Hoe loste AI de vragen van de Internationale Wiskunde Olympiade op en won een gouden medaille?

Een model met kunstmatige intelligentie is getraind om vragen van de Internationale Wiskunde Olympiade (IMO) op te lossen zoals een echte wiskundestudent. Het geeft niet alleen het juiste antwoord, maar schrijft de oplossing ook stap voor stap uit, net als een goudenmedaillewinnaar.

AI-model lost vragen op van de Internationale Wiskunde Olympiade (IMO)

AI kan nu niet alleen veelvoorkomende wiskundige problemen oplossen, maar ook slagen voor de Internationale Wiskunde Olympiade (IMO). In een simulatie-examen georganiseerd door internationale experts in 2025 behaalde het AlphaMath-model van DeepMind een perfecte score en won een gouden medaille.

AI-model behaalt perfecte score bij Wiskunde Simulatie Olympiade

Een nieuw model voor kunstmatige intelligentie, genaamd AlphaMath , ontwikkeld door DeepMind in samenwerking met een onderzoeksteam van OpenAI, heeft zojuist een perfecte score behaald bij het simulatie-examen van de Internationale Wiskunde Olympiade (IMO).

Dit is niet de eerste keer dat AI een complex probleem heeft opgelost, maar het is wel de eerste keer dat een systeem een ​​logische redenering zo helder en coherent kan uitvoeren als een echte deelnemer zou redeneren om een ​​gouden medaille te winnen.

AlphaMath maakt geen gebruik van probleemoplossingstechnieken in de stijl van programmeeralgebra zoals Wolfram Alpha, en vertrouwt ook niet uitsluitend op voorspelling van het volgende woord zoals huidige taalmodellen. In plaats daarvan draait het op een combinatie van diepe neurale netwerken en symbolische logica – een aanpak die bekend staat als neurosymbolisch redeneren.

Hierdoor kan AlphaMath problemen begrijpen die in natuurlijke taal worden beschreven, deze opdelen in precieze logische stappen en de volledige oplossing vervolgens presenteren als een wiskundig bewijs.

Het bijzondere aan het ontwerp van AlphaMath is dat het model niet alleen wordt getraind met correcte oplossingen, maar ook met miljoenen incorrecte oplossingen, inclusief stappen om fouten te corrigeren. Dit proces helpt het systeem logische fouten te detecteren, de redelijkheid van aannames te beoordelen en de oplossingsrichting bij elke stap aan te passen.

Dit is een verschuiving van het 'memoriseren van patronen' naar het leren van 'gestructureerd kritisch denken', wat het model niet alleen helpt om opgaven correct op te lossen, maar ook om het redeneringsproces te controleren, net als een professionele wiskundige.

Bij een gesimuleerd IMO-examen bleek AlphaMath in staat het probleem zelf te analyseren, aannames te herzien, een aanpak te bedenken, de eigen oplossing te bekritiseren en de oplossing ten slotte in tekst te presenteren met formules, zoals echte IMO-deelnemers dat doorgaans doen.

Dit is de eerste keer dat een AI-systeem niet alleen het antwoord heeft gevonden , maar ook het redeneringsproces zo volledig en overtuigend heeft gereproduceerd dat het kan worden beoordeeld als een echt handgeschreven examen.

De opkomst van redenerende AI: van wiskundige probleemoplossing tot kennisontwerp

Het succes van AlphaMath toont niet alleen de nieuwe mogelijkheden van AI op het gebied van wiskunde aan, maar vergroot ook de mogelijkheden van computers om toegang te krijgen tot zeer gestructureerde kennisruimtes die voorheen alleen toegankelijk waren voor mensen.

Het vermogen om problemen te begrijpen, logica te analyseren, bewijzen op te stellen en zelfreflectie toe te passen, suggereert dat AI dichter bij het vermogen komt om formele kennis te manipuleren, een van de grote uitdagingen van kunstmatige intelligentie.

AlphaMath werkt niet zoals een traditionele digitale computer. Het model begrijpt natuurlijke taal en gebruikt deze om georganiseerde wiskundige redeneerstructuren te creëren.

Dit is een stap voorwaarts die kunstmatige intelligentie in staat stelt om niet alleen te lezen en te reageren, maar ook een eigen verifieerbaar denksysteem te bouwen. Wanneer redeneringen gemodelleerd en geautomatiseerd worden , zal AI mensen niet alleen helpen antwoorden te vinden, maar kan het ook een rol spelen bij het detecteren van programmeerfouten, het bewijzen van stellingen, het ontwerpen van microchips of het onderzoeken van theoretische natuurkunde.

Uniek is dat AlphaMath niet alleen wiskundige formules als input verwerkt, maar ook direct met de schriftelijke probleembeschrijving werkt, net zoals een student een examen krijgt en begint na te denken. Dit zorgt voor een hogere interoperabiliteit tussen AI en academische vakgebieden, waar taal en redeneren kerninstrumenten zijn, niet alleen rekenen.

Hoewel AlphaMath nog geen nieuwe problemen kan genereren of creatieve wiskundige concepten kan ontdekken , waarvoor menselijke intuïtie en ervaring nodig zijn, is het behalen van een perfecte score op het gesimuleerde IMO-examen een duidelijk signaal dat AI een nieuwe fase ingaat, waarin het niet langer alleen reageert, maar ook weet hoe het systematisch moet redeneren.

En dat vormt de basis voor toekomstige generaties gespecialiseerde AI, waarbij logica niet langer een menselijk voorrecht is.

Terug naar het onderwerp

Tuan Vi

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