인공 지능은 오랫동안 인간과 같은 논리적 추론을 모방하려고 노력해 왔습니다. 패턴 인식에서 큰 진전을 보였지만, 추상 추론과 상징적 추론은 AI에 대한 어려운 도전 과제로 남아 있습니다. 이러한 제한은 AI가 수학적 문제 해결에 사용될 때 특히 분명해지며, 논리적 사고, 창의성 및 깊은 이해와 같은 인간인지 능력에 대한 증거였던 징계입니다. 공식 및 대수 조작에 의존하는 다른 수학 분야와 달리 지오메트리는 다릅니다. 구조화 된 단계별 추론뿐만 아니라 숨겨진 관계와 문제를 해결하기위한 추가 요소를 구성하는 기술을 인식하는 능력이 필요합니다.
오랫동안 이러한 능력은 인간에게 독특하다고 생각되었습니다. 그러나 Google DeepMind는 이러한 복잡한 추론 작업을 해결할 수있는 AI를 개발하기 위해 노력하고 있습니다. 작년에 그들은 소개했다 영숫자신경망의 예측력을 신경망의 구조적 논리와 결합하여 복잡한 지오메트리 문제를 해결하는 AI 시스템. 이 시스템은 국제 수학적 올림피아드 (IMO) 지오메트리 문제의 54%를 해결하여 성능을 달성함으로써 큰 영향을 미쳤습니다. 은메달리스트. 최근에, 그들은 더 나아갔습니다 알파 지오 메 트리 2평균 IMO 금메달리스트보다 성능이 뛰어난 84%의 해결 속도를 달성했습니다.
이 기사에서는 Alphageometry2가 이러한 수준의 성능을 달성하는 데 도움이되는 주요 혁신과 복잡한 추론 문제를 해결하는 데 AI의 미래에 대한 이러한 개발이 무엇을 의미하는지 탐구 할 것입니다. 그러나 Alphageometry2 Special을 특별하게 만드는 이유에 대해 다이빙하기 전에는 알파기 측정법이 무엇인지, 어떻게 작동하는지 이해하는 것이 중요합니다.
영숫자 : 지오메트리 문제 해결에서 개척 AI
영숫자 수준에서 복잡한 형상 문제를 해결하도록 설계된 AI 시스템입니다. IMO. 기본적으로 신경 언어 모델과 상징적 공제 엔진을 결합한 신경 상징적 시스템입니다. 신경 언어 모델은 시스템이 새로운 기하학적 구성을 예측하는 데 도움이되는 반면, 기호 AI는 공식 논리를 적용하여 증명을 생성합니다. 이 설정을 통해 영비색은 직관적 인 인간 사고를 복제하는 신경 네트워크의 패턴 인식 기능을 결합하여 인간의 공제성 추론 능력을 모방하는 공식 논리의 구조적 추론과 결합하여 인간처럼 생각할 수 있습니다. 영숫자의 주요 혁신 중 하나는 교육 데이터를 생성하는 방법이었습니다. 인간 시연에 의존하는 대신 10 억의 임의의 기하학적 다이어그램을 만들고 점과 선 사이의 체계적으로 유도 된 관계를 만들었습니다. 이 프로세스는 1 억 개의 고유 한 예제의 대규모 데이터 세트를 만들어 신경 모델이 기능적 기하학적 구조를 예측하고 상징적 엔진을 정확한 솔루션으로 안내하는 데 도움이됩니다. 이 하이브리드 접근 방식은 알파 지오 계측기가 표준 경쟁 시간 내에 30 개의 올림피아드 지오메트리 문제 중 25 개를 해결하여 최고 인간 경쟁 업체의 성능과 밀접하게 일치 할 수있게 해주었다.
Alphageometry2가 어떻게 개선 된 성능을 달성 하는가
영숫자는 AI 중심의 수학적 추론에서 획기적인 것이었지만 특정 한계가있었습니다. 복잡한 문제 해결에 어려움을 겪고 광범위한 형상 문제를 처리하는 데 효율성이 부족했으며 문제 범위에 한계가있었습니다. 이 장애물을 극복하기 위해 알파 지오 메 트리 2 일련의 중요한 개선 사항을 소개합니다.
- 보다 복잡한 기하학적 문제를 이해하는 AI의 능력을 확대합니다
Alphageometry2의 가장 중요한 개선 사항 중 하나는 광범위한 형상 문제로 작업하는 능력입니다. 전자 알파 지노메트리는 각도, 비율 및 거리의 선형 방정식과 관련된 문제와 관련된 문제뿐만 아니라 이동 지점, 선 및 원에 대한 추론이 필요한 문제로 어려움을 겪었습니다. Alphageometry2는 이러한 복잡한 문제를 설명하고 분석 할 수있는보다 고급 언어 모델을 도입하여 이러한 한계를 극복합니다. 결과적으로, 지난 20 년 동안 모든 IMO 지오메트리 문제의 88%를 차지할 수 있으며, 이는 이전 66%보다 크게 증가했습니다.
- 더 빠르고 효율적인 문제 해결 엔진
Alphageometry2가 성능이 좋은 또 다른 주요 이유는 개선 된 상징적 엔진 때문입니다. 이 시스템의 논리적 핵심 역할을하는이 엔진은 여러 가지 방법으로 향상되었습니다. 첫째,보다 세련된 문제 해결 규칙 세트로 작업하여 더 효과적이고 빠르게 작동하도록 개선되었습니다. 둘째, 이제 다른 기하학적 구조물이 문제의 동일한 지점을 나타내는 시점을 인식하여 더 유연하게 추론 할 수 있습니다. 마지막으로 엔진은 파이썬이 아닌 C ++로 다시 작성되어 이전보다 300 배 이상 빠릅니다. 이 속도 부스트를 통해 Alphageometry2는 솔루션을보다 빠르고 효율적으로 생성 할 수 있습니다.
- 보다 복잡하고 다양한 형상 문제로 AI를 훈련
Alhageometry2의 신경 모델의 효과는 합성 지오메트리 문제에 대한 광범위한 훈련에서 비롯됩니다. 알파 지오 측정법은 처음에 10 억 명의 임의의 기하학적 다이어그램을 생성하여 1 억 개의 고유 한 훈련 예제를 생성했습니다. Alphageometry2는 복잡한 기하학적 관계를 포함하는보다 광범위하고 복잡한 다이어그램을 생성함으로써 이것을 한 단계 더 발전시킵니다. 또한 이제 보조 구조의 도입이 필요한 문제를 통합하여 문제를 해결하는 데 도움이되는 신중한 정의 지점 또는 라인을 포함하여보다 정교한 솔루션을 예측하고 생성 할 수 있습니다.
- 더 똑똑한 검색 전략으로 솔루션의 가장 좋은 길 찾기
Alphageometry2의 주요 혁신은 Skest (Skest)의 Shared Knowledge Ensemble이라고하는 새로운 검색 방식입니다. 기본 검색 방법에 의존하는 전임자와 달리 Alphageometry2는 여러 검색을 병렬로 실행하며 각 검색은 다른 검색을 학습합니다. 이 기술을 사용하면 더 넓은 범위의 가능한 솔루션을 탐색하고 짧은 시간 내에 복잡한 문제를 해결할 수있는 AI의 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다.
- 보다 진보 된 언어 모델로부터 학습
Alhageometry2의 성공의 또 다른 주요 요인은 Google의 Gemini 모델훨씬 더 광범위하고 다양한 수학적 문제에 대해 교육을받은 최첨단 AI 모델. 이 새로운 언어 모델은 개선 된 추론 체인으로 인해 단계별 솔루션을 생성하는 Alphageometry2의 능력을 향상시킵니다. 이제 Alphageometry2는보다 체계적인 방식으로 문제에 접근 할 수 있습니다. 예측을 미세 조정하고 다양한 유형의 문제로부터 학습함으로써 시스템은 이제 훨씬 더 중요한 비율의 Olympiad 수준의 지오메트리 질문을 해결할 수 있습니다.
Human Olympiad 챔피언을 능가하는 결과를 달성합니다
위의 발전 덕분에 Alphageometry2는 2000-2024 년부터 50 개의 IMO 지오메트리 문제 중 42 개를 해결하여 84%의 성공률을 달성합니다. 이 결과는 AN의 성능을 능가합니다 평균 IMO 금메달리스트 AI 중심의 수학적 추론에 대한 새로운 표준을 설정합니다. Alphageometry2는 인상적인 성능을 넘어서 정리 증명을 자동화하는 데 진전을 이루고있어 기하학적 문제를 해결할 수있을뿐만 아니라 인간이 이해할 수있는 방식으로 추론을 설명하는 AI 시스템에 더 가깝게 만들어줍니다.
수학적 추론에서 AI의 미래
알파 지오메트리에서 알파 지오 메트릭 (Alphageometry2)으로의 진보는 AI가 깊은 사고, 논리 및 전략이 필요한 복잡한 수학적 문제를 처리하는 데 어떻게 더 나아지고 있는지 보여줍니다. 또한 AI는 더 이상 패턴을 인식하는 것이 아니라 인간과 같은 논리적 추론을 느끼는 방식으로 추론, 연결 및 문제를 해결할 수 있음을 나타냅니다.
Alphageometry2는 또한 향후 AI가 할 수있는 일을 보여줍니다. AI는 지시를 따르는 대신 새로운 수학적 아이디어를 스스로 탐구하고 과학적 연구를 도울 수있었습니다. 신경망을 논리적 추론과 결합함으로써 AI는 간단한 작업을 자동화 할 수있는 도구 일뿐 만 아니라 비판적 사고에 의존하는 분야의 인간 지식을 확장하는 데 도움이되는 자격을 갖춘 파트너 일 수 있습니다.
AI가 이론을 증명하고 물리, 공학 및 생물학에서 새로운 발견을 할 수있는 시대에 들어갈 수 있습니까? AI가 Brute-Force 계산에서 더 사려 깊은 문제 해결으로 이동함에 따라, 우리는 인간과 AI가 함께 일하는 미래의 직전에있을 수 있습니다.
게시물 Alphageometry2 : 기하학에서 인간 올림피아드 챔피언을 능가하는 AI 먼저 나타났습니다 Unite.ai.
