वियतनामी डॉक्टर ने घोषणा की कि एआई द्वारा गणित करना ओलंपिक स्वर्ण पदक के बराबर है

अल्फाजियोमेट्री, एक एआई उपकरण है जो तीन वियतनामी पीएचडी द्वारा जटिल ज्यामिति समस्याओं को हल कर सकता है, इसे गूगल द्वारा अंतर्राष्ट्रीय गणित स्वर्ण पदक विजेता के बराबर दर्जा दिया गया है।

यह अध्ययन 150 वर्ष से अधिक पुरानी प्रतिष्ठित वैज्ञानिक पत्रिका नेचर में 17 जनवरी को प्रकाशित हुआ।

अल्फाजियोमेट्री के मुख्य लेखक न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय से पीएचडी स्नातक, 29 वर्षीय त्रिन्ह होआंग ट्रियू और अमेरिका के स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय से पीएचडी स्नातक, 36 वर्षीय लुओंग मिन्ह थांग हैं। ट्रियू और थांग के साथ तीन अन्य वैज्ञानिक भी हैं, जिनमें 42 वर्षीय डॉ. ले वियत क्वोक भी शामिल हैं, जिन्हें गूगल में "एआई जीनियस" के रूप में जाना जाता है। डॉ. क्वोक और थांग गूगल के कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अनुसंधान विभाग, गूगल डीपमाइंड के वरिष्ठ विशेषज्ञ भी हैं।

अंतर्राष्ट्रीय गणितीय ओलंपियाड (IMO) 2000-2022 की अवधि में 30 ज्यामिति समस्याओं के साथ, अल्फाजियोमेट्री ने निर्धारित समय में 25 समस्याओं का समाधान किया। इस बीच, एक पिछली उन्नत प्रणाली ने केवल 10 समस्याओं का समाधान किया, जबकि एक IMO स्वर्ण पदक विजेता ने औसतन 25.9 समस्याओं का समाधान किया।

गूगल के अनुसार, प्रत्येक ओलंपियाड में 6 समस्याएँ होती हैं, जिनमें आमतौर पर 2 ज्यामिति समस्याएँ शामिल होती हैं, इसलिए अल्फाजियोमेट्री केवल 1/3 समस्याओं को ही हल कर सकती है। अगर हम केवल ज्यामिति पर विचार करें, तो यह AI IMO स्वर्ण पदक विजेताओं के स्तर के बराबर है। और अगर हम समस्याओं की कुल संख्या पर विचार करें, तो यह दुनिया का पहला AI मॉडल है जो IMO 2000 और 2015 के कांस्य पदक की सीमा को पार कर सकता है।

कई एआई विशेषज्ञ और गणितज्ञ इसे एक प्रभावशाली परिणाम मानते हैं।

प्रोफ़ेसर न्गो बाओ चाऊ ने कहा, "एआई शोधकर्ताओं के लिए आईएमओ ज्यामिति समस्याओं पर हाथ आज़माना बिल्कुल सही है, क्योंकि इनका हल ढूँढना कुछ-कुछ शतरंज जैसा है, जिसमें हर कदम पर हमारे पास बहुत कम तार्किक चालें होती हैं। लेकिन मुझे अब भी हैरानी है कि वे ऐसा कर पाते हैं।"

IMO 2025 प्रतियोगिता की समस्या 3 का समाधान अल्फाजियोमेट्री द्वारा किया गया। चित्र: चरित्र द्वारा प्रदान किया गया

अल्फाजियोमेट्री एक तंत्रिका भाषा मॉडल को अच्छी तर्क क्षमताओं और तार्किक तर्क में विशेषज्ञता वाले प्रतीकात्मक इंजन के साथ जोड़ती है, जिसे फिर ज्यामिति को समझने के लिए अनुकूलित किया जाता है।

सबसे पहले, न्यूरल नेटवर्क को मानवीय समाधानों का उपयोग किए बिना, ज्यामितीय प्रमाणों के 10 करोड़ उदाहरणों के साथ एल्गोरिदम द्वारा बनाए गए डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है। जब अल्फाजियोमेट्री किसी समस्या का समाधान शुरू करती है, तो सबसे पहले सिम्बोलिक इंजन शुरू होगा। अगर यह अटक जाता है, तो न्यूरल नेटवर्क मदद के दूसरे तरीके सुझाएगा।

इस प्रक्रिया को "उप-बिंदुकरण" कहते हैं, एक रेखा जोड़ना, एक कोण को समद्विभाजित करना, एक उप-वृत्त खींचना... ठीक वैसे ही जैसे कोई इंसान ज्यामिति के किसी प्रश्न को हल करता है। यह चक्र तब तक चलता रहता है जब तक उत्तर नहीं मिल जाता या IMO परीक्षा में प्रश्नों के लिए निर्धारित 4.5 घंटे का समय पूरा नहीं हो जाता।

तीनों पीएचडी धारकों के अनुसार, इस एआई की खास बात यह है कि इसमें इनपुट डेटा पूरी तरह से कृत्रिम है। ट्रियू ने कहा कि अल्फाजियोमेट्री उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा उत्पन्न करता है, जो मानव समाधानों से डेटा प्रशिक्षण के बिना एक निश्चित प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए पर्याप्त है। यह कुछ ऐसा है जो चैटजीपीटी या जेमिनी जैसे अन्य एआई उपकरण नहीं कर पाए हैं।

डॉ. थांग ने बताया, "सरल शब्दों में कहें तो, अल्फाजियोमेट्री शून्य से समाधान उत्पन्न करती है। वर्तमान एआई मॉडल उपलब्ध या समान मानवीय समाधानों की खोज करेंगे।"

टीम ने एक ऐसा सिस्टम भी बनाया जिसमें सिस्टम 1 (तेज़, स्वचालित, अचेतन प्रतिक्रिया) और सिस्टम 2 (धीमा, तार्किक) को एक साथ मिलाकर बनाया गया है। यह बिल्कुल सामान्य है, लेकिन जब इसे कृत्रिम डेटा के साथ जोड़ा जाता है, तो यह एक बड़ी सफलता साबित होता है।

गूगल डीपमाइंड में तीन वियतनामी पीएचडी (दाएँ से बाएँ): ले वियत क्वोक, त्रिन्ह होआंग त्रियू, लुओंग मिन्ह थांग। चित्र: चरित्र द्वारा प्रदत्त

ट्रियू को अल्फाजियोमेट्री का विचार 2019 में आया था, जब वह न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय में अपने स्नातक अनुसंधान के लिए विषय की तलाश कर रहे थे।

"मुझे हाई स्कूल के दिनों की याद आती है, मुझे ज्यामिति के सवाल हल करना बहुत पसंद था, लेकिन मैं राष्ट्रीय परीक्षा देने लायक नहीं था। इसलिए मैंने इसे आगे बढ़ाने का फैसला किया, शुरुआत में मैंने बस एक ऐसा मॉडल बनाया जो साधारण गणित के सवाल हल कर सके," क्वी नॉन के निवासी ने याद किया।

मूल रूप से हो ची मिन्ह सिटी के क्वोक हॉक ह्यू हाई स्कूल और गिफ्टेड हाई स्कूल में गणित के छात्र, क्वोक और थांग, ट्रियू के विचार से तुरंत आकर्षित हो गए। इसके बाद ट्रियू गूगल डीपमाइंड में शामिल हो गए और 2021 से वहीं काम कर रहे हैं।

जुलाई 2022 तक, 10 संस्करणों के बाद, अल्फाजियोमेट्री ने अपनी पहली ज्यामिति समस्या हल कर ली। टीम को सफलता तीन महीने बाद मिली, जब उसने IMO में एक ज्यामिति समस्या हल कर ली।

डॉ. ट्रियू के अनुसार, समूह द्वारा निर्मित एआई का उपयोग मार्गदर्शन प्रणाली के रूप में किया जा सकता है, जो हाई स्कूल के छात्रों को ज्यामिति सीखने में सहायता करेगा।

परीक्षण के दौरान, एमआईटी में गणित के पीएचडी छात्र और 2014 के आईएमओ स्वर्ण पदक विजेता इवान चेन इस एआई की प्रभावशीलता देखकर हैरान रह गए। चेन ने बताया कि आमतौर पर कंप्यूटर प्रोग्राम निर्देशांक प्रणालियों और बीजगणित का उपयोग करके ज्यामिति के प्रश्नों को हल करता है, लेकिन अल्फाजियोमेट्री शुद्ध ज्यामितीय नियमों का उपयोग करता है, जिसमें समान कोण और त्रिभुज होते हैं, ठीक वैसे ही जैसे छात्र करते हैं।

चेन ने कहा, "मैं यह जानने के लिए उत्सुक था कि अल्फाजियोमेट्री यह कैसे हासिल कर पाई।"

डॉ. ले बा खान त्रिन्ह (बीच में) आईएमओ 2015 में समस्या संख्या 3 का समाधान करते हैं। फोटो: वेंडी गुयेन

एक महीने पहले, गिफ्टेड हाई स्कूल लौटते समय, डॉ. थांग ने डॉ. ले बा खान त्रिन्ह को IMO 2015 में समस्या संख्या 3 का AI समाधान भेजा था। यह IMO की सबसे कठिन ज्यामिति समस्याओं में से एक है। अल्फाजियोमेट्री ने 109 चरणों के बाद इसका उत्तर दिया।

"श्री त्रिन्ह प्रभावित हुए क्योंकि यह बहुत ही सरल नियमों से हल किया गया था, लेकिन वे बहुत संतुष्ट नहीं थे क्योंकि उनके अनुसार, इन समाधानों में आत्मा, एक निश्चित सौंदर्य और एक-दूसरे से जुड़े होने चाहिए," श्री थांग ने बताया। इसके बाद डॉ. त्रिन्ह ने व्युत्क्रम विधि का प्रयोग किया, जिससे लगभग 20-30 चरणों के बाद परिणाम प्राप्त हुआ। श्री त्रिन्ह ने 1979 के IMO में पूर्ण अंकों के साथ स्वर्ण पदक जीता, और एक ज्यामिति समस्या के सुंदर और संक्षिप्त समाधान के साथ IMO प्रतियोगिता में विशेष पुरस्कार जीतने वाले एकमात्र वियतनामी व्यक्ति भी थे।

टीम का कहना है कि यह अल्फाजियोमेट्री को बेहतर बनाने का एक तरीका हो सकता है। उन्हें यह भी उम्मीद है कि इस एआई के अगले चरण मनुष्यों को 7 मिलेनियम समस्याओं को हल करने में मदद कर सकते हैं।

डॉ. ले वियत क्वोक ने एक बार सोचा था कि यह एक "असंभव संभावना" है, क्योंकि एआई एक-चरणीय समस्याओं को बहुत अच्छी तरह से हल कर सकता है, लेकिन गणितीय समस्याओं में अक्सर सैकड़ों चरण होते हैं।

गूगल के "एआई जीनियस" ने कहा कि उन्हें गर्व है कि वियतनामी इंजीनियरों का शोध सबसे प्रतिष्ठित अंतरराष्ट्रीय पत्रिका नेचर में प्रकाशित हुआ। उनके अनुसार, एआई गणितीय समस्याओं को हल कर सकता है और मानवता को आगे बढ़ा सकता है।

"क्योंकि गणित विज्ञान और प्रौद्योगिकी की भाषा है। गणित करना इन क्षेत्रों के विकास को बढ़ावा देने का तरीका है," श्री क्वोक ने कहा।

दोआन हंग

स्रोत लिंक: https://vnexpress.net/tien-si-viet-cong-bo-ai-lam-toan-ngang-huy-chuong-vang-olympic-4702072.html