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    谷歌 DeepMind 推出 AlphaGeometry:奧林匹克級幾何AI系統(tǒng)

    2024-01-22 15:12 · 稿源:站長之家

    站長之家(ChinaZ.com)1月22日 消息:谷歌旗下的DeepMind研究團隊最近推出了名為AlphaGeometry的人工智能系統(tǒng),該系統(tǒng)在解決幾何奧林匹克問題方面表現(xiàn)出色,幾乎可與人類金牌得主相媲美。這一成就代表著在大學預科數(shù)學困難領(lǐng)域中復雜自動推理能力的顯著進步。

    幾何奧林匹克問題一直以來都被認為是人類層面思考的標準,由于其難度,人工智能在這一領(lǐng)域的應用一直面臨挑戰(zhàn),尤其是由于缺乏足夠的訓練數(shù)據(jù)。然而,AlphaGeometry的研發(fā)團隊采用了創(chuàng)新性的方法,通過綜合數(shù)百萬個不同復雜程度的定理和證明,構(gòu)建了大型數(shù)據(jù)集進行訓練,從而克服了這一問題。

    QQ截圖20240122151604.jpg

    AlphaGeometry專為歐幾里得平面幾何設計,采用了神經(jīng)語言模型和符號推演引擎的獨特組合。通過創(chuàng)建合成數(shù)據(jù)進行訓練,該系統(tǒng)可以從頭開始完全訓練,使其能夠在數(shù)學定理證明方面表現(xiàn)卓越。

    在IMO-AG-30基準測試中,該系統(tǒng)在30個經(jīng)典幾何問題中獲得了25個問題的成功率,超過了基線,展示了其解決復雜幾何問題的能力。AlphaGeometry生成人類可讀的證明,提高了答案的可解釋性,同時在解決國際數(shù)學奧林匹克競賽(IMO)中的問題方面取得了與金牌得主相媲美的水平。

    AlphaGeometry的發(fā)布標志著在計算機程序領(lǐng)域中首次實現(xiàn)了比IMO平均候選程序更有效地證明歐幾里得平面幾何定理的突破,推動了數(shù)學競賽頂峰推理的自動化。

    地址:https://github.com/google-deepmind/alphageometry?tab=readme-ov-file

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