Tapaa AlphaProof ja AlphaGeometry2: Uusi tekoälymatemaatikko ohittaa ihmiset?

Tekoälymallien (AI) kehitys jatkuu, ja Google ilmoittaa, että kaksi Google DeepMindin kaksi tekoälyjärjestelmää ratkaisivat yhdessä neljä kuudesta tämän vuoden kansainvälisen matemaattisen olympialaisen ongelmasta. Googlen mukaan tekoälyjärjestelmät kilpailivat kahden hopeamitalin lukiolaisen kanssa, lopulta voittaen heidät.

Kilpailun aikana AlphaProof ja AlphaGeometry2 pystyivät ratkaisemaan useita matemaattisia tehtäviä askel askeleelta. Tämän odotetaan olevan ”suuri haaste” koneoppimisessa, ja se on ollut muiden uusimpien AI-järjestelmien ulottumattomissa.

Google selitti, että AlphaProof opettaa itsensä ”yritys ja erehdys” -menetelmällä ilman ihmisen väliintuloa. Tämä menetelmä tunnetaan vahvistusoppimisena. Menetelmä perustuu DeepMindin Go-mastering AlphaGo-, Starcraft-murskaava AlphaStar- ja muut Googlen kehittämät tekoälyjärjestelmät.

Lähteiden mukaan tiimi hienosääsi ensin Googlen Gemini-mallia kääntääkseen miljoona matematiikan ongelmalausetta englannista Lean-nimiselle ohjelmointikielelle. Vaikeat ongelmat annettiin sitten AlphaProofille ja AlphaGeometry2:lle, jotta ne voisivat luoda mahdollisia ratkaisuja. Lopuksi ne tarkistettiin mahdollisia todisteita vastaan, jotka alun perin tekivät asiantuntijat.

Googlen mukaan järjestelmä ratkaisi noin 83 prosenttia matematiikan olympialaisten ongelmista viimeisten 25 vuoden ajalta verrattuna edeltäjäänsä, joka pystyi ratkaisemaan vain 53 prosenttia. Lisäksi sekä AI-järjestelmät AlphaProof että AlphaGeometry 2 saivat 28 pistettä 42 mahdollisesta.

”Nämä ovat äärimmäisen vaikeita matemaattisia ongelmia, eikä mikään tekoälyjärjestelmä ole koskaan saavuttanut suurta onnistumisprosenttia tämän tyyppisissä ongelmissa”, DeepMindin tieteen tekoälyyn keskittyneen tutkimuksen varatoimitusjohtaja painotti tiedotustilaisuudessa.

AlphaProofin ja AlphaGeometry 2:n menestys hopeamitalin voittamisessa kansainvälisessä matemaattisessa olympialaisissa saattaa olla merkittävä virstanpylväs tekoälyn kehityksessä. Automatisoimalla toistuvia ja työläitä tehtäviä tekoäly voi auttaa matemaatikoita keskittymään teoreettisempaan ja luovampaan työssään, mikä johtaa löytöihin.

Näyttää kuitenkin siltä, ​​että tämä voi herättää myös kysymyksiä ihmisälyn tulevaisuudesta. Maailmantalouden kasvava huolenaihe on nykyään se, että tekoäly saattaa ottaa kokonaan haltuunsa ihmisten työt. Varhaiset raportit viittaavat siihen, että yritykset ottavat käyttöön tekoälypohjaisia ​​teknologioita parantaakseen tuottavuutta. Tällaiset aloitteet korvaavat nyt ihmisten työt ja tekevät meistä riippuvaisempia koneista. On odotettavissa, että tekoäly muuttuu perfektionisteiksi ”loogisen päättelyn” vuoksi, mikä voi lisätä näitä huolenaiheita.

Toinen huolenaihe voi olla se, että tekoälyjärjestelmien edistyminen saattaa johtaa yritysten ”kustannusrakenteiden” lisääntymiseen. Tekoälymallit ovat enimmäkseen kalliita rakenteita. Tämä saattaa saada yritykset aloittamaan ”kustannusleikkauksia” vähentämällä työntekijöiden määrää.

”AlphaProof ja AlphaGeometry2 korostavat tekoälyn kasvavaa kykyä ratkaista monimutkaisia ​​matemaattisia ongelmia. Ratkaisemalla menestyksekkäästi olympiatason ongelmia, nämä järjestelmät osoittavat huomattavan yhdistelmän luovuutta ja tarkkaa loogista päättelyä. Tämä saavutus korostaa tekoälyn mahdollisuuksia parantaa ihmisen kykyjä useilla tieteen ja tekniikan aloilla”, Primus Partnersin perustaja ja toimitusjohtaja Devroop Dhar selitti.

”Nämä mallit muistuttavat tekoälyn valtavasta potentiaalista matematiikan tutkimuksen ja ongelmanratkaisutaitojen edistämisessä. Ajatus siitä, että tekoäly voisi ohittaa ihmisen matemaatikot, herättää kuitenkin kysymyksiä matematiikan tulevaisuudesta ja siitä, kuinka teknologia vaikuttaa kykyymme ymmärtää monimutkaisia ​​ongelmia”, Heather Dawe, johtava datatieteilijä ja Responsible AI, UK UST, sanoi.

Lisäksi ”Meidän on ymmärrettävä, että matemaatikot eivät tarjoa vain vastauksia vaan myös tärkeitä kysymyksiä ja abstraktia ajattelua, joita tekoäly ei vielä voi saavuttaa. Vaikka koneet ovat taitavia laskelmien suorittamisessa ja käytännön ongelmien ratkaisemisessa, uusien matemaattisten teorioiden luominen ja matematiikan syvempien näkökohtien ymmärtäminen riippuvat edelleen ihmisen kekseliäisyydestä ja luovuudesta”, Gnani.ai:n perustaja ja toimitusjohtaja Ganesh Gopalan totesi. .