Como a IA resolveu as questões da Olimpíada Internacional de Matemática e ganhou a medalha de ouro?

AI - Ảnh 1. — Modelo de IA resolve questões da Olimpíada Internacional de Matemática (IMO)

A IA agora não só resolve problemas matemáticos comuns, como também passa na Olimpíada Internacional de Matemática (IMO). Em uma competição de simulação organizada por especialistas internacionais em 2025, o modelo AlphaMath da DeepMind alcançou a pontuação máxima e ganhou uma medalha de ouro.

Modelo de IA alcança pontuação perfeita em Olimpíada de Matemática de Simulação

Um novo modelo de inteligência artificial chamado AlphaMath , desenvolvido pela DeepMind em colaboração com uma equipe de pesquisa da OpenAI, acaba de obter uma pontuação perfeita no exame de simulação da Olimpíada Internacional de Matemática (IMO).

Esta não é a primeira vez que a IA resolve um problema complexo, mas é a primeira vez que um sistema consegue executar uma cadeia lógica de raciocínio de forma tão clara e coerente quanto um competidor real faria para ganhar uma medalha de ouro.

O AlphaMath não utiliza técnicas de resolução de problemas no estilo álgebra de programação, como o Wolfram Alpha, nem se baseia exclusivamente na previsão da próxima palavra, como os modelos de linguagem atuais. Em vez disso, ele se baseia em uma combinação de redes neurais profundas e lógica simbólica — uma abordagem conhecida como raciocínio neurossimbólico.

Graças a isso, o AlphaMath consegue entender problemas descritos em linguagem natural, decompô-los em etapas lógicas precisas e então apresentar a solução completa como uma prova matemática.

O mais notável no design do AlphaMath é que ele treina o modelo não apenas com soluções corretas, mas também com milhões de soluções incorretas, além de etapas para corrigir erros. Esse processo ajuda o sistema a aprender a detectar erros lógicos, avaliar a razoabilidade das suposições e ajustar a direção da solução a cada etapa.

Essa é uma mudança da aprendizagem de "memorização de padrões" para a aprendizagem de "pensamento crítico estruturado", o que ajuda o modelo não apenas a resolver corretamente, mas também a controlar o processo de raciocínio como um matemático profissional.

Quando testado em um exame simulado da IMO, o AlphaMath demonstrou capacidade de analisar o problema em si, restabelecer suposições, propor abordagens, criticar suas próprias soluções e, finalmente, apresentar a solução em texto com fórmulas, da maneira que os concorrentes reais da IMO costumam fazer.

Esta é a primeira vez que um sistema de IA não apenas encontrou a resposta , mas também reproduziu o processo de raciocínio de forma tão completa e convincente que pode ser avaliado como um exame manuscrito real.

A ascensão da IA de raciocínio: da resolução matemática ao design do conhecimento

O sucesso do AlphaMath não apenas demonstra as novas capacidades da IA em matemática, mas também amplia a capacidade dos computadores de acessar espaços de conhecimento altamente estruturados que antes estavam disponíveis apenas para humanos.

Ser capaz de entender problemas, analisar lógica, construir provas e autorrefletir sugere que a IA está se aproximando da capacidade de manipular conhecimento formal, um dos grandes desafios da inteligência artificial.

O AlphaMath não funciona como um computador digital tradicional. O modelo entende linguagem natural e a utiliza para criar estruturas organizadas de raciocínio matemático.

Este é um avanço que permitirá à inteligência artificial não apenas ler e responder, mas também construir seus próprios sistemas de pensamento verificáveis. Quando o raciocínio for modelado e automatizado , a IA não apenas ajudará os humanos a encontrar respostas, mas também poderá desempenhar um papel na detecção de erros de programação, na comprovação de teoremas, no projeto de microchips ou na pesquisa em física teórica.

O que é único é que o AlphaMath não processa apenas fórmulas matemáticas como entrada, mas também trabalha diretamente com a descrição escrita do problema, assim como um aluno receberia uma prova e começaria a pensar. Isso cria um nível mais alto de interoperabilidade entre a IA e as áreas acadêmicas, onde a linguagem e o raciocínio são ferramentas essenciais, não apenas cálculos puros.

Embora o AlphaMath ainda não possa gerar novos problemas ou descobrir conceitos matemáticos criativos, o que requer intuição e experiência humanas, sua pontuação máxima no exame simulado da IMO é um sinal claro de que a IA está entrando em um novo estágio, não apenas respondendo, mas também raciocinando sistematicamente.

E essa é a base para as futuras gerações de IA especializada, onde a lógica não é mais um privilégio humano.

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Tuan Vi

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