2025年国際海上オリンピック（IMO）は、7月10日から20日までオーストラリアのクイーンズランド州サンシャインコーストで開催され、630名が参加しました。そのうち67名（約11%）が金メダルを獲得しました。AIも同様の快挙を成し遂げたことは、歴史的な節目と言えるでしょう。
今年、IMO（国際数学オリンピック）は初めて複数のAI開発企業と正式に提携しました。IMOの審査員は、Googleを含む提携企業からの結果を確認し、7月28日までに結果を公表するよう要請しました。
しかし、最終結果を見ると、最も先進的で最新の機械でさえ、 世界で最も優秀な10代の若者たちには敗北したことが明らかになった。
人類最後の壁？
極めて難易度の高い国際数学オリンピック（IMO）試験は2日間にわたって実施される。受験生は毎日、難易度が徐々に上がる3つの問題を4時間強で解かなければならない。出題範囲は代数、幾何学、数論、組み合わせ論など多岐にわたる。
複雑で型破りな問題が出題されるため、毎年行われる数学のテストは、AIの進歩を測る上で有用なツールとなっている。急速な発展を遂げるこの時代において、一流の研究機関は、自らのシステムが国際数学オリンピック（IMO）で金メダルを獲得できるほど強力になる日を夢見ている。
GoogleとOpenAIのAIが金メダルを獲得したことでこの目標は達成されたものの、26人の学生がそれ以上の高得点を獲得したことは注目に値する。
その中には、2度の金メダル獲得経験を持つ喬張選手や、ニュージャージー州に3大会連続の金メダルをもたらした王選手など、米国チームのスター選手4名が含まれている。この功績により、王選手は史上最も傑出した若手数学者の1人となり、来年の国際数学オリンピックでも金メダル獲得の可能性を残している。
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2025年国際数学オリンピックに出場した米国チーム。写真：ウォール・ストリート・ジャーナル。 |
ウォール・ストリート・ジャーナル紙の取材に対し、張氏は試験中、問題6に最も長い時間を費やしたと語った。これは、離散的な物体を数えたり、分類したり、組み合わせたりする数学の一分野である組み合わせ問題の中でも、特に難易度が高いことで知られている。
この問題の解決には、人間が活用できるが機械にはできない、あるいは少なくとも今のところはできない、創意工夫、創造性、直感が必要となる。「AIモデルが問題6を解決できるようになったら、正直少し怖いですね」と張氏は語った。
問題6はDeepMindとOpenAIのモデルを悩ませたが、苦戦したのはAIだけではなかった。630人の参加者のうち、569人が0点だった。満点の7点を獲得したのはわずか6人だった。部分的な解答に満足した張氏は、他の参加者のほとんどを上回る4点を獲得した。
人工知能（AI）の絶え間ない進歩に伴い、数学の分野で人類を「滅ぼす」可能性があると指摘する声も多く聞かれる。しかし、チョン・ジュンヒョク氏はこれに異議を唱えている。
国際数学オリンピック（IMO）の元金メダリストであるユング氏は現在、ブラウン大学の准教授であり、ディープマインドの客員研究員でもある。しかし、彼はこれが人類にとって最後の戦いだとは考えていない。ユング氏によれば、問題6のような問題は、少なくとも今後10年間はAIを悩ませ続けるだろうという。
「AIが非常に得意とする分野もあるだろう。しかし、人間の方がより得意とする分野も依然として存在するだろう」とユング氏は述べた。
数学の金メダル争い
2021年、アレクサンダー・ウェイという名の学生は、2025年7月までにAIの数学的能力を予測するという研究プロジェクトに参加した。他の予測を検討した結果、ウェイはこの予測は楽観的すぎると考えた。
しかし、この元学生は今や、彼がいかに間違っていたかを身をもって証明している。ウェイ氏は、OpenAIのIMOプロジェクトを率いた研究科学者だ。さらに驚くべきは、彼らがそれをどのように実現したかということだ。
OpenAIだけでなく、GoogleもIMO 2025の結果を大きなブレークスルーと呼んだ。2024年には、AIモデルは数学的な証明のために問題をコンピュータプログラミング言語に変換する必要があった。
わずか1年で、これらのシステムは人間の介入なしに完全に「自然言語」で動作するようになった。DeepMindは、国際数学オリンピック（IMO）の4.5時間という制限時間内に試験を完了させた。比較のために述べると、2024年には、このシステムが解答を計算するのに数日かかっていた。
多くの人はAIを競合相手と考えるかもしれない。しかし、AIモデルの開発者たちにとっては、AIは補完的なツールである。
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2025年国際数学オリンピックの最終結果。写真：ウォール・ストリート・ジャーナル。 |
「これは、次世代の数学者を飛躍的に成長させる可能性を秘めた、新しいコンピューターになるかもしれない」と、グーグル（米国）の上級研究員であるルオン・ミン・タン博士は述べた。
3週間前、ミン・タン博士のチームはAlphaGeometry 2の開発に成功した。このバージョンの最も注目すべき特徴は、国際数学オリンピック（IMO）の金メダリストを凌駕する幾何学問題を解く能力である。
「国際数学オリンピックで金メダルを獲得するレベルのスキルを持つ学生が50問中40問を解けるなら、AlphaGeometry 2は50問中42問を解けるはずです」とタン博士は嬉しそうに語った。
昨年、このモデルは銀メダルしか獲得できなかった。今年は、Googleは多目的モデルであるGemini Deep Think（5月の開発者会議で既に発表されたバージョン）を使用している。
特筆すべきは、ウォール・ストリート・ジャーナルによると、競技開始前、タン博士のチームはまだ調整を行っていたということだ。当初、タン博士はDeepMindのモデルが初日に3つの問題をすべて解決することだけを期待していた。
その解法の簡潔さ、優雅さ、そして驚くべき読みやすさに、数学者たちは驚嘆した。翌日、タン氏とその同僚たちは、AIシステムがさらに2つの問題を解決したことを知ると、金メダル獲得の可能性が十分にあることを確信した。
その結果、DeepMindのAIは6つの問題のうち5つを解決することに成功した。特筆すべきは、それらすべてが経験的推論モデルを用い、自然言語で数学的概念を処理した点であり、これは従来のAI企業が用いていた複雑なアプローチとは大きく異なる。
出典：https://znews.vn/nhung-nguoi-thong-minh-hon-ai-post1572367.html
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