El sistema de inteligencia artificial Google DeepMind resuelve problemas de geometría como un atleta olímpico en matemáticas

A nuevo artificial inteligencia sistema desarrollado por Google Espíritu profundo, A de EL del mundo principal AI laboratorios, puede resolver complejo geometría problemas tiene A nivel comparable tiene A humano oro medalla dentro EL Internacional Matemático Olimpíada (OMI), A prestigioso competencia para escuela secundaria estudiantes.

EL sistema, llamado geometría alfa, conjunto dos diferente enfoques: A neural lengua modelo eso genera intuitivo ideas, Y A simbólico deducción motor eso comprobado a ellos utilizando oficial lógica Y normas. EL lengua modelo Este base seguro EL incluso tecnología eso potestades el de google investigación motor Y natural lengua comprensión sistemas. EL deducción motor Este inspirado por A método diseñado por EL Chino matemático Wen Tsun Wu dentro 1978.

EL investigadores probado AlfaGeometría seguro 30 geometría problemas desde EL En mi opinión, cual están consideró difícil incluso para experto matemáticos. EL sistema resuelto 25 problemas dentro EL estándar tiempo límite de 4.5 horas, correspondiente a EL promedio puntaje de humano oro medallistas seguro EL incluso problemas. EL anterior mejor sistema, base seguro Wu método, resuelto solamente diez problemas.

Dentro el de google análisis comparativo juntos de 30 Olimpíada geometría problemas, AlfaGeometría resuelto 25 problemas abajo competencia tiempo límites. (Imagen Crédito: Google Mente profunda)

EL resultados, publicado Hoy dentro Naturaleza, mostrar eso AI puede razón lógicamente Y descubrir nuevo matemático conocimiento.

Matemáticas, Y geometría dentro particular, haber ha sido A larga data desafío para AI investigadores, porque ellos requerir los dos la creatividad Y rigidez. Contrariamente a basado en texto AI modelos, cual puede estar cualificado seguro masivo las cantidades de datos desde EL la tela, allá Este relativamente pequeño datos disponible para matemáticas, cual Este Más simbólico Y específico del dominio. De más, resolver matemáticas problemas necesita lógica razonamiento, cualquier cosa eso La mayor parte actual AI modelos están no muy bien a.

TIENE superar estos desafíos, EL investigadores desarrollado A novedoso neurosimbólico acercarse eso palancas EL fortalezas de los dos neural redes Y simbólico sistemas. Neural redes están bien tiene reconocer patrones Y predecir Próximo no, pero ellos frecuentemente hacer errores O falta explicaciones. Simbólico sistemas, seguro EL otro mano, están base seguro oficial lógica Y estricto normas, cual permitir a ellos tiene correcto Y justificar EL neural de la red decisiones.

EL investigadores comparado con su acercarse tiene EL idea de "pensamiento, rápido Y lento", popularizado por EL premio Nobel ganador Daniel Kahneman. A sistema proporciona rápido, "intuitivo" ideas, Y EL otro, Más voluntario, racional toma de decisión. Estos dos sistemas, responsable para creativo pensamiento Y lógica razonamiento respectivamente, trabajar juntos tiene resolver difícil matemático problemas.

EL investigadores también Reloj eso AlfaGeometría puede generalizar tiene invisible problemas Y descubrir nuevo teoremas eso están no explícitamente declarado dentro EL problema declaración. Para ejemplo, EL sistema estaba capaz tiene probar A teorema a proposito EL esquina bisectriz de A Triángulo, cual estaba no dado como A premisa O A objetivo dentro EL problema.

EL investigadores esperanza eso su sistema, cual ellos haber fuente abierta, voluntad inspirar más lejos investigación Y aplicaciones dentro matemáticas, ciencia, Y AI. Ellos también reconocer EL límites Y desafíos de su trabajar, semejante como EL necesidad para...