Штучний інтелект AlphaGeometry від DeepMind навчили розв’язувати складні геометричні задачі

DeepMind, нaукoвo-дoсліднa лaбoрaтoрія Google зі штучнoгo інтeлeкту, прeдстaвилa нoву рoзрoбку під нaзвoю AlphaGeometry, якa спрямoвaнa нa рoзв’язaння склaдниx геометричних задач. Ради словами DeepMind, AlphaGeometry може розв’язувати геометричні задачі держи рівні золотого медаліста в олімпіадах з математики.

Ця теория штучного інтелекту має відкритий вихідний адрес і вже перевершила попередні аналогічні системи, розв’язуючи 25 олімпіадних геометричних завдань из-за стандартний ліміт часу. DeepMind заявляє, що AlphaGeometry володіє здатністю после доведення математичних теорем, а також аргументації і вибору оптимальних кроків исполнение) розв’язання задач.

Основними складностями у розвитку системи були переклад доказів у параметры, зрозумілий машинам, та недостатність придатних геометричних навчальних даних. Пользу кого розв’язання цих проблем DeepMind поєднала проплазма «нейронної мови», подібну накануне GPT, з «механізмом символьної дедукції», що використовує математичні образ мыслей для розв’язання проблем. Хоча символьні механізми можуть бути повільними быть роботі з великими даними, DeepMind вдосконалила їх шляхом направлення механізму дедукції из-за допомогою можливих відповідей в геометричні питання, що дозволило значно прискорити процес.

Замість навчальних даних DeepMind створив 100 мільйонів «синтетичних теорем» і доказів різної складності. Потім лабораторія навчила AlphaGeometry з нуля получи и распишись цих синтетичних даних та оцінила його для олімпіадних геометричних задачах.

Геометричні задачі базуються держи кресленнях і для розв’язання потребують додавання нових геометричних фігур. AlphaGeometry передбачає, які фігури потрібно додати в аналогічних завданнях.

Нейронні мережі є наріжним каменем потужних систем ШІ, таких як DALL-E 3 та GPT-4 від OpenAI. Але получай відміну від них, що символьний ШІ здатний ефективніше кодувати наявні знання, обдумувати складні сценарії та «пояснити», як він прийшов накануне відповіді. Гібридна символьно-нейронна снасть AlphaGeometry демонструє, що поєднання обох підходів, можливо є найкращим шляхом у пошуку узагальненого ШІ.

Категория: Разные новости

Штучний інтелект AlphaGeometry від DeepMind навчили розв’язувати складні геометричні задачі