Marzo 2, 2024

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AlphaGeometry, l'intelligenza artificiale di Google capace di risolvere difficili problemi ingegneristici |  tecnologia

AlphaGeometry, l'intelligenza artificiale di Google capace di risolvere difficili problemi ingegneristici | tecnologia

Sistemi intelligenza artificiale L'intelligenza artificiale (AI) ha spesso difficoltà a gestire metodi matematici complessi a causa della mancanza di dati logici e di addestramento. Google Ora presenta un nuovo modello in grado di risolvere problemi di ingegneria allo stesso livello dei vincitori delle Olimpiadi della matematica.

Sistema Google DeepMind il suo nome Geometria alfa La sua descrizione è stata pubblicata mercoledì sulla rivista Nature. I funzionari affermano che il nuovo modello rappresenta un “grande progresso” nelle prestazioni dell’intelligenza artificiale.

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“Con AlphaGeometry mostriamo la crescita La capacità dell'intelligenza artificiale di pensare in modo logico e di scoprire e verificare nuove conoscenze. La risoluzione dei problemi di ingegneria a livello olimpico è una pietra miliare nello sviluppo di A Logica matematica profondasulla strada verso sistemi di intelligenza artificiale più avanzati e generali”, hanno riassunto i funzionari.

Il sistema è in grado di risolvere problemi ingegneristici complessi a un livello paragonabile a quello di un vincitore della medaglia d'oro delle Olimpiadi internazionali della matematica. In un test comparativo di 30 problemi di geometria di questa competizione, AlphaGeometry ne ha risolti 25 entro il limite di tempo standard.

Secondo DeepMind, il precedente sistema più avanzato ha risolto 10 di questi problemi di ingegneria e l’essere umano medio vincitore di una medaglia d’oro ha risolto 25,9 problemi.

In questo articolo, Trieu Trinh e il suo team presentano un metodo alternativo per dimostrare il teorema che evita la necessità di dimostrazioni umane.

Il loro sistema utilizza un modello di linguaggio neurale addestrato compilando milioni di teoremi e dimostrazioni di vari livelli di complessità. Questo approccio, abbinato a un motore di inferenza simbolica (che può cercare attraverso un gran numero di sottopunti in problemi difficili), consente l'uso di AlphaGeometry Impara e risolvi problemi complessi senza l'intervento umano diretto.

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Le Olimpiadi internazionali della matematica non servono solo come vetrina per i giovani talenti, ma sono anche diventate un banco di prova per sistemi avanzati di intelligenza artificiale in matematica e ragionamento, ricordano in una nota Trieu Trinh e Tang Luong, entrambi di DeepMind.

La geometria si basa sulla comprensione dello spazio, della distanza, della forma e delle posizioni relative; Gli esseri umani possono impararli con carta e matita, esaminando diagrammi e utilizzando le conoscenze esistenti per scoprire proprietà e relazioni geometriche nuove e più complesse.

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“Il modo in cui generiamo dati sintetici Simula questo processo di costruzione della conoscenza su larga scala, “Ciò consente di addestrare AlphaGeometry da zero”, affermano i ricercatori.

Il sistema ha iniziato generando 500 milioni di diagrammi casuali di oggetti geometrici e ha dedotto in modo esaustivo tutte le relazioni tra punti e linee in ciascun diagramma.

Questo enorme set di dati è stato filtrato per escludere esempi simili, ottenendo un set di dati di addestramento finale di 100 milioni di esempi unici di varia difficoltà.

Il codice di AlphaGeometry è aperto e i ricercatori sperano che, insieme ad altri strumenti e metodi per la generazione e la formazione di dati sintetici, contribuirà ad aprire nuove possibilità nel campo della matematica, della scienza e dell'intelligenza artificiale.

Ivan Chen, medaglia d'oro alle Olimpiadi della matematica che ha valutato una serie di teorie per DeepMind, conclude che i risultati di AlphaGeometry… “È impressionante perché è verificabile e pulito.”.

Attualmente AlphaGeometry è limitato a forme specifiche di geometria, ma gli autori suggeriscono che il metodo potrebbe essere applicato ad altri campi matematici.

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