今日の 人工知能 (AI) システムには多くのスキルがあるが、複雑な数学の問題に取り組むとなると通常は力不足だ。だからこそ、Google は、同社の DeepMind AI システム 2 つが権威ある数学コンテストで出されたいくつかの難しい問題を解くことができたことに興奮しているのだ。
で 木曜日に新しい投稿を公開しましたグーグルは、ディープマインドアルファプルーフとアルファジオメトリー2のAIモデルのAIの賢さと成果を宣伝した。2024年に入ると 国際数学オリンピック （私見ですが）2つのシステムは6問中4問を解いたそうです。この努力により、GoogleのAIは、通常は若い数学者を対象にしたこのコンテストで初めて銀メダリストと同等の成績を収めました。
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IMO は毎年、大学進学前の優秀な数学者を招き、代数、組合せ論 (多数の物体を数え、選択し、配置する)、幾何学、数論の 6 つの極めて難しい問題に取り組んでもらいます。このコンテストは人間以外にも広がり、高度な数学的推論における機械学習や AI システムのテストや評価の方法にもなっています。
問題を Google の AI が理解できる形式言語に翻訳することで、AlphaProof は代数問題 2 つと数論問題 1 つを解き、答えを見つけるだけでなく、答えが正しいことを証明しました。Google は数論の問題をコンテストで最も難しい問題として挙げ、人間の参加者のうち 5 人だけが解いたと述べています。AlphaGeometry 2 は幾何学の問題を解いたものの、どちらのモデルも 2 つの組み合わせ論の問題を解くことができませんでした。
AlphaProofは、形式言語を使用して数学的なステートメントを証明するために自分自身をトレーニングできるAIベースのシステムです。 傾く事前に学習した言語モデルと AlphaZero強化学習アルゴリズムAlphaProof は以前、チェス、将棋、囲碁の遊び方と勝ち方を自ら学習していました。
また： Google の新しい数学アプリは AI を使ってほぼあらゆる問題を解決します。使い方は次のとおりです。
AlphaGeometry 2は、 アルファジオメトリGoogle の Gemini AI をベースにしたこのモデルは、物体の動きや角度、比率、距離の方程式など、非常に難しい幾何学の問題を処理できます。
Google は、AlphaProof と AlphaGeometry 2 の数学スキルをテストするだけでなく、IMO を利用して、高度な問題解決機能を備えた Gemini 上に構築された自然言語推論システムを試しました。他の 2 つのモデルとは異なり、このモデルでは問題を正式な言語に翻訳する必要はありません。
これらのモデルの成果は抽象的に聞こえるかもしれないが、Google はこれを AI の未来に向けた新たな一歩と見ている。
「数学者がAIツールを使って仮説を探求し、長年の課題を解決するための大胆な新しいアプローチを試し、証明の時間のかかる要素を迅速に完了する未来、そしてジェミニのようなAIシステムが数学やより幅広い推論の能力を高める未来に興奮しています」と同社は投稿で述べた。
