DeepMind стварыла АІ, які перасягнуў пераможцаў матэматычных алімпіяд

Сістэма паспяхова справілася з 84% геаметрычных задач, прапанаваных на алімпіядах за апошнія 25 гадоў. AlphaGeometry2 з’яўляецца ўдасканаленай версіяй сістэмы AlphaGeometry, выпушчанай раней. Мадэль змагла вырашыць 42 з 50 задач, а сярэдні паказчык залатога медаліста IMO складае 40,9.

AlphaGeometry2 выкарыстоўвае гібрыдны падыход, які спалучае нейрасетку Gemini і сімвальны рухавік. Gemini прапаноўвае крокі рашэння, а сімвальны рухавік правярае іх лагічную абгрунтаванасць, дазваляючы знаходзіць доказы геаметрычных тэарэм.

Для навучання моўнай мадэлі AlphaGeometry2 кампанія DeepMind стварыла больш за 300 мільёнаў сінтэтычных тэарэм і доказаў. Нягледзячы на дасягнутыя поспехі, сістэма пакуль не можа вырашаць задачы з пераменнай колькасцю кропак, нелінейнымі ўраўненнямі і няроўнасцямі. 

DeepMind лічыць, што рашэнне задач па геаметрыі можа спрыяць стварэнню больш дасканалага АІ. Гэты працэс патрабуе лагічнага мыслення і навыкаў, якія могуць быць карысныя для распрацоўкі ўніверсальных мадэляў АІ.