Google’ın yapay zeka (AI) konusunda uzmanlaşmış şubesi DeepMind, 17 Ocak’ta matematik konusunda güçlü bir iştahı olan bir model sundu. Öyle ki AlphaGeometry adı verilen çözüm, üniversite öğrencilerine düzenlenen prestijli bir yarışmada yirmiden fazla karmaşık geometri problemini çözdü.
Google’ın yapay zeka (AI) konusunda uzmanlaşmış şubesi DeepMind, 17 Ocak’ta matematik konusunda güçlü bir iştahı olan bir model sundu. Öyle ki çözüm adı verilen AlfaGeometriyirmi yaşın altındaki öğrencilere ayrılmış prestijli bir yarışmada yirmiden fazla karmaşık geometri problemini çözdü.
DeepMind matematikte “yenilmez” bir modele doğru bir adım daha atıyor
Şimdiye kadar matematik problemlerini çözmek için tasarlanan yapay zeka modelleri çok iyi performans göstermedi ve en fazla %50 doğru cevaba sahip oldu. Son aylarda DeepMind ekipleri aşılamaz gibi görünen bu engeli aşmayı başardı. Aslında bir grup araştırmacı, dünyanın dört bir yanından en iyi lise öğrencilerini bir araya getiren Uluslararası Matematik Olimpiyatları sırasında önerilen otuz problemden yirmi beşine doğru yanıt veren bir araç geliştirdi.
AlphaGeometry yarışmaya katılıp bu kadar çok soruyu cevaplasaydı, olimpiyatların kutsal kâsesi olan altın madalyayı alacak adayların %8’inden biri olacaktı ki bu da önemli bir performans anlamına geliyor. Bu modelin işleyişi incelemede anlatılmıştır. Doğa Bunu geliştiren araştırmacılar tarafından.
DeepMind tarafından geliştirilen yapay zeka, yapay sinir ağına dayalı basit bir makine öğrenmesi veya derin öğrenme modeli değildir. Geometrik gösterimlerin veri tabanı, böyle bir aracın eğitimi için yeterli bir set oluşturacak kadar kapsamlı veya yeterince kesin değildir. Ancak bu veriler modelin geometrinin temellerini anlaması için gerekli olmaya devam ediyor.
Böylece DeepMind tarafından geliştirilen çözüm aynı zamanda “ sembolik beyin “. Araştırmacılar “ yapılmış » Her türlü matematiksel dönüşüme tabi tuttukları klasik geometrik şekillere dayanan veriler. Böylece 100 milyon geometrik örnekten oluşan bir temel oluşturabildiler ve bunu daha sonra modellerinin eğitimini mükemmelleştirmek için kullandılar. İki beyni birleştirdiği için AlphaGeometry’nin nöro-sembolik bir model olduğu söyleniyor.
DeepMind bilim insanları otuz Olimpiyat geometri problemini ona sunduğunda, aracın yalnızca on dördünü yanıtlamak için sembolik beynine ihtiyacı vardı. Dokuz ek problemin çözümünü bulmak için, AlphaGeometry’nin matematiksel kanıtlar kullanılarak oluşturulan ikinci beyni, daha geniş bir geometrik olasılık alanı sunmak üzere etkinleştirildi.
Her şeye rağmen DeepMind’ın modeli, 1979’da Vietnamlı matematikçi Le Ba Khanh Trinh tarafından çözülen ve kendisine altın madalya ve özel bir ödül kazandıran kesişen daireler de dahil olmak üzere beş bilmecenin üzerinde tökezleyerek sınırlarına ulaştı. Bilim camiasına göre, böyle bir aracın geliştirilmesi benzeri görülmemiş bir ilerleme anlamına gelirken, araştırmacılar en iyi matematikçileri yenebilecek bir yapay zeka geliştirmekten çok uzaktalar.