Вьетнамский доктор философии, стоявший за чудом ИИ на Международной математической олимпиаде

Доктор Луонг Минь Тханг и его коллеги из Google DeepMind успешно модернизировали модель искусственного интеллекта и завоевали золотую медаль на Международной математической олимпиаде.

23 июля компания Google потрясла мир, объявив, что ее модель искусственного интеллекта (ИИ) завоевала золотую медаль на Международной математической олимпиаде (ММО) 2025 года.

По данным WSJ , «архитекторами» этого достижения являются доктор Лыонг Минь Тханг и его коллеги. В прошлом году эта модель завоевала лишь серебряную медаль. Рассчитывая на золотую, Google решила использовать многоцелевую модель Gemini Deep Think (версию, представленную на конференции разработчиков в мае).

Однако изначально доктор Минь Тханг рассчитывал снова завоевать бронзовую или серебряную медаль. Ещё до начала соревнований команда г-на Тханг всё ещё вносила коррективы. Изначально доктор Тханг ожидал, что модель DeepMind решит все три задачи только в первый день.

ИИ «завоевывает» международную олимпийскую золотую медаль

Простота, элегантность и читабельность этих решений поразили математиков. На следующий день, когда доктор Тан и его коллеги обнаружили, что система искусственного интеллекта решила ещё две задачи, они поняли, что вполне возможно выиграть золотую медаль.

В результате DeepMind AI успешно решил пять из шести задач. Примечательно, что все они использовали эмпирические модели рассуждений, обрабатывая математические концепции на естественном языке, что существенно отличается от сложных подходов, которые компании, занимающиеся разработкой ИИ, использовали в прошлом.

«Вероятно, это может быть новый компьютер, который даст толчок развитию следующего поколения математиков», — сказал доктор Минь Тханг в интервью WSJ .

Члены команды AlphaGeometry (слева направо): Юхуай Ву, Чинь Хоанг Чиеу, Ле Вьет Куок и Лыонг Минь Тханг. Фото: Аарон Коэн.

По данным Reuters , это достижение показывает, что менее чем через год ИИ может быть использован математиками для решения нерешенных исследовательских задач.

Господин Джунхёк Чон, профессор математики в Университете Брауна (США), исследователь в AI DeepMind, прокомментировал: «Я думаю, что момент, когда мы сможем решать сложные задачи рассуждения с помощью естественного языка, откроет потенциал для сотрудничества между ИИ и математиками».

Исследователи из Google разделяют этот оптимизм, полагая, что возможности моделей ИИ могут быть применены для решения исследовательских задач в других областях, например, в физике.

20 лет назад г-н Тханг пропустил экзамен ИМО, заняв 8-е место в общенациональном рейтинге в команде, в то время как для участия на международной арене было отобрано всего 6 кандидатов.

Хотя его мечта покорить вершины математики не осуществилась, поступив в университет, он обратился к искусственному интеллекту (ИИ). Этот поворотный момент привёл его к экзамену IMO 2024 особым образом — не как участника, а с помощью программы на основе искусственного интеллекта AlphaGeometry, разработанной командой AlphaGeometry, где он соревновался с талантливыми математиками из более чем 100 стран в Бате, Великобритания.

«В июле 2024 года наша команда впервые представила ИИ для участия в Международной математической олимпиаде (ММО) и завоевала серебряную медаль», — поделился доктор Танг.

Прыжок вперед

В прошлом году команда Google DeepMind участвовала в конкурсе IMO, используя ИИ, включавший модели AlphaProof и AlphaGeometry 2. В первой попытке ИИ от Google смог правильно ответить на 4 из 6 вопросов, завоевав серебряную медаль.

К 2025 году Google DeepMind войдет в число компаний, заключивших партнерство с IMO для официального представления моделей ИИ на конкурсе, которые будут оцениваться и сертифицироваться координаторами.

В надежде завоевать золотую медаль Google решила использовать многоцелевую модель Gemini Deep Think (версию, представленную на конференции разработчиков в мае). Фото: Google.

Чтобы отметить это знаменательное событие, поисковый гигант подготовил совершенно новую модель. Вместо того, чтобы следовать линейному пути «мышления», Deep Think параллельно запускает несколько процессов рассуждения, интегрируя и сравнивая результаты, прежде чем прийти к окончательному ответу.

По словам доктора Тана, это серьёзный сдвиг парадигмы. В 2024 году эксперту придётся переводить вопросы на естественном языке на «язык, специфичный для предметной области». Затем этому эксперту придётся объяснять полученные результаты.

Однако благодаря Deep Think система искусственного интеллекта может работать исключительно на естественном языке, от начала до конца, и способна на гораздо большее, чем просто решать математические задачи.

Раньше для повышения квалификации LLM по математике требовалось обучение с подкреплением и получением окончательных ответов. В интервью Ars Technica доктор Минь Тханг рассказал, что модели, обученные таким образом, могут давать правильные ответы, но у них «неполная логика», и оценка IMO частично основана на представлении решения.

Таким образом, чтобы подготовить Deep Think для IMO, Google использовала новые методы обучения с подкреплением и более качественными решениями «длинных ответов» для математических задач, что дало модели лучшую основу для обработки каждого шага на пути к ответу.

«Благодаря такому типу обучения вы действительно можете развить сильные и долгосрочные способности к рассуждению», — говорит доктор Танг.

Доктор Лыонг Минь Тханг обсуждает решённую задачу IMO AlphaGeometry с господином Ле Ба Кхань Чинем. Фото: Венди Нгуен.

За последние несколько лет компании, занимающиеся разработкой ИИ, такие как Google DeepMind, проявили особый интерес к ИМО из-за ее уникальных задач.

Хотя вопросы конкурса предназначены для учащихся старших классов, они все же требуют критического мышления и понимания многих разделов математики, включая алгебру, комбинаторику, геометрию и теорию чисел.

Только самые продвинутые модели искусственного интеллекта могут надеяться на точное решение этих многоуровневых задач. Команда DeepMind отметила несколько интересных аспектов работы Deep Think, которые, по их словам, стали результатом его углубленного обучения.

Например, в третьей задаче многие участники применили концепцию уровня магистратуры, называемую теоремой Дирихле, используя математику, выходящую за рамки предполагаемого объема конкурса.

Однако компания Deep Think поняла, что задачу можно решить, используя более простую математику. «Наша модель действительно сделала блестящее наблюдение и использовала только элементарную теорию чисел для создания независимого доказательства задачи», — поделился профессор Юнг.

Источник: https://znews.vn/tien-si-nguoi-viet-dung-sau-ky-tich-cua-ai-tai-olympic-toan-quoc-te-post1572494.html