Jak sztuczna inteligencja rozwiązała pytania Międzynarodowej Olimpiady Matematycznej i zdobyła złoty medal?

AI - Ảnh 1. — Model sztucznej inteligencji rozwiązuje pytania Międzynarodowej Olimpiady Matematycznej (IMO)

Sztuczna inteligencja potrafi teraz nie tylko rozwiązywać typowe problemy matematyczne, ale także zdać Międzynarodową Olimpiadę Matematyczną (IMO). W symulowanym egzaminie zorganizowanym przez międzynarodowych ekspertów w 2025 roku, model AlphaMath firmy DeepMind uzyskał najwyższy wynik i zdobył złoty medal.

Model sztucznej inteligencji osiągnął najwyższy wynik w Olimpiadzie Symulacji Matematycznych

Nowy model sztucznej inteligencji o nazwie AlphaMath , opracowany przez DeepMind we współpracy z zespołem badawczym OpenAI, właśnie osiągnął najwyższy wynik w symulacyjnym egzaminie Międzynarodowej Olimpiady Matematycznej (IMO).

To nie pierwszy raz, kiedy sztuczna inteligencja rozwiązała złożony problem, ale jest to pierwszy raz, kiedy system był w stanie wykonać logiczny ciąg rozumowania tak jasno i spójnie, jak prawdziwy zawodnik rozumowałby, aby zdobyć złoty medal.

AlphaMath nie wykorzystuje technik rozwiązywania problemów w stylu algebry programowania, takich jak Wolfram Alpha, ani nie opiera się wyłącznie na przewidywaniu następnego słowa, jak obecne modele językowe. Zamiast tego działa w oparciu o połączenie głębokich sieci neuronowych i logiki symbolicznej – podejście znane jako rozumowanie neurosymboliczne.

Dzięki temu AlphaMath potrafi zrozumieć problemy opisane w języku naturalnym, rozłożyć je na precyzyjne kroki logiczne, a następnie przedstawić kompletne rozwiązanie w postaci dowodu matematycznego.

Niezwykłą cechą projektu AlphaMath jest to, że model jest uczony nie tylko na poprawnych rozwiązaniach, ale także na milionach błędnych, wraz z krokami korygowania błędów. Ten proces pomaga systemowi nauczyć się wykrywać błędy logiczne, oceniać zasadność założeń i korygować kierunek rozwiązania na każdym kroku.

Jest to przejście od „zapamiętywania wzorców” do uczenia się poprzez „ustrukturyzowane myślenie krytyczne”, co pomaga modelowi nie tylko poprawnie rozwiązywać zadania, ale także kontrolować proces rozumowania jak profesjonalny matematyk.

Podczas symulowanego egzaminu IMO AlphaMath wykazał, że potrafi analizować sam problem, ponownie ustalać założenia, proponować podejście, krytykować własne rozwiązanie i na koniec przedstawiać rozwiązanie w formie tekstu z zastosowaniem wzorów, w sposób, w jaki zwykli to robić prawdziwi uczestnicy egzaminu IMO.

Po raz pierwszy system sztucznej inteligencji nie tylko znalazł odpowiedź , ale także odtworzył proces rozumowania w tak dokładny i przekonujący sposób, że można go oceniać jak prawdziwy egzamin pisany odręcznie.

Rozwój sztucznej inteligencji rozumującej: od rozwiązywania problemów matematycznych do projektowania wiedzy

Sukces AlphaMath nie tylko dowodzi nowych możliwości sztucznej inteligencji w dziedzinie matematyki, ale także rozszerza możliwości komputerów w zakresie dostępu do wysoce ustrukturyzowanych przestrzeni wiedzy, które wcześniej były dostępne wyłącznie ludziom.

Możliwość rozumienia problemów, analizowania logiki, konstruowania dowodów i autorefleksji sugeruje, że sztuczna inteligencja coraz bardziej zbliża się do zdolności manipulowania wiedzą formalną, co stanowi jedno z największych wyzwań stojących przed nią.

AlphaMath nie działa jak tradycyjny komputer cyfrowy. Model rozumie język naturalny i wykorzystuje go do tworzenia uporządkowanych struktur rozumowania matematycznego.

To krok naprzód, który pozwala sztucznej inteligencji nie tylko czytać i odpowiadać, ale także budować własny, weryfikowalny system myślenia. Gdy rozumowanie zostanie zmodelowane i zautomatyzowane , sztuczna inteligencja nie tylko pomoże ludziom znaleźć odpowiedzi, ale może również odegrać rolę w wykrywaniu błędów w programowaniu, dowodzeniu twierdzeń, projektowaniu mikroprocesorów czy badaniach fizyki teoretycznej.

Unikatowe jest to, że AlphaMath nie tylko przetwarza formuły matematyczne jako dane wejściowe, ale także pracuje bezpośrednio z pisemnym opisem problemu, tak jak student, który zdaje egzamin i zaczyna myśleć. To zapewnia większą interoperacyjność między sztuczną inteligencją a dziedzinami akademickimi, gdzie język i rozumowanie są podstawowymi narzędziami, a nie tylko czyste obliczenia.

Chociaż AlphaMath nie potrafi jeszcze generować nowych problemów ani odkrywać kreatywnych koncepcji matematycznych, do czego potrzebna jest ludzka intuicja i doświadczenie, uzyskanie maksymalnego wyniku na symulowanym egzaminie IMO jest wyraźnym sygnałem, że sztuczna inteligencja wkracza w nowy etap, w którym nie tylko odpowiada, ale także potrafi rozumować systematycznie.

Stanowi to fundament dla przyszłych generacji wyspecjalizowanej sztucznej inteligencji, w których logika nie będzie już wyłącznie przywilejem człowieka.

Powrót do tematu

Tuan Vi

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