AlphaGeometry2 rješava geometrijske probleme bolje od matematičara
Druga generacija Googleovog matematičkog AI sustava kombinira jezični model sa simboličkim model za rješavanje složenih geometrijskih problema bolje od pobjednika Međunarodne matematičke olimpijade
Googleovi istraživači razvili su matematički sustav umjetne inteligencije koji može nadmašiti osvajače zlatnih medalja na međunarodnim natjecanjima iz geometrije. Njihov AlphaGeometry2 (AG2) može riješiti 84 % geometrijskih problema postavljenih na Međunarodnoj matematičkoj olimpijadi (IMO), dok prosječni osvajači zlatne medalje rješavaju 81,8 % zadataka. Sustav koji je projektirao Google DeepMind može se uključiti ne samo u podudaranje uzoraka već i u kreativno rješavanje problema, tvrde znanstvenici u radu objavljenom na arXivu.
Ova vijest dolazi mjesec dana nakon što je Microsoft predstavio rStar-Math, napredni AI matematički sustav za zaključivanje koji koristi male jezične modele (SML) za rješavanje složenih jednadžbi. AG2 se od rStar-Matha razlikuje po tome što se fokusira na rješavanje naprednih problema s hibridnim modelom razmišljanja, dok r-Star koristi manje jezične modele za rješavanje šireg spektra problema.
Povećanje performansi
Google je izvornu verziju AlphaGeometryja objavio u siječnju 2024., a najnovija inačica pokazuje povećanje performansi od 30 %. Poboljšanja su usmjerena su na ovladavanje geometrijom koja zahtijeva kombinaciju vizualnog razmišljanja i logike za rješavanje složenih problema.
Dakako, AG2 pokazuje i neke nedostatke poput duljeg vremena obrade i ne se može nositi s najzahtjevnijim IMO geometrijskim problemima u 3D geometriji, nelinearnim jednadžbama ili problemima s varijabilnim i beskonačnim točkama. Uz to, ne može objasniti kako je došao do rješenja ni na jednom ljudima razumljivom jeziku.
Buduće verzije, najavljuju u DeepMindu, trebale bi proširiti podršku za više geometrijskih koncepata i podijeliti probleme u podskupine, a inženjeri intenzivno rade i na ubrzanju procesa zaključivanja i pouzdanosti sustava.
