Как ИИ решил вопросы Международной математической олимпиады и завоевал золотую медаль?

Модель искусственного интеллекта обучена решать задачи Международной математической олимпиады (ММО) как настоящий студент-математик. Она не только даёт правильный ответ, но и записывает решение пошагово, как настоящий медалист.

Модель ИИ решает вопросы Международной математической олимпиады (ММО)

ИИ теперь может не только решать распространённые математические задачи, но и успешно пройти Международную математическую олимпиаду (ММО). На экзамене по моделированию, организованном международными экспертами в 2025 году, модель AlphaMath от DeepMind получила высший балл и золотую медаль.

Модель ИИ получила высший балл на олимпиаде по математическому моделированию

Новая модель искусственного интеллекта AlphaMath , разработанная DeepMind в сотрудничестве с исследовательской группой OpenAI, только что набрала высший балл на экзамене по моделированию Международной математической олимпиады (IMO).

Это не первый случай, когда ИИ решает сложную задачу, но впервые система смогла выполнить логическую цепочку рассуждений так же четко и связно, как это сделал бы реальный участник, чтобы выиграть золотую медаль.

AlphaMath не использует методы решения задач в стиле алгебры программирования, как Wolfram Alpha, и не полагается исключительно на предсказание следующего слова, как современные языковые модели. Вместо этого он использует комбинацию глубоких нейронных сетей и символической логики — подход, известный как нейросимволическое рассуждение.

Благодаря этому AlphaMath может понимать проблемы, описанные на естественном языке, разлагать их на точные логические шаги, а затем представлять полное решение в виде математического доказательства.

Примечательность AlphaMath заключается в том, что он обучает модель не только на правильных решениях, но и на миллионах неправильных, предлагая шаги по исправлению ошибок. Этот процесс помогает системе научиться обнаруживать логические ошибки, оценивать обоснованность предположений и корректировать направление решения на каждом этапе.

Это переход от «запоминания шаблонов» к обучению на основе «структурированного критического мышления», которое помогает модели не только правильно решать задачи, но и контролировать процесс рассуждения, подобно профессиональному математику.

При тестировании с использованием смоделированного экзамена IMO AlphaMath продемонстрировал способность анализировать саму проблему, переустанавливать предположения, предлагать подход, критиковать собственное решение и, наконец, представлять решение в виде текста, включающего формулы, так, как это обычно делают настоящие участники IMO.

Это первый случай, когда система искусственного интеллекта не только нашла ответ , но и воспроизвела процесс рассуждения настолько полно и убедительно, что его можно оценивать как настоящий рукописный экзамен.

Расцвет рассуждающего ИИ: от решения математических задач к проектированию знаний

Успех AlphaMath не только демонстрирует новые возможности ИИ в математике, но и расширяет возможности компьютеров по доступу к высокоструктурированным пространствам знаний , которые ранее были доступны только людям.

Способность понимать проблемы, анализировать логику, конструировать доказательства и саморефлексировать говорит о том, что ИИ приближается к способности манипулировать формальными знаниями, что является одной из главных задач искусственного интеллекта.

AlphaMath работает не как традиционный цифровой компьютер. Модель понимает естественный язык и использует его для создания структурированных математических рассуждений.

Это шаг вперёд, позволяющий искусственному интеллекту не только читать и реагировать, но и создавать собственную проверяемую систему мышления. Когда рассуждения будут смоделированы и автоматизированы , ИИ не только поможет людям находить ответы, но и сможет играть роль в обнаружении ошибок в программировании, доказательстве теорем, разработке микрочипов или исследовании теоретической физики.

Уникальность AlphaMath заключается в том, что он не просто обрабатывает математические формулы в качестве входных данных, но и работает непосредственно с письменным описанием задачи, подобно тому, как студент получает экзамен и начинает думать. Это обеспечивает более высокую степень взаимодействия между ИИ и академическими дисциплинами, где основными инструментами являются язык и рассуждения, а не только чистые вычисления.

Хотя AlphaMath пока не может генерировать новые задачи или открывать творческие математические концепции, для чего требуются человеческая интуиция и опыт, получение наивысшего балла на моделируемом экзамене IMO является явным сигналом того, что ИИ переходит на новый уровень, на котором он уже не просто реагирует, но и учится систематически рассуждать.

И это основа для будущих поколений специализированного ИИ, где логика больше не будет человеческой привилегией.

Вернуться к теме

Туан Ви

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