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发布日期：2024-08-31 作者：开云
六道题每题可得7分，总分最高42分。谷歌DeepMind的人工智能系统在本年国际数学奥林匹克比赛中终究得分28分。本年金牌的门坎是29分，在正式角逐的609名选手中，58名到达了这一门坎。
DeepMind暗示，虽然基在天然说话的方式可以拜候更大都据，但会发生看似公道但不准确的中心推理步调息争决方案。而情势说话供给了一个主要优势，即触及数学推理的证实可以被情势化地验证其准确性。
DeepMind人工智能系统在IMO 2024上相对人类竞争者的表示。在42分的总分中，人工智能系统取得了28分。
谷歌DeepMind的AI模子解决了本年国际数学奥林匹克比赛（IMO）六个问题中的四个问题，人工智能初次到达了银牌尺度。
本地时候7月25日，谷歌DeepMind发布专用在数学推理的模子AlphaProof，和专注在几何的模子更新版本AlphaGeometry 2。DeepMind暗示，AlphaProof和AlphaGeometry 2解决了数学中的高级推理问题，具有进步前辈数学推理能力的通用人工智能或开启科学和手艺的新范畴。
IMO是汗青最悠长、范围最年夜、最负盛名的青年数学家比赛，自1959年以来每一年举行一次。选手要解决代数、组合学、几何和数论方面六个异常坚苦的问题。菲尔兹奖是数学家的最高声誉之一，菲尔兹奖取得者也会代表他们的国度加入IMO。
最近几年来，IMO比赛被认为是机械进修范畴的重年夜挑战，也是权衡人工智能系统高级数学推理能力的抱负基准。
谷歌DeepMind暗示，IMO的数学问题被人工翻译成数学说话，供系统理解。在正式角逐中，学生们分两次提交谜底，每次4.5小时。而人工智能系统在几分钟内解决了一个问题，花了三天时候来解决其他问题。基在强化进修的推理系统AlphaProof解决了两个代数问题和一个数论问题并被证实谜底准确，这些问题包罗本年IMO角逐中只有5名选手解决的最难的问题。AlphaGeometry 2证实了几何问题，但两个组合问题仍未解决。
六道题每题可得7分，总分最高可达42分。DeepMind的人工智能系统终究得分28分。DeepMind暗示，本年金牌的门坎从29分隔始，在正式角逐的609名选手中，有58名到达了这个门坎。
“事实上，这个法式能想出如许一个不较着的布局长短常使人印象深入的，远远超越了我认为的最早进的程度。”IMO金牌得主和菲尔兹奖牌得主蒂莫西 高尔斯（Timothy Gowers）暗示。
在年夜量书面文本上练习的人工智能模子历来在数学推理方面很坚苦，常常偏向在说话智能而非数学智能，解决数学问题需要更复杂的推理技术。AlphaProof将预先练习好的说话模子与AlphaZero强化进修算法连系在一路，AlphaZero此前自学了若何把握国际象棋、将棋和围棋。
年夜说话模子轻易发生幻觉，或以使人佩服的体例传递毛病信息。DeepMind暗示，虽然基在天然说话的方式可以拜候更大都据，但会发生看似公道但不准确的中心推理步调息争决方案。而情势说话供给了一个主要优势，即触及数学推理的证实可以被情势化地验证其准确性。“我们经由过程微调Gemini模子，在这两个互补的范畴之间成立了一座桥梁，主动将天然说话问题语句转换为情势语句，建立了一个分歧难度的重大情开云体育app势问题库。”
当碰到一个数学问题时，AlphaProof会生成候选解决方案，然后搜刮可能的证实步调来证实或辩驳它们。每个被发现和验证的证实都被用来强化AlphaProof的说话模子，加强其解决后续更具挑战性问题的能力。
AlphaGeometry 2解决的几何问题：证实∠KIL与∠XPY之和等在180°。AlphaGeometry 2提出在直线BI上组织点E，使∠AEB=90°。点E有助在为AB的中点L供给感化，缔造了很多对类似三角形，如三角形ABE和三角形YBI、三角形ALE和三角形IPC，以证实结论。
AlphaGeometry 2是AlphaGeometry的一个改良版本。AlphaGeometry 2是一个神经符号夹杂系统，此中的说话模子基在Gemini模子，并在比前身多一个数目级的合成数据上从零最先练习。这帮忙模子解决更具挑战性的几何问题，包罗物体活动问题和角度、比例或距离方程。在本年的角逐之前，AlphaGeometry 2可以解决曩昔25年中IMO汗青几何问题的83%，而AlphaGeometry只有53%。在本年的角逐中，AlphaGeometry 2收到情势说话后19秒内解决了问题。
但谷歌研究人员也暗示，人工智能远不克不及以其解决问题的能力代替人类数学家。“即便我们有最年夜的大志壮志，我认为我们的方针是供给一个可以证实任何工作的系统。”谷歌DeepMind强化进修副总裁年夜卫 西尔弗(David Silver)暗示，“但这其实不是数学家工作的终点。”
西尔弗说，DeepMind的人工智能模子更近似在壮大的计较东西，有朝一日可能会帮忙人类提出数学证实，但人工智能系统缺少的是想象力，而“数学家提出了有趣的问题”。
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