掀起人工智能新篇章的几何解题高手DeepMind AI系统
IT之家2月8日消息，谷歌旗下的知名人工智能研究实验室DeepMind今日宣布其新开发的人工智能系统AlphaGeometry2在解决国际数学奥林匹克竞赛（IMO）几何问题方面取得了重大突破。
此次的进展不仅标志着人工智能在几何领域的新突破，更是AlphaGeometry系统不断改进与创新的成果。
这是继今年一月份发布的AlphaGeometry系统之后的一个重大改进版本。
该AI系统在经过特定问题的训练后，已经能够解决过去25年国际数学奥林匹克竞赛中高达84%的几何问题，其表现甚至超越了平均金牌得主的表现。
国际数学奥林匹克竞赛是一项面向全球高中生的顶尖数学竞赛，比赛中的几何问题往往涉及到复杂的推理和证明过程。
DeepMind认为，通过研究和发现解决这些复杂几何问题（尤其是欧几里得几何问题）的新方法，他们可能会找到构建更为强大人工智能的关键。
这里的挑战在于，证明数学定理或逻辑解释定理（例如勾股定理）为何成立，需要强大的推理能力以及对多种可能步骤的选择能力。
如果DeepMind的观点得到证实，这些解决问题的技能无疑将成为未来通用人工智能模型的重要组成部分。
值得一提的是，去年夏天，DeepMind成功展示了一个将AlphaGeometry2与名为AlphaProof的AI模型相结合的系统。
这个系统不仅能够解决几何问题，还能进行形式化的数学推理。
在模拟的测试中，该系统成功解决了2024年国际数学奥林匹克竞赛中的四个问题中的六个问题。
除了解决几何问题外，这种类似的方法还有潜力扩展到数学和科学的其他领域，如复杂的工程计算等。
AlphaGeometry2的核心要素包括谷歌GEMini系列AI模型中的语言模型和一个符号引擎。
Gemini模型与符号引擎协同工作，利用数学规则推导问题的解决方案，同时为给定的几何定理提供可行的证明。
将证明转化为AI可理解的格式是一项极具挑战性的任务，并且可用的几何训练数据相对匮乏。
为了克服这一挑战，DeepMind为AlphaGeometry2的语言模型创建了自己的合成数据，生成了超过3亿个不同复杂度的定理和证明。
为了评估AlphaGeometry2的性能，研究团队从过去25年的国际数学奥林匹克竞赛中挑选了45个几何问题，并将它们翻译成一个更大的50个问题的集合。
根据本文，AlphaGeometry2成功解决了其中的42个问题，得分超过了平均金牌得主40.9的成绩。
尽管这一成绩令人印象深刻，但系统仍存在一定的局限性。
技术问题导致AlphaGeometry2无法解决涉及可变数量点、非线性方程和不等式的问题。
尽管AlphaGeometry2并不是第一个解决几何问题金牌级难题的AI系统，但它是在如此大规模的问题集上实现这一目标的第一个系统。
值得注意的是，在另一组更具挑战性的国际数学奥林匹克竞赛问题上，AlphaGeometry2的表现虽然不及第一组问题的成绩那么亮眼，但仍然表现出相当的解决能力。
在面对由数学专家特别提名但尚未出现在比赛中的问题时，DeepMind团队额外挑选的29个问题中，AlphaGeometry2能够解决其中的20个。
这表明AlphaGeometry2具有相当的适应性和问题解决能力。
AlphaGeometry2取得的突破性进展不仅证明了人工智能在解决复杂数学问题上的潜力，也为未来的通用人工智能模型的发展提供了新的启示和方向。
随着技术的不断进步和数据的不断积累，我们期待看到更多类似的研究和突破性的成果出现。
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