Como a inteligência artificial resolveu as questões da Olimpíada Internacional de Matemática e ganhou uma medalha de ouro?

Um modelo de inteligência artificial foi treinado para resolver questões da Olimpíada Internacional de Matemática (IMO) como um estudante de matemática de verdade. Ele não só fornece a resposta correta, como também descreve a solução passo a passo, como um medalhista de ouro.

Modelo de IA resolve questões da Olimpíada Internacional de Matemática (IMO)

A inteligência artificial agora não só consegue resolver problemas matemáticos comuns, como também passar na Olimpíada Internacional de Matemática (IMO). Em uma simulação de exame organizada por especialistas internacionais em 2025, o modelo AlphaMath da DeepMind obteve a pontuação máxima e ganhou a medalha de ouro.

Modelo de IA alcança pontuação máxima na Olimpíada de Simulação Matemática

Um novo modelo de inteligência artificial chamado AlphaMath , desenvolvido pela DeepMind em colaboração com uma equipe de pesquisa da OpenAI, acaba de obter a pontuação máxima na 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 de raciocínio lógico com a mesma clareza e coerência com que um competidor real raciocinaria para ganhar uma medalha de ouro.

O AlphaMath não utiliza técnicas de resolução de problemas no estilo da 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 funciona com uma combinação de redes neurais profundas e lógica simbólica — uma abordagem conhecida como raciocínio neurosimbólico.

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

O aspecto notável do design do AlphaMath é que ele treina o modelo não apenas com soluções corretas, mas também com milhões de soluções incorretas, juntamente com etapas para corrigir os 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 passo.

Isso representa uma mudança da "memorização de padrões" para o aprendizado do "pensamento crítico estruturado", o que ajuda o aluno não apenas a resolver os problemas corretamente, mas também a controlar o processo de raciocínio como um matemático profissional.

Ao ser testado com uma simulação de exame da IMO, o AlphaMath demonstrou a capacidade de analisar o problema em si, restabelecer as premissas, elaborar uma abordagem, criticar sua própria solução e, finalmente, apresentar a solução em texto incorporando fórmulas, da maneira como os participantes reais da IMO normalmente fazem.

Esta é a primeira vez que um sistema de IA não só encontrou a resposta , como também reproduziu o processo de raciocínio de forma tão completa e convincente que pode ser avaliado como uma prova escrita à mão.

A Ascensão da IA ​​Raciocinante: Da Resolução de Problemas Matemáticos ao Design de Conhecimento

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

A capacidade de compreender problemas, analisar lógica, construir provas e refletir sobre si mesma 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 compreende a linguagem natural e a utiliza para criar estruturas organizadas de raciocínio matemático.

Este é um passo em frente que permite à inteligência artificial não só ler e responder, mas também construir o seu próprio sistema de pensamento verificável. Quando o raciocínio é modelado e automatizado , a IA não só ajudará os humanos a encontrar respostas, como também poderá desempenhar um papel na deteção de erros de programação, na demonstração de teoremas, na conceção de microchips ou na investigação em física teórica.

O diferencial do AlphaMath é que ele não apenas processa fórmulas matemáticas como entrada, mas também trabalha diretamente com a descrição escrita do problema, assim como um aluno recebe uma prova e começa a pensar. Isso cria uma maior interoperabilidade entre a IA e as áreas acadêmicas, onde a linguagem e o raciocínio são ferramentas essenciais, e não apenas o cálculo puro.

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

E essa é a base para as futuras gerações de IA especializada, onde a lógica deixa de ser 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