គំរូ AI ដោះស្រាយបញ្ហា គណិតវិទ្យាអូឡាំពិក អន្តរជាតិ (IMO)
ឥឡូវនេះ AI មិនត្រឹមតែអាចដោះស្រាយបញ្ហាគណិតវិទ្យាទូទៅប៉ុណ្ណោះទេ ថែមទាំងអាចប្រលងជាប់ International Mathematical Olympiad (IMO) ផងដែរ។ នៅក្នុងការប្រកួតក្លែងធ្វើដែលរៀបចំដោយអ្នកជំនាញអន្តរជាតិក្នុងឆ្នាំ 2025 គំរូ AlphaMath របស់ DeepMind ទទួលបានពិន្ទុដ៏ល្អឥតខ្ចោះ និងឈ្នះមេដាយមាសមួយ។
គំរូ AI សម្រេចបានពិន្ទុដ៏ល្អឥតខ្ចោះនៅក្នុងការក្លែងធ្វើ គណិតវិទ្យា Olympiad
គំរូបញ្ញាសិប្បនិម្មិតថ្មីមួយដែលមានឈ្មោះថា AlphaMath ដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយ DeepMind សហការជាមួយក្រុមស្រាវជ្រាវមកពី OpenAI ទើបតែទទួលបានពិន្ទុដ៏ល្អឥតខ្ចោះនៅក្នុងការប្រឡង ក្លែងធ្វើគណិតវិទ្យា អន្តរជាតិ (IMO)។
នេះមិនមែនជាលើកទីមួយទេ ដែល AI បានដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញ ប៉ុន្តែវាជាលើកទីមួយហើយ ដែលប្រព័ន្ធអាចប្រតិបត្តិខ្សែសង្វាក់នៃហេតុផលច្បាស់លាស់ និងស៊ីសង្វាក់គ្នា ដូចបេក្ខនារីពិតប្រាកដនឹងរកហេតុផលដើម្បីឈ្នះមេដាយមាស។
AlphaMath មិនប្រើបច្ចេកទេសដោះស្រាយបញ្ហាតាមបែបពិជគណិតកម្មវិធីដូចជា Wolfram Alpha ទេ ហើយក៏មិនពឹងផ្អែកលើការទស្សន៍ទាយពាក្យបន្ទាប់ដូចជាគំរូភាសាបច្ចុប្បន្នដែរ។ ផ្ទុយទៅវិញ វាពឹងផ្អែកលើការរួមបញ្ចូលគ្នានៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទដ៏ស៊ីជម្រៅ និងតក្កវិជ្ជានិមិត្តសញ្ញា—វិធីសាស្រ្តដែលគេស្គាល់ថាជាហេតុផលសរសៃប្រសាទ។
សូមអរគុណចំពោះបញ្ហានេះ AlphaMath អាចយល់ពីបញ្ហាដែលបានពិពណ៌នាជាភាសាធម្មជាតិ បំបែកពួកវាទៅជាជំហានឡូជីខលច្បាស់លាស់ ហើយបន្ទាប់មកបង្ហាញដំណោះស្រាយពេញលេញជាភស្តុតាងគណិតវិទ្យា។
អ្វីដែលគួរឱ្យកត់សម្គាល់អំពីការរចនារបស់ AlphaMath គឺថាវាបង្ហាត់គំរូមិនត្រឹមតែលើដំណោះស្រាយត្រឹមត្រូវប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងលើដំណោះស្រាយមិនត្រឹមត្រូវរាប់លាន រួមជាមួយនឹងជំហានដើម្បីកែកំហុសផងដែរ។ ដំណើរការនេះជួយឱ្យប្រព័ន្ធរៀនរកឃើញកំហុសឡូជីខល វាយតម្លៃភាពសមហេតុផលនៃការសន្មត់ និងកែតម្រូវទិសដៅដំណោះស្រាយនៅជំហាននីមួយៗ។
នេះគឺជាការផ្លាស់ប្តូរពី "ការទន្ទេញលំនាំ" ទៅជា "ការគិតប្រកបដោយរចនាសម្ព័ន្ធ" ការរៀនដែលជួយគំរូមិនត្រឹមតែអាចដោះស្រាយបានត្រឹមត្រូវប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងគ្រប់គ្រងដំណើរការវែកញែកដូចជាអ្នកគណិតវិទ្យាដែលមានជំនាញវិជ្ជាជីវៈផងដែរ។
នៅពេលសាកល្បងជាមួយការប្រឡង IMO ក្លែងធ្វើ AlphaMath បង្ហាញពីសមត្ថភាពក្នុងការវិភាគបញ្ហាដោយខ្លួនឯង បង្កើតការសន្មត់ឡើងវិញ ស្នើវិធីសាស្រ្ត រិះគន់ដំណោះស្រាយរបស់ខ្លួន ហើយចុងក្រោយបង្ហាញដំណោះស្រាយជាអត្ថបទជាមួយរូបមន្ត តាមវិធីដែលបេក្ខជន IMO ពិតប្រាកដតែងតែធ្វើ។
នេះជាលើកទីមួយហើយ ដែលប្រព័ន្ធ AI មិនត្រឹមតែរកឃើញចម្លើយប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងបង្កើតឡើងវិញនូវដំណើរការវែកញែកយ៉ាងពេញលេញ និងគួរឱ្យជឿជាក់ ដែលវាអាចត្រូវបានគេចាត់ថ្នាក់ដូចជាការប្រឡងសរសេរដោយដៃពិតប្រាកដ។
ការកើនឡើងនៃហេតុផល AI: ពីការដោះស្រាយគណិតវិទ្យារហូតដល់ការរចនាចំណេះដឹង
ភាពជោគជ័យរបស់ AlphaMath មិនត្រឹមតែបង្ហាញពីសមត្ថភាពថ្មីរបស់ AI ក្នុងគណិតវិទ្យាប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងពង្រីក សមត្ថភាពរបស់កុំព្យូទ័រក្នុងការចូលទៅកាន់កន្លែងចំណេះដឹងដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធខ្ពស់ ដែលពីមុនមានសម្រាប់តែមនុស្សប៉ុណ្ណោះ។
ការដែលអាចយល់ពីបញ្ហា វិភាគតក្កវិជ្ជា បង្កើតភស្តុតាង និងការឆ្លុះបញ្ចាំងដោយខ្លួនឯង បង្ហាញថា AI កាន់តែខិតទៅជិតសមត្ថភាពក្នុងការរៀបចំចំណេះដឹងផ្លូវការ ដែលជាបញ្ហាប្រឈមដ៏អស្ចារ្យមួយនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិត។
AlphaMath មិនដំណើរការដូចកុំព្យូទ័រឌីជីថលប្រពៃណីទេ។ គំរូយល់ពីភាសាធម្មជាតិ ហើយប្រើវាដើម្បីបង្កើតរចនាសម្ព័ន្ធហេតុផលគណិតវិទ្យាដែលបានរៀបចំ។
នេះគឺជាជំហានទៅមុខដែលនឹងអនុញ្ញាតឱ្យបញ្ញាសិប្បនិម្មិតមិនត្រឹមតែអាន និងឆ្លើយតបប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងបង្កើតប្រព័ន្ធគិតដែលអាចផ្ទៀងផ្ទាត់បានដោយខ្លួនឯងផងដែរ។ នៅពេលដែល ការវែកញែកត្រូវបានយកគំរូតាម និងស្វ័យប្រវត្តិ AI មិនត្រឹមតែជួយមនុស្សឱ្យស្វែងរកចម្លើយប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែក៏អាចដើរតួនាទីក្នុងការរកឃើញកំហុសក្នុងការសរសេរកម្មវិធី ទ្រឹស្តីបទ ការរចនាមីក្រូឈីប ឬស្រាវជ្រាវទ្រឹស្តីរូបវិទ្យាផងដែរ។
អ្វីដែលពិសេសនោះគឺថា AlphaMath មិនត្រឹមតែដំណើរការរូបមន្តគណិតវិទ្យាជាការបញ្ចូលប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងដំណើរការដោយផ្ទាល់ជាមួយនឹងការពិពណ៌នាបញ្ហាដែលបានសរសេរ ដូចជាសិស្សនឹងទទួលបានការប្រឡង ហើយចាប់ផ្តើមគិត។ វាបង្កើតកម្រិតខ្ពស់នៃអន្តរប្រតិបត្តិការរវាង AI និងវិស័យសិក្សា ដែលភាសា និងហេតុផលគឺជាឧបករណ៍ស្នូល មិនមែនគ្រាន់តែជាការគណនាសុទ្ធនោះទេ។
ទោះបីជា AlphaMath មិនទាន់បង្កើតបញ្ហាថ្មី ឬ រកឃើញ គំនិតគណិតវិទ្យាប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិត ដែលទាមទារវិចារណញាណ និងបទពិសោធន៍របស់មនុស្សក៏ដោយ ពិន្ទុដ៏ល្អឥតខ្ចោះរបស់វានៅលើការប្រឡង IMO ដែលក្លែងធ្វើគឺជាសញ្ញាច្បាស់លាស់ថា AI កំពុងឈានចូលដំណាក់កាលថ្មីនៃការមិនគ្រាន់តែឆ្លើយតបប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែក៏មានហេតុផលជាប្រព័ន្ធផងដែរ។
ហើយនោះគឺជាមូលដ្ឋានគ្រឹះសម្រាប់ជំនាន់អនាគតនៃ AI ឯកទេស ដែលតក្កវិជ្ជាមិនមែនជាឯកសិទ្ធិរបស់មនុស្សទៀតទេ។
ប្រភព៖ https://tuoitre.vn/ai-giai-de-olympic-toan-quoc-te-the-nao-ma-gianh-huy-chuong-vang-20250725180121618.htm
Kommentar (0)