A Google kutatói egy olyan mesterséges intelligencia rendszert fejlesztettek ki, amely a Nemzetközi Matematikai Diákolimpián (IMO) még az aranyérmes versenyzőknél is jobban teljesít a geometriafeladatok megoldásában.
Az AlphaGeometry2 (AG2) nevű fejlett MI-modell a verseny feladványainak 84 százalékát oldotta meg sikeresen, míg az IMO aranyérmesei átlagosan 81,8 százalékot teljesítettek.
Az AG2-t a Google DeepMind csapata fejlesztette, és a korábbi verzióhoz képest 30 százalékkal jobb eredményeket ér el. A rendszer különlegessége, hogy nem csupán mintázatfelismerésre képes, hanem kreatív problémamegoldásra is. A kutatók szerint ez azért jelentős előrelépés, mert a geometria – az analízissel és az algebrával ellentétben – erősen támaszkodik a vizuális gondolkodásra és a logikára.
A rendszer egyesíti a neurális nyelvi modelleket és a szimbolikus logikai motorokat. A nyelvi modell geometriai szerkesztéseket javasol, amelyeket a logikai motor tesztel és ellenőriz. Ha az első javaslat nem vezet megoldásra, a rendszer új alternatívákat keres, és azokat is ellenőrzi. Ez a folyamat lehetővé teszi, hogy az MI egyre hatékonyabbá váljon a bonyolult geometriai bizonyítások során.
A Google fejlesztése egy hónappal azután érkezett, hogy a Microsoft bemutatta saját fejlett matematikai MI-rendszerét, az rStar-Math nevű modellt. A két vállalat versenye jól mutatja, hogy a matematikai problémák megoldásában elért MI-fejlődés kulcsfontosságú lehet a mesterséges intelligencia szélesebb körű alkalmazásában is.
Bár az AlphaGeometry2 eredményei lenyűgözőek, a kutatók hangsúlyozzák, hogy ez még nem jelenti a mesterséges általános intelligencia (AGI) elérését. John Bates, a SER Group MI vállalat vezérigazgatója szerint az AG2 egy bizonyos típusú intelligenciát képvisel, de az emberi intelligencia ennél sokkal többet jelent.
„mi nemcsak alkalmazzuk a tudást, hanem új dolgokat is feltalálunk”
– hangsúlyozta.
A jelenlegi verzió ugyan kiemelkedően teljesít a kétdimenziós geometriában, de a kutatók szerint még mindig vannak korlátai. Az AG2 például nem tudja kezelni a háromdimenziós geometriát, a nemlineáris egyenleteket, valamint azokat a problémákat, amelyek változó helyzetű vagy végtelen számú pontot tartalmaznak. Emellett az MI jelenleg arra sem képes, hogy ember által érthető módon megmagyarázza a megoldási folyamatait.
A DeepMind kutatói szerint az AG2 fejlesztése nem áll meg, a cél a teljesen automatizált geometriai problémamegoldás elérése. Az ilyen fejlesztések nemcsak a matematikai kutatásokra, hanem számos más területre, például a mérnöki tervezésre, az automatizált rendszerek ellenőrzésére, a robotikára és az orvosi kutatásokra is hatással lehetnek.
