реклама
разместить

AlphaGeometry от Google DeepMind решает задачи уровня международной олимпиады по математике

Модель на базе ИИ решает задачи по геометрии на уровне бронзового медалиста (и это только начало!). Читайте, почему это достижение, какое отношение имеет к человеческой логике и что значит для развития ИИ и науки в целом.

Из 30 олимпиадных задач по геометрии Международной математической олимпиады AlphaGeometry решила 25 задач в пределах отведенного олимпиадного времени.

Для сравнения: предыдущая модель на базе ИИ смогла решить 10 задач по геометрии, а среднестатистический золотой медалист решил 25,9 задач.

Сравнение решений (слева направо): предыдущее достижение на базе ИИ, уровень бронзового медалиста, серебряного, AlphaGeometry и золотого медалиста. <a href="https://api.vc.ru/v2.8/redirect?to=https%3A%2F%2Fdeepmind.google%2Fdiscover%2Fblog%2Falphageometry-an-olympiad-level-ai-system-for-geometry%2F&postId=992130" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">Источник</a>
Сравнение решений (слева направо): предыдущее достижение на базе ИИ, уровень бронзового медалиста, серебряного, AlphaGeometry и золотого медалиста. Источник

Олимпиада включает шесть задач, и только две из которых обычно по геометрии. Поэтому AlphaGeometry может быть использована только для трети задач. Одни геометрические возможности делают его первой моделью искусственного интеллекта в мире, способной завоевать бронзовую медаль IMO в 2000 и 2015 годах.

Почему это достижение?

Системы ИИ часто не могут справиться со сложными задачами по геометрии и математике из-за нехватки навыков “рассуждения” и необходимого числа больших данных для обучения. Google DeepMind удалось:

Также важно, что можно проследить логику решения AlphaGeometry.

Результаты AlphaGeometry впечатляют, поскольку они понятны и проверяемы…. Он [AlphaGeometry] использует правила классической геометрии с углами и подобными треугольниками, как это делают ученики.

Эван Чен, преподаватель математики и золотой медалист олимпиад

Google DeepMind уверен в своем решении, что отправил его на рецензию в журнал Nature и открыл исходный код и модель.

Какое значение это имеет для нас?

Геометрия опирается на понимание пространства, расстояния, формы и относительных положений и имеет фундаментальное значение для искусства, архитектуры, техники и многих других областей.

Какое значение это имеет для науки?

Google DeepMind нацелен на еще более масштабное достижение: развитие логики для систем ИИ следующего поколения. Учитывая потенциал обучения систем ИИ с нуля с использованием синтетических данных, этот подход может определить, как именно системы ИИ будущего будут создавать новые знания в области математики и за ее пределами.

Google DeepMind открывает исходный код и модель AlphaGeometry и надеется, что вместе с другими инструментами и подходами к созданию и обучению на синтетических данных это поможет открыть новые возможности в области математики, науки и искусственного интеллекта.

Как устроена модель?

AlphaGeometry — это нейросимволическая система, состоящая из модели нейронного языка и механизма символьной дедукции, которые работают вместе для поиска доказательств сложных геометрических теорем.

Подход близок к тому, что используется людьми и который описан в книге нобелевского лаурета Д. Канемана “Думай медленно. Решай быстро”: одна система обеспечивает быстрые, «интуитивные» идеи, а другая, более обдуманное, рациональное принятие решений.

Эта опора в подходе к решению неслучайна. Google DeepMind - инновационная лаборатория поискового гиганта в области искусственного интеллекта и нейробиологии.

Модель состоит из двух частей:

1) Языковая модель выявляет общие закономерности и взаимосвязи в данных, может быстро предсказывать потенциально полезные решения, но часто ей не хватает способности строго “рассуждать” или “объяснять” свои решения.

2) Символический механизм основан на формальной логике и использует четкие правила для получения решений. Он рационален и поддается объяснению, но «медленный» и негибкий, особенно когда решают большие и сложные задачи самостоятельно.

Вместе они работают идеально: языковая модель AlphaGeometry предсказывает, какие новые варианты из бесконечного числа возможностей было бы наиболее перспективно использовать. Эти подсказки позволяют символическому механизму сделать дальнейшие выводы и приблизиться к решению.

Пример, как AlphaGeometry решает задачу

Слева - условия задачи. В центре: AlphaGeometry сначала использует свой символьный механизм до тех пор, пока не будет найдено решение или пока варианты не будут исчерпаны. Если решение не найдено, языковая модель AlphaGeometry добавляет одну потенциально полезную конструкцию (синюю), открывая новые пути решения. Этот цикл продолжается до тех пор, пока не будет найдено решение (справа).

Пример решения задачи AlphaGeometry. <a href="https://api.vc.ru/v2.8/redirect?to=https%3A%2F%2Fdeepmind.google%2Fdiscover%2Fblog%2Falphageometry-an-olympiad-level-ai-system-for-geometry%2F&postId=992130" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">Источник</a><br />
Пример решения задачи AlphaGeometry. Источник

Как создали синтетические данные для обучения

Подход Google DeepMind к созданию синтетических данных имитирует человеческий процесс получения знаний, позволяя обучать AlphaGeometry с нуля, без каких-либо демонстраций с участием человека.

Система начала с создания одного миллиарда случайных диаграмм геометрических объектов и исчерпывающе определила все взаимосвязи между точками и линиями на каждой диаграмме. А затем AlphaGeometry работала в обратном направлении, чтобы выяснить, какие дополнительные конструкции необходимы для получения этих доказательств.

Визуальное представление синтетических данных, сгенерированных AlphaGeometry. <a href="https://api.vc.ru/v2.8/redirect?to=https%3A%2F%2Fdeepmind.google%2Fdiscover%2Fblog%2Falphageometry-an-olympiad-level-ai-system-for-geometry%2F&postId=992130" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">Источник</a><br />
Визуальное представление синтетических данных, сгенерированных AlphaGeometry. Источник

Этот огромный набор данных был отфильтрован, чтобы исключить похожие примеры, в результате в окончательный набор обучающих данных вошло 100 млн уникальных примеров различной сложности. Благодаря такому большому количеству примеров, языковая модель AlphaGeometry способна предлагать хорошие решения для задач по геометрии уровня олимпиад.

Пожалуйста, поддержите меня, поставьте лайк!

1212
реклама
разместить
1 комментарий

Большой прорыв, однозначно. Представляю, как школьники будут рады)

1
Российский совладелец строительной Strabag отсудил 195 млрд рублей у «Райффайзенбанка»

Компания обратилась в суд после срыва сделки по продаже акций.

Источник: «Аргументы и факты»
33
22
11
реклама
разместить
Китайские разработчики выпустили модель DeepSeek-R1 «уровня» o1 от OpenAI

Ей можно задавать 50 бесплатных запросов в день.

Показатели o1, R1 и других моделей DeepSeek в тестах на математику, программирование и логику. Источник: DeepSeek
1010
44
33
22
11
Все "непродажные" паблики: "ОН ЛУЧШЕ, чем ChatGPT 4o".. Правда только на 0,6 процентов (не везде) + цензура как при диктатуре
«Президент осознал, что может "заскамить" народ»: в криптоотрасли раскритиковали запуск мемкоинов Дональда и Мелании Трамп

Семейство подрывает доверие и к рынку, и к США, и к себе.

Мелания Трамп и Дональд Трамп. Источник фото: WWD
1919
44
44
11
11
11
Заскамить скамеров - это бесценно!
ИИ-сервис для учёта бухгалтерии Sage Copilot от Amazon временно отключили — он по ошибке разослал личные данные клиентов

Компания заявила, что уже устранила проблему.

Интерфейс Sage Copilot
1616
22
11
Застройщики теперь вообще не отвечают за плохие квартиры: спасибо Госдуме и Правительству

Во второй половине 2024 года для застройщиков под благовидными предлогами были продвинуты такие меры, от которых приходишь, мягко говоря, в недоумение. О них я уже писал в отдельной статье. Но под конец года все стало еще хуже — сейчас все расскажу.

Застройщики теперь вообще не отвечают за плохие квартиры: спасибо Госдуме и Правительству
1414
88
44
Президентство Дональда Трампа может дать иностранным компаниям «повод задержаться в России» — Reuters

Но может сработать и наоборот — компании чаще станут уходить из страны.

Источник: Reuters
2323
1616
55
44
11
11
Может, да, а может и нет. Аналитика от бога просто.
Турпоток из России в Японию вырос в 2024 году на 136,6%, до 99,3 тысячи человек

Участники рынка объясняют это удобным транзитом через Китай и лояльностью японской визовой политики.

Фото Reuters 
1717
33
11
11
Любят в России эту цифру 146%))
Почему ты никогда не заработаешь в Telegram?

Думаю, что никому не нужно объяснять, что Tg-бизнес – одна из самых популярных ниш для заработка, но все ли там так гладко?

Вещь, обязательная к покупке для каждого, кто решил зайти в сферу Tg-бизнеса
44
[]