Hvordan løste AI spørsmålene i Den internasjonale matematikkolympiaden og vant en gullmedalje?

En kunstig intelligens-modell har blitt trent til å løse spørsmål fra Den internasjonale matematikkolympiaden (IMO) som en ekte matematikstudent. Den gir ikke bare det riktige svaret, den skriver også løsningen trinn for trinn som en gullmedaljevinner.

AI-modell løser spørsmål fra den internasjonale matematiske olympiaden (IMO)

AI kan nå ikke bare løse vanlige matteproblemer, men også bestå Den internasjonale matematiske olympiaden (IMO). I en simuleringseksamen organisert av internasjonale eksperter i 2025 oppnådde DeepMinds AlphaMath-modell en perfekt poengsum og vant en gullmedalje.

AI-modell oppnår perfekt poengsum i matematikksimulerings-OL

En ny kunstig intelligensmodell kalt AlphaMath , utviklet av DeepMind i samarbeid med et forskerteam fra OpenAI, har nettopp oppnådd perfekt poengsum i simuleringseksamenen til Den internasjonale matematiske olympiaden (IMO).

Dette er ikke første gang AI har løst et komplekst problem, men det er første gang et system har vært i stand til å utføre en logisk resonnementskjede like klart og sammenhengende som en ekte deltaker ville resonnert for å vinne en gullmedalje.

AlphaMath bruker ikke problemløsningsteknikker i programmeringsalgebra-stil som Wolfram Alpha, og den er heller ikke utelukkende avhengig av neste-ord-prediksjon slik som nåværende språkmodeller. I stedet kjører den på en kombinasjon av dype nevrale nettverk og symbolsk logikk – en tilnærming kjent som nevrosymbolsk resonnering.

Takket være dette kan AlphaMath forstå problemer beskrevet i naturlig språk, dekomponere dem i presise logiske trinn, og deretter presentere den komplette løsningen som et matematisk bevis.

Det bemerkelsesverdige med AlphaMaths design er at den trener modellen ikke bare på riktige løsninger, men også på millioner av feilaktige løsninger, sammen med trinn for å korrigere feil. Denne prosessen hjelper systemet med å lære å oppdage logiske feil, evaluere rimeligheten av antagelser og justere løsningsretningen i hvert trinn.

Dette er et skifte fra å «memorisere mønstre» til å lære med «strukturert kritisk tenkning», noe som hjelper modellen med ikke bare å løse riktig, men også å kontrollere resonneringsprosessen som en profesjonell matematiker.

Da AlphaMath ble testet med en simulert IMO-eksamen, demonstrerte det evnen til å analysere selve problemet, gjenopprette antagelser, komme opp med en tilnærming, kritisere sin egen løsning og til slutt presentere løsningen i tekst som inneholder formler, slik ekte IMO-deltakere vanligvis gjør.

Dette er første gang et AI-system ikke bare har funnet svaret , men også gjengitt resonnementsprosessen så fullstendig og overbevisende at den kan vurderes som en ekte håndskrevet eksamen.

Fremveksten av resonnement AI: Fra matematisk problemløsning til kunnskapsdesign

AlphaMaths suksess demonstrerer ikke bare AIs nye muligheter innen matematikk, men utvider også datamaskiners evne til å få tilgang til svært strukturerte kunnskapsområder som tidligere bare var tilgjengelige for mennesker.

Det å kunne forstå problemer, analysere logikk, konstruere bevis og selvreflektere antyder at AI nærmer seg evnen til å manipulere formell kunnskap, en av de store utfordringene med kunstig intelligens.

AlphaMath fungerer ikke som en tradisjonell digital datamaskin. Modellen forstår naturlig språk og bruker det til å lage organiserte matematiske resonneringsstrukturer.

Dette er et skritt fremover som lar kunstig intelligens ikke bare lese og svare, men også bygge sitt eget verifiserbare tankesystem. Når resonnement modelleres og automatiseres , vil AI ikke bare hjelpe mennesker med å finne svar, men kan også spille en rolle i å oppdage feil i programmering, bevise teoremer, designe mikrobrikker eller forske på teoretisk fysikk.

Det unike er at AlphaMath ikke bare behandler matematiske formler som input, men også jobber direkte med den skriftlige problembeskrivelsen, akkurat som en student mottar en eksamen og begynner å tenke. Dette skaper høyere interoperabilitet mellom AI og akademiske felt, der språk og resonnement er kjerneverktøy, ikke bare ren beregning.

Selv om AlphaMath ennå ikke kan generere nye problemer eller oppdage kreative matematiske konsepter, noe som krever menneskelig intuisjon og erfaring, er det å oppnå en perfekt poengsum på den simulerte IMO-eksamenen et tydelig signal om at AI går inn i en ny fase der man ikke lenger bare kan respondere, men også vite hvordan man resonnerer systematisk.

Og det er grunnlaget for fremtidige generasjoner av spesialisert AI, hvor logikk ikke lenger er et menneskelig privilegium.

Tilbake til emnet

Tuan Vi

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