Istraživačka laboratorija DeepMind kaže da je njen model veštačke inteligencije kojeg je nazvala AlphaGeometry2 uspeo da nadmaši osvajače zlatne medalje na Olimpijadi u rešavanju matematičkih zadataka ili preciznije u rešavanju zadataka iz geometrije.
Naime, model je uspeo da reši 42 od 50 problema uz pomoć modela Gemini kompanije Google i uređaja za simboličko rezonovanje. S obzirom na to da je obučen na 300 miliona teorema, unapređeno mu je logičko rezonovanje i smanjene su greške u rešenjima koje daje.
Laboratorija DeepMind kompanije Google predstavila je nadograđenu verziju sopstvene veštačke inteligencije koja je posebno obučena u oblasti matematike i uspela je da nadmaši prosečnog osvajača zlatne medalje u rešavanju geometrijskih problema na Olimpijadi. Pre samo godinu dana, veštački inteligentan model AlphaGeometry, koji je bio obučen da rešava probleme, bio je uspešan koliko i osvajač srebrne medalje na Međunarodnoj matematičkoj olimpijadi (IMO), prestižnom takmičenju poznatom po neverovatno teškim matematičkim problemima koji su posebno napravljeni za nadarene srednjoškolce.
Prema rečima nadležnih iz kompanije, model AlphaGeometry2 je sada značajno poboljšan u odnosu na prethodnu verziju, jer uspeva da reši oko 84 procenata jednačina. Kombinuje model Gemini kompanije Google sa „simboličkim uređajem“, što mu pomaže da se pozabavi složenim geometrijskim problemima koji zahtevaju duboko deduktivno rezonovanje i rigorozne dokaze.
Zbog toga, kažu istraživači, uspeo je da da reši 42 od 50 problema sa Međunarodne matematičke olimpijade, i tako nadmaši prosečnu ocenu osvajača zlatne medalje od 40,9. To je značajan napredak u odnosu na prethodnu verziju, koja je rešila samo 54 procenata problema.
Da bi model postigao takav uspeh, bio je obučavan na ogromnom skupu podataka od preko 300 miliona sintetičkih teorema i dokaza, od kojih je svaki bio teži. Unapređeni i nadograđeni skup podataka koji je korišćen za obuku bio je veći i raznovrsniji od onoga kojeg je koristila prva verzija AlphaGeometry.
Šta je navelo DeepMind da se bavi matematičkim problemima sa Olimpijade
Dakle, zašto je laboratorija DeepMind toliko zainteresovana za takmičenje iz matematike u srednjoj školi? Oni veruju da bi rešavanje teških geometrijskih problema, posebno euklidskih, moglo da bude veliki korak napred ka izgradnji naprednije veštačke inteligencije.
Svrha dokazivanja matematičkih teorema, poput Pitagorine teoreme, nije samo dobijanje ispravnog odgovora, već i logičko rezonovanje i odabir pravih koraka za postizanje rešenja. Ako je DeepMind u pravu, te veštine bi mogle da budu najvažniji element budućih modela veštačke inteligencije opšte namene, što bi im pomoglo da razmišljaju više kao ljudi kada se bave složenim problemima.
Zbog toga je model AlphaGeometry izgrađen kao kombinacija moćnih komponenti, među kojima su specijalizovani jezički model i neuro-simbolički sistem. Za razliku od tipičnih neuronskih mreža koje uče iz ogromnih skupova podataka, sistem poseduje apstraktno rezonovanje koje su neposredno kodirali ljudi.
Tim je, da bi bio siguran da će model davati precizne odgovore, obučio jezički model tako da može da govori formalnim matematičkim jezikom. To mu omogućava da samostalno proverava sopstvenu logiku, što mu obezbeđuje da pruži tačne dokaze i smanji rizik od halucinacija, dakle lažnih ili besmislenih izjava koje veštački inteligentni chatbotovi ponekad generišu.