Hur löste AI frågorna i den internationella matematikolympiaden och vann en guldmedalj?

En modell för artificiell intelligens har tränats för att lösa frågor från den internationella matematikolympiaden (IMO) som en riktig matematikstudent. Den ger inte bara rätt svar, utan skriver också lösningen steg för steg som en guldmedaljör.

AI-modell löser frågor från den internationella matematikolympiaden (IMO)

AI kan nu inte bara lösa vanliga matteproblem utan också klara den internationella matematiska olympiaden (IMO). I en simuleringsexamen som anordnades av internationella experter år 2025 uppnådde DeepMinds AlphaMath-modell ett perfekt resultat och vann en guldmedalj.

AI-modellen når perfekt resultat i matematiksimulerings-olympiaden

En ny modell för artificiell intelligens som heter AlphaMath , utvecklad av DeepMind i samarbete med ett forskarteam från OpenAI, har just uppnått perfekt resultat i simuleringsprovet vid den internationella matematiska olympiaden (IMO).

Det här är inte första gången AI har löst ett komplext problem, men det är första gången ett system har kunnat utföra en logisk resonemangskedja lika tydligt och sammanhängande som en riktig tävlande skulle resonera för att vinna en guldmedalj.

AlphaMath använder inte problemlösningstekniker i programmeringsalgebraliknande stil som Wolfram Alpha, och förlitar sig inte enbart på nästa ords förutsägelse som nuvarande språkmodeller. Istället körs det på en kombination av djupa neurala nätverk och symbolisk logik – en metod som kallas neurosymboliskt resonemang.

Tack vare detta kan AlphaMath förstå problem som beskrivs i naturligt språk, bryta ner dem i exakta logiska steg och sedan presentera den fullständiga lösningen som ett matematiskt bevis.

Det anmärkningsvärda med AlphaMaths design är att den tränar modellen inte bara på korrekta lösningar, utan även på miljontals felaktiga lösningar, tillsammans med steg för att korrigera fel. Denna process hjälper systemet att lära sig att upptäcka logiska fel, utvärdera rimligheten i antaganden och justera lösningsriktningen i varje steg.

Detta är ett skifte från att "memorera mönster" till att lära sig "strukturerat kritiskt tänkande", vilket hjälper modellen att inte bara lösa korrekt utan också kontrollera resonemanget likt en professionell matematiker.

När AlphaMath testades med ett simulerat IMO-prov visade det sig att programmet kunde analysera själva problemet, ompröva antaganden, komma fram till en metod, kritisera sin egen lösning och slutligen presentera lösningen i text med formler, på det sätt som riktiga IMO-tävlande vanligtvis gör.

Det här är första gången ett AI-system inte bara har hittat svaret , utan också reproducerat resonemanget så fullständigt och övertygande att det kan betygsättas som ett riktigt handskrivet prov.

Resonemangets AI:s uppgång: Från matematisk problemlösning till kunskapsdesign

AlphaMaths framgång visar inte bara AI:s nya möjligheter inom matematik, utan utökar också datorers förmåga att få tillgång till mycket strukturerade kunskapsområden som tidigare endast var tillgängliga för människor.

Att kunna förstå problem, analysera logik, konstruera bevis och självreflektera tyder på att AI närmar sig förmågan att manipulera formell kunskap, en av de stora utmaningarna med artificiell intelligens.

AlphaMath fungerar inte som en traditionell digital dator. Modellen förstår naturligt språk och använder det för att skapa organiserade matematiska resonemangsstrukturer.

Detta är ett steg framåt som gör det möjligt för artificiell intelligens att inte bara läsa och svara, utan också bygga sitt eget verifierbara tankesystem. När resonemang modelleras och automatiseras kommer AI inte bara att hjälpa människor att hitta svar, utan kan också spela en roll i att upptäcka fel i programmering, bevisa satser, designa mikrochips eller undersöka teoretisk fysik.

Det unika är att AlphaMath inte bara bearbetar matematiska formler som indata, utan också arbetar direkt med den skriftliga problembeskrivningen, precis som en student får en tenta och börjar tänka. Detta skapar en högre interoperabilitet mellan AI och akademiska områden, där språk och resonemang är centrala verktyg, inte bara ren beräkning.

Även om AlphaMath ännu inte kan generera nya problem eller upptäcka kreativa matematiska koncept, vilket kräver mänsklig intuition och erfarenhet, är ett perfekt resultat på den simulerade IMO-provet en tydlig signal om att AI går in i ett nytt skede där man inte längre bara reagerar, utan också vet hur man resonerar systematiskt.

Och det är grunden för framtida generationer av specialiserad AI, där logik inte längre är ett mänskligt privilegium.

Tillbaka till ämnet

Tuan Vi

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