ปริญญาเอกชาวเวียดนามเบื้องหลังปาฏิหาริย์ AI ในการแข่งขันคณิตศาสตร์โอลิมปิกระหว่างประเทศ

Google สร้างความตกตะลึงให้กับโลกเมื่อวันที่ 23 กรกฎาคม เมื่อมีการประกาศว่าโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) ของตนได้รับรางวัลเหรียญทองในการแข่งขันคณิตศาสตร์โอลิมปิกนานาชาติ (IMO) ประจำปี 2025

WSJ รายงานว่า ดร. เลือง มินห์ ทัง และเพื่อนร่วมงานของเขาคือ "สถาปนิก" ของความสำเร็จนี้ ปีที่แล้วโมเดลนี้ได้รับเพียงเหรียญเงินเท่านั้น ด้วยความคาดหวังว่าจะได้เหรียญทอง Google จึงตัดสินใจใช้โมเดลอเนกประสงค์ Gemini Deep Think (เวอร์ชันที่เปิดตัวในงานประชุมนักพัฒนาซอฟต์แวร์เมื่อเดือนพฤษภาคม)

อย่างไรก็ตาม เดิมที ดร. มินห์ ทัง คาดหวังว่าจะได้เหรียญทองแดงหรือเหรียญเงินอีกครั้ง แม้กระทั่งก่อนการแข่งขัน ทีมของดร. ทัง ก็ยังต้องปรับปรุงแก้ไขอยู่ ในตอนแรก ดร. ทัง คาดหวังเพียงว่าโมเดลของ DeepMind จะแก้ปัญหาทั้งสามข้อได้ในวันแรกเท่านั้น

AI “พิชิต” เหรียญทองโอลิมปิกนานาชาติ

ความเรียบง่าย สง่างาม และอ่านง่ายของคำตอบเหล่านั้นสร้างความประหลาดใจให้กับนักคณิตศาสตร์ วันรุ่งขึ้น เมื่อดร.ทังและเพื่อนร่วมงานค้นพบว่าระบบ AI สามารถแก้ปัญหาได้อีกสองข้อ พวกเขาก็ตระหนักว่าการคว้าเหรียญทองนั้นเป็นไปได้อย่างแน่นอน

ผลลัพธ์คือ DeepMind AI สามารถแก้ปัญหาได้สำเร็จถึง 5 ใน 6 ข้อ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ทุกข้อใช้แบบจำลองการใช้เหตุผลเชิงประจักษ์ ประมวลผลแนวคิดทางคณิตศาสตร์ด้วยภาษาธรรมชาติ ซึ่งแตกต่างจากวิธีการที่ซับซ้อนที่บริษัท AI เคยใช้ในอดีต

“นี่อาจจะเป็นคอมพิวเตอร์รุ่นใหม่ที่จะขับเคลื่อนไปสู่กลุ่มนักคณิตศาสตร์รุ่นต่อไป” ดร. มินห์ ธัง กล่าวกับ WSJ

สมาชิกทีม AlphaGeometry (จากซ้าย) ได้แก่ Yuhuai Wu, Trinh Hoang Trieu, Le Viet Quoc และ Luong Minh Thang ภาพโดย Aaron Cohen

ตามรายงานของ สำนักข่าว Reuters ความสำเร็จนี้แสดงให้เห็นว่าภายในเวลาไม่ถึงหนึ่งปี นักคณิตศาสตร์สามารถใช้ AI เพื่อแก้ไขปัญหาการวิจัยที่ยังไม่ได้รับการแก้ไขได้

คุณ Junehyuk Jung ศาสตราจารย์ด้านคณิตศาสตร์จากมหาวิทยาลัย Brown (สหรัฐอเมริกา) นักวิจัยที่ AI DeepMind ให้ความเห็นว่า “ผมคิดว่าทันทีที่เราสามารถแก้ปัญหาการใช้เหตุผลที่ยากลำบากด้วยภาษาธรรมชาติได้ ก็จะเปิดศักยภาพในการทำงานร่วมกันระหว่าง AI และนักคณิตศาสตร์”

นักวิจัยของ Google มีความคิดเห็นในเชิงบวกเช่นเดียวกัน โดยเชื่อว่าความสามารถของโมเดล AI สามารถนำไปประยุกต์ใช้กับความท้าทายด้านการวิจัยในสาขาอื่นๆ เช่น ฟิสิกส์ได้

20 ปีที่แล้ว นายทังพลาดการสอบ IMO เนื่องจากเขาอยู่อันดับที่ 8 ของประเทศในทีม ขณะที่มีผู้สมัครเพียง 6 คนเท่านั้นที่ได้รับเลือกให้เข้าร่วมการแข่งขันในระดับนานาชาติ

แม้ว่าความฝันที่จะพิชิตจุดสูงสุดของวิชาคณิตศาสตร์จะยังไม่เป็นจริง แต่เขาก็หันมาสนใจปัญญาประดิษฐ์ (AI) เมื่อเข้าศึกษาต่อในมหาวิทยาลัย จุดเปลี่ยนนี้นำพาเขามาสู่การสอบ IMO 2024 ด้วยรูปแบบที่พิเศษ ไม่ใช่ในฐานะผู้เข้าสอบ แต่ด้วยซอฟต์แวร์ AI AlphaGeometry ที่พัฒนาโดยทีม AlphaGeometry โดยแข่งขันกับผู้มีความสามารถทางคณิตศาสตร์จากกว่า 100 ประเทศในเมืองบาธ สหราชอาณาจักร

“ในเดือนกรกฎาคม พ.ศ. 2567 ทีมของเราได้นำ AI เข้าร่วมการแข่งขันคณิตศาสตร์โอลิมปิกระหว่างประเทศ (IMO) เป็นครั้งแรก และได้รับรางวัลเหรียญเงิน” ดร.ทัง กล่าว

ก้าวกระโดดไปข้างหน้า

ทีม Google DeepMind ได้เข้าร่วมการแข่งขัน IMO เมื่อปีที่แล้ว โดยใช้ AI ที่มีโมเดล AlphaProof และ AlphaGeometry 2 ในการทดสอบครั้งแรก AI ของ Google สามารถตอบคำถามได้ถูกต้อง 4 ข้อจากทั้งหมด 6 ข้อ และได้รับรางวัลเหรียญเงิน

ภายในปี 2568 Google DeepMind จะเป็นหนึ่งในบริษัทที่ร่วมมือกับ IMO เพื่อส่งโมเดล AI เข้าร่วมการแข่งขันอย่างเป็นทางการ โดยจะมีการให้คะแนนและรับรองโดยผู้ประสานงาน

ด้วยความหวังที่จะคว้าเหรียญทอง Google จึงตัดสินใจใช้โมเดลอเนกประสงค์ Gemini Deep Think (เวอร์ชันที่เปิดตัวในงานประชุมนักพัฒนาซอฟต์แวร์เมื่อเดือนพฤษภาคม) ภาพ: Google

เพื่อเฉลิมฉลองเหตุการณ์สำคัญนี้ ยักษ์ใหญ่ด้านการค้นหาได้เตรียมโมเดลใหม่ทั้งหมด แทนที่จะเดินตามเส้นทาง “การคิด” แบบเส้นตรง Deep Think จะใช้กระบวนการคิดหลาย ๆ อย่างควบคู่กันไป โดยบูรณาการและเปรียบเทียบผลลัพธ์ก่อนที่จะได้คำตอบสุดท้าย

ดร. ทัง กล่าวว่านี่คือการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ครั้งใหญ่ ในปี 2024 ผู้เชี่ยวชาญจะต้องแปลคำถามเกี่ยวกับภาษาธรรมชาติให้เป็น “ภาษาเฉพาะโดเมน” จากนั้นผู้เชี่ยวชาญจะต้องอธิบายผลลัพธ์

อย่างไรก็ตาม ด้วย Deep Think ระบบ AI สามารถทำงานโดยใช้ภาษาธรรมชาติได้อย่างสมบูรณ์แบบครบวงจร และสามารถทำได้มากกว่าแค่แก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์

ก่อนหน้านี้ การพัฒนาหลักสูตร LLM ในวิชาคณิตศาสตร์จะเกี่ยวข้องกับการเรียนรู้แบบเสริมแรงพร้อมคำตอบสุดท้าย ดร. มินห์ ทัง อธิบายกับ Ars Technica ว่าแบบจำลองที่ฝึกด้วยวิธีนี้สามารถให้คำตอบที่ถูกต้องได้ แต่แบบจำลองเหล่านั้นมี "การใช้เหตุผลไม่สมบูรณ์" และส่วนหนึ่งของการให้คะแนน IMO ขึ้นอยู่กับการนำเสนอคำตอบ

ดังนั้น เพื่อเตรียม Deep Think สำหรับ IMO ทาง Google จึงได้ใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงเสริมแรงใหม่ โดยมีคำตอบแบบ "คำตอบยาว" คุณภาพสูงขึ้นสำหรับปัญหาทางคณิตศาสตร์ ช่วยให้โมเดลมีพื้นฐานที่ดีขึ้นในการจัดการทุกขั้นตอนในการหาคำตอบ

“การฝึกประเภทนี้จะช่วยให้คุณฝึกการใช้เหตุผลได้อย่างแข็งแกร่งและยาวนานขึ้น” ดร.ทัง กล่าว

ดร. เลือง มินห์ ทัง กำลังหารือเกี่ยวกับปัญหา AlphaGeometry ของ IMO ที่ได้รับการแก้ไขแล้วกับคุณ เล บา คานห์ จิ่ง ภาพโดย เวนดี้ เหงียน

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา บริษัท AI เช่น Google DeepMind ได้แสดงความสนใจใน IMO เป็นพิเศษเนื่องจากความท้าทายเฉพาะตัวของมัน

แม้ว่าจะมุ่งเป้าไปที่นักเรียนมัธยมปลาย แต่คำถามในการแข่งขันยังคงต้องใช้การคิดเชิงวิเคราะห์และความเข้าใจในสาขาต่างๆ ของคณิตศาสตร์ เช่น พีชคณิต การจัดหมู่ เรขาคณิต และทฤษฎีจำนวน

มีเพียงโมเดล AI ที่ก้าวหน้าที่สุดเท่านั้นที่จะสามารถตอบคำถามที่ซับซ้อนเหล่านี้ได้อย่างแม่นยำ ทีม DeepMind ได้ชี้ให้เห็นถึงแง่มุมที่น่าสนใจบางประการเกี่ยวกับประสิทธิภาพของ Deep Think ซึ่งพวกเขากล่าวว่ามาจากการฝึกอบรมขั้นสูง

ตัวอย่างเช่น ในปัญหาที่สาม ผู้เข้าแข่งขันจำนวนมากได้นำแนวคิดระดับบัณฑิตศึกษาที่เรียกว่า ทฤษฎีบทของดิริชเลต์ มาใช้ โดยใช้คณิตศาสตร์ที่อยู่นอกเหนือขอบเขตที่ตั้งใจไว้ของการแข่งขัน

อย่างไรก็ตาม Deep Think ตระหนักว่าเราสามารถแก้ปัญหานี้โดยใช้คณิตศาสตร์ที่ง่ายกว่าได้ “แบบจำลองของเราให้ผลการทดลองที่ยอดเยี่ยม และใช้เพียงทฤษฎีจำนวนเบื้องต้นเพื่อสร้างการพิสูจน์ปัญหาที่เป็นอิสระ” ศาสตราจารย์จุงกล่าว

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