनाने और आत्मचिंतन करने में सक्षम होने से पता चलता है कि एआई औपचारिक ज्ञान में हेरफेर करने की क्षमता के करीब पहुंच रहा है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है।

अल्फामैथ किसी पारंपरिक डिजिटल कंप्यूटर की तरह काम नहीं करता। यह मॉडल प्राकृतिक भाषा को समझता है और उसका उपयोग व्यवस्थित गणितीय तर्क संरचनाएँ बनाने के लिए करता है।

यह एक ऐसा कदम है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता को न केवल पढ़ने और प्रतिक्रिया देने की अनुमति देता है, बल्कि अपनी स्वयं की सत्यापन योग्य चिंतन प्रणाली भी निर्मित करता है। जब तर्क को मॉडल और स्वचालित किया जाता है , तो AI न केवल मनुष्यों को उत्तर खोजने में मदद करेगा, बल्कि प्रोग्रामिंग में त्रुटियों का पता लगाने, प्रमेयों को सिद्ध करने, माइक्रोचिप्स डिज़ाइन करने या सैद्धांतिक भौतिकी पर शोध करने में भी भूमिका निभा सकता है।

अनोखी बात यह है कि अल्फामैथ सिर्फ़ गणितीय सूत्रों को इनपुट के तौर पर प्रोसेस नहीं करता, बल्कि लिखित समस्या विवरण के साथ भी सीधे काम करता है, ठीक वैसे ही जैसे कोई छात्र परीक्षा देता है और सोचना शुरू कर देता है। इससे एआई और अकादमिक क्षेत्रों के बीच बेहतर अंतर-संचालन क्षमता पैदा होती है, जहाँ भाषा और तर्क मुख्य उपकरण होते हैं, न कि सिर्फ़ शुद्ध गणना।

यद्यपि अल्फामैथ अभी तक नई समस्याएं उत्पन्न नहीं कर सकता है या रचनात्मक गणितीय अवधारणाओं की खोज नहीं कर सकता है , जिसके लिए मानव अंतर्ज्ञान और अनुभव की आवश्यकता होती है, लेकिन सिम्युलेटेड IMO परीक्षा में पूर्ण अंक प्राप्त करना एक स्पष्ट संकेत है कि AI एक नए चरण में प्रवेश कर रहा है, जहां अब केवल प्रतिक्रिया देना ही नहीं, बल्कि व्यवस्थित रूप से तर्क करना भी सीखना शामिल है।

और यही विशिष्ट एआई की भावी पीढ़ियों के लिए आधार है, जहां तर्क अब मानव विशेषाधिकार नहीं रह गया है।

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तुआन वी

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