Google hat ein System der Mathematik der künstlichen Intelligenz (IA) entwickelt, das menschliche Goldmedaillengewinner bei der internationalen mathematischen Olympiade (IMO) übertreffen kann. Alphageometry2, der KI -Problemlöser kann 84% der in der OMI dargestellten Geometrieprobleme lösen, bei denen die Gewinner der Goldmedaille nur 81,8% der Probleme durchschnittlich lösen können. OMI -Probleme sind für ihre Schwierigkeit bekannt, und die Lösung erfordert ein intiefstes Verständnis der mathematischen Konzepte – etwas, das KI -Modelle bisher nicht erreichen konnten.
Von DeepMind inigmatiert, gelang es Alphageometry, im Januar des letzten Jahres auf der Ebene der Silbermedaillengewinner zu arbeiten, als es bekannt gegeben wurde. Ein Jahr später behauptet Google jedoch, dass die Leistung seines verbesserten Systems das Niveau der mittelgoldgoldmedaillengewinnert überschritten habe.
Um die Kapazitäten des Systems zu verbessern, hat das in Kalifornien ansässige Unternehmen erklärt, dass es die native Alphageometriesprache erweitert hat, um schwierigere Probleme mit Objektbewegungen und Problemen mit linearen Ecken von Winkeln, Berichten und Entfernungen anzugehen.
“Mit anderen Ergänzungen hat dies die Abdeckungsrate der Alphageometriesprache auf die Geometrieprobleme des OMI 2000-2024 von 66% auf 88% erheblich verbessert.”
Mit dem Schneidemini -AI -Tool hat Google auch das Alphageometry22 verbessert, um es bei der Sprachmodellierung besser zu machen.
“Das Team hat auch die KI -Kapazität eingeführt, um geometrische Objekte um ein Flugzeug zu bewegen, sodass sie einen Punkt entlang einer Linie verschieben können, um die Höhe eines Dreiecks zu ändern – und damit die linearen Gleichungen löst.”
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Trotz einer unglaublichen Effizienzrate von 84% bei der Lösung empfindlicher mathematischer Probleme sagte Google, dass es immer noch Raum für Verbesserungen gibt.
“Unsere Domänensprache erlaubt es uns nicht, über die variable Anzahl von Punkten, nichtlinearen Gleichungen und Problemen zu sprechen, die Ungleichungen betreffen, die behandelt werden müssen, um die Geometrie vollständig zu lösen”, sagte Google.
In Übereinstimmung mit DeepMind -Forschern besteht der langfristige Plan für AG2 darin, eine vollständige Automatisierung der Geometrieprobleme ohne Fehler bereitzustellen. Sie planen auch, das Inferenzsystem und die Zuverlässigkeit des Systems zu beschleunigen.
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