Laboratorija za veštačku inteligenciju kompanije Google napravila je značajan napredak u jednom od najtežih testova za veštačku inteligenciju.
Kompanija kaže da je stvorila novi sistem veštačke inteligencije koji može da reši zadatke iz geometrije na nivou najboljih srednjoškolaca.
Geometrija je jedna od najstarijih grana matematike, ali ispostavilo se da je sistemima veštačke inteligencije izuzetno teško da rešavaju probleme iz te oblasti. Sisteme je bilo teško obučiti na tom polju, jer nema dovoljno podataka, a da bi se postigao uspeh, potrebno je napraviti sistem koji može da se izbori sa teškim logičkim izazovima.
U uobičajenim slučajevima, inženjeri obučavaju takve sisteme koristeći mašinsko učenje, što znači da sistemima moraju da obezbede podatke o tome kako da uspešno reše zadatak i da ih nauče kako da to urade. Međutim, posebno u oblasti geometrije ne postoji dovoljno dostupnih primera u kojima ljudi rešavaju probleme kojima dokazuju teoreme.
Zbog toga su istraživači, kako sami kažu, koristili drugačiji pristup za izgradnju novog sistema poznatog kao AlphaGeometry. Naime, koristili su model jezika koji je bio u stanju da se obuči sintezom miliona teorema i njihovih dokaza, a zatim su to kombinovali sa sistemom koji može da obavi pretraživanje kroz tačke grananja u rešavanju izuzetno teških problema.
Tako iskombinovani sistem ima sposobnost da uči, a potom i da rešava složene geometrijske probleme bez ljudske intervencije, tvrde njegovi kreatori.
Da bi se testiralo znanje sistema AlphaGeometry, dat mu je test koji je imao 30 zadataka sa Međunarodne matematičke olimpijade, takmičenja na kome se od najuspešnijih srednjoškolaca traži da dokažu matematičke teoreme. Sistem je uspešno rešio 25 zadataka.
Iako nije zablistao, ipak je bio bolji od prethodnog sistema, koji je neslavno prošao i rešio samo deset zadataka. AlphaGeometry se približio prosečnom broju bodova koje postižu osvajači zlatne medalje, a to je 25,9.
Sistem je takođe mogao da pruži dokaz tako da ga ljudi razumeju, a istraživači tvrde da je čak pronašao novu verziju jedne teoreme.
Trenutno, sistem može da se koristiti samo u određenim oblastima geometrije. Međutim, istraživači kažu da bi, kad se dobro obuči, mogao da se koristi i u različitim granama matematike.
I dok su se svi uzbuđeno bavili veštačkom inteligencijom i to posebno velikim jezičkim modelima, kao što je ChatGPT, Deepmind se prvenstveno usredsredio na praktičnije upotrebe veštačke inteligencije. Spomenućemo neke od njih, kao što je njeno korišćenje u prognozi vremena i drugim delovima matematike.
Rad je opisan u članku Solving olympiad geometry without human demonstrations, koji je objavljen u časopisu Nature.