पिछले हफ़्ते, वियतनामी पीएचडी छात्र त्रिन्ह होआंग त्रियू ने न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय में एआई समस्या समाधान विषय पर अपनी डॉक्टरेट थीसिस का सफलतापूर्वक बचाव किया। यह शोध, गूगल डीपमाइंड के दो वैज्ञानिकों , डॉ. ले वियत क्वोक और लुओंग थांग के योगदान के साथ, नेचर पत्रिका में प्रकाशित हुआ।
2000 से 2022 तक के 30 ओलंपिक ज्यामिति समस्याओं के एक सेट के साथ, अल्फाजियोमेट्री ने 25 समस्याओं को हल किया, जबकि स्वर्ण पदक विजेताओं का औसत स्कोर 25.9 था, जो 1970 के दशक में विकसित कंप्यूटर गणित प्रणालियों की 10 समस्याओं से कहीं अधिक था।
हाल के वर्षों में, Google DeepMind गणित से संबंधित कई AI शोध परियोजनाओं पर काम कर रहा है। इसलिए, ओलंपियाड-स्तरीय समस्याओं को मशीन लर्निंग के मूल्यांकन के मानदंड के रूप में उपयोग किया जाता है।
एडिनबर्ग विश्वविद्यालय में गणित के इतिहासकार माइकल बारनी के अनुसार, अल्फाजियोमेट्री अध्ययन "मानव स्तर पर स्वचालित रूप से तर्क करने की क्षमता में एक मील का पत्थर है।"
कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के गणितज्ञ टेरेंस ताओ, जिन्होंने 12 साल की उम्र में ओलंपिक स्वर्ण पदक जीता था, ने एआई प्रणाली को एक "शानदार उपलब्धि" कहा और कहा कि परिणाम "आश्चर्यजनक" थे।
इस बीच, अध्ययन के लेखक, त्रिन्ह होआंग त्रियू ने कहा कि गणितीय तर्क, तर्क का ही एक रूप है, लेकिन इसका फायदा यह है कि इसे सत्यापित करना आसान है। वियतनामी डॉक्टर ने कहा, "गणित सत्य की भाषा है।" "अगर आप एक एआई सिस्टम विकसित करना चाहते हैं, तो आपको एक विश्वसनीय एआई विकसित करना होगा जो उस सत्य का पता लगा सके जिस पर उपयोगकर्ता भरोसा कर सकें," खासकर उन अनुप्रयोगों में जिनमें उच्च सुरक्षा आवश्यकताएँ होती हैं।
अल्फाजियोमेट्री एक ऐसी प्रणाली है जो ज्यामिति को समझने के लिए परिष्कृत किए जाने से पहले एक तंत्रिका नेटवर्क भाषा मॉडल (कृत्रिम अंतर्ज्ञान में गहन, चैटजीपीटी के समान लेकिन छोटा) को एक प्रतीकात्मक इंजन (कृत्रिम तर्क में विशिष्ट, एक तर्क कंप्यूटर की तरह) के साथ जोड़ती है।
इस एल्गोरिथम की खास बात यह है कि यह शून्य से समाधान उत्पन्न कर सकता है। दूसरी ओर, वर्तमान एआई मॉडल को या तो पहले से मौजूद समाधानों की खोज करनी होती है या फिर मनुष्यों द्वारा खोजे गए समाधानों की।
ये परिणाम बिना किसी मानवीय उत्तर के 10 करोड़ ज्यामितीय उदाहरणों पर प्रशिक्षित एक तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित थे। जब यह कोई समस्या शुरू करता है, तो सबसे पहले प्रतीकात्मक इंजन काम करता है। अगर यह अटक जाता है, तो तंत्रिका एल्गोरिथम तर्क को बेहतर बनाने के तरीके सुझाता है। यह चक्र तब तक चलता रहता है जब तक समय समाप्त नहीं हो जाता (साढ़े चार घंटे) या समस्या हल नहीं हो जाती।
कॉलेज डी फ़्रांस के संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञानी, स्टैनिस्लास डेहेने ने कहा कि वे अल्फ़ाजियोमेट्री के प्रदर्शन से प्रभावित थे, लेकिन इस प्रणाली को "उस समस्या का कोई बोध नहीं है जिसका वह समाधान कर रही है।" दूसरे शब्दों में, एल्गोरिथम केवल छवियों के तार्किक और संख्यात्मक एन्कोडिंग को ही संसाधित करता है। "इसे वृत्तों, रेखाओं या त्रिभुजों के बारे में कोई स्थानिक बोध नहीं है।"
डॉ. लुओंग थांग ने कहा कि इस "संवेदी" तत्व को इस वर्ष गूगल के जेमिनी एआई प्लेटफॉर्म का उपयोग करके जोड़ा जा सकता है।
(वाशिंगटनपोस्ट के अनुसार)
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