СпецАвтоматика — Интернет

DeepMind, нaукoвo-дoсліднa лaбoрaтoрія Google зі штучнoгo інтeлeкту, прeдстaвилa нoву рoзрoбку під нaзвoю AlphaGeometry, якa спрямoвaнa нa рoзв’язaння склaдниx гeoмeтричниx зaдaч. Зa слoвaми DeepMind, AlphaGeometry мoжe рoзв’язувaти гeoмeтричні задачі нате рівні золотого медаліста в олімпіадах з математики.

Ця строй штучного інтелекту має відкритий вихідний адрес і вже перевершила попередні аналогічні системи, розв’язуючи 25 олімпіадних геометричних завдань следовать стандартний ліміт часу. DeepMind заявляє, що AlphaGeometry володіє здатністю после доведення математичних теорем, а також аргументації і вибору оптимальних кроків с целью розв’язання задач.

Основними складностями у розвитку системи були переклад доказів у объем, зрозумілий машинам, та недостатність придатних геометричних навчальних даних. Угоду кому) розв’язання цих проблем DeepMind поєднала покрой «нейронної мови», подібну после GPT, з «механізмом символьної дедукції», що використовує математичні миропонимание для розв’язання проблем. Хоча символьні механізми можуть бути повільними подле роботі з великими даними, DeepMind вдосконалила їх шляхом направлення механізму дедукції вслед допомогою можливих відповідей получи геометричні питання, що дозволило значно прискорити процес.

Замість навчальних даних DeepMind створив 100 мільйонів «синтетичних теорем» і доказів різної складності. Потім лабораторія навчила AlphaGeometry з нуля возьми цих синтетичних даних та оцінила його бери олімпіадних геометричних задачах.

Геометричні задачі базуються получи кресленнях і для розв’язання потребують додавання нових геометричних фігур. AlphaGeometry передбачає, які фігури потрібно додати в аналогічних завданнях.

Нейронні мережі є наріжним каменем потужних систем ШІ, таких як DALL-E 3 та GPT-4 від OpenAI. Але получи и распишись відміну від них, що символьний ШІ здатний ефективніше кодувати наявні знання, обдумувати складні сценарії та «пояснити», як він прийшов задолго. Ant. с відповіді. Гібридна символьно-нейронна сети AlphaGeometry демонструє, що поєднання обох підходів, можливо є найкращим шляхом у пошуку узагальненого ШІ.