Săptămâna trecută, doctorandul vietnamez Trinh Hoang Trieu și-a susținut cu succes teza de doctorat pe tema rezolvării problemelor legate de inteligența artificială la Universitatea din New York. Cercetarea, împreună cu contribuțiile a doi oameni de știință de la Google DeepMind, Dr. Le Viet Quoc și Luong Thang, a fost publicată în revista Nature.
Cu un set de 30 de probleme de geometrie olimpice din 2000 până în 2022, AlphaGeometry a rezolvat 25 de probleme, comparativ cu scorul mediu al medaliaților cu aur de 25,9, depășind cu mult 10 probleme ale sistemelor matematice dezvoltate în anii 1970.
În ultimii ani, Google DeepMind a derulat o serie de proiecte de cercetare în domeniul inteligenței artificiale legate de matematică. Prin urmare, problemele de nivel olimpic sunt folosite ca și criterii pentru evaluarea învățării automate.
Potrivit lui Michael Barany, istoric al matematicii la Universitatea din Edinburgh, cercetarea AlphaGeometry „reprezintă o piatră de hotar în capacitatea de a raționa autonom la nivel uman”.
Terence Tao, un matematician al Universității din California, care a câștigat o medalie de aur olimpică la vârsta de 12 ani, a numit sistemul de inteligență artificială o „realizare fantastică” și a spus că rezultatele sale au fost „surprinzătoare”.
Între timp, autorul studiului, Trinh Hoang Trieu, a declarat că raționamentul matematic este doar o formă de raționament, dar are avantajul de a fi ușor de verificat. „Matematica este limbajul adevărului”, a spus medicul vietnamez. „Dacă vrei să dezvolți un sistem de inteligență artificială, trebuie să construiești o inteligență artificială de încredere, care poate găsi adevărul în care utilizatorii pot avea încredere”, în special în aplicații cu cerințe ridicate de siguranță.
AlphaGeometry este un sistem care combină un model de limbaj de rețea neuronală (profundat în intuiție artificială, similar cu ChatGPT, dar mai mic) cu un motor simbolic (specializat în raționament artificial, precum un computer logic), înainte de a fi ajustat fin pentru a înțelege geometria.
Specialitatea acestui algoritm este că poate genera o soluție din nimic. Pe de altă parte, modelele actuale de inteligență artificială trebuie să caute soluții existente sau similare pe care le-au găsit oamenii.
Rezultatele s-au bazat pe o rețea neuronală antrenată pe baza a 100 de milioane de exemple geometrice fără răspunsuri umane. Când începea să lucreze la o problemă, motorul simbolic funcționa primul. Dacă se bloca, algoritmul neural sugera modalități de îmbunătățire a argumentului. Această buclă continua până la expirarea timpului (patru ore și jumătate) sau până când problema era rezolvată.
Stanislas Dehaene, neurolog cognitiv la College de France, a declarat că a fost impresionat de performanța AlphaGeometry, dar sistemul „nu percepe nimic despre problema pe care o rezolvă”. Cu alte cuvinte, algoritmul procesează doar codificările logice și numerice ale imaginilor. „Nu are conștientizare spațială a cercurilor, liniilor sau triunghiurilor.”
Dr. Luong Thang a spus că acest element „senzorial” ar putea fi adăugat anul acesta, folosind platforma de inteligență artificială Gemini de la Google.
(Conform Washington Post)
Sursă
Comentariu (0)