迈向通用 AI 关键一步，谷歌 AlphaGeometry国际奥数正确率达83%
IT 之家 1 月 18 日消息，谷歌 DeepMind 近日在《Nature》上发表论文，展示了最新 AI 系统 AlphaGeometry，解决数学几何问题的能力媲美全球顶尖学生。
AlphaGeometry 在高中生国际数学奥林匹克竞赛（IMO）中，30 道题目中正确回答 25 道，正确率为 83%。
作为对比，人类金牌得主平均能正确回答 25.9 个问题，而此前 AI 模型的最好纪录是成功回答 10 道几何问题。
这一成绩非常接近人类参赛者的金牌标准，Deepmind 认为，这凸显了人工智能在数学领域日益增长的能力。
参与该项目的 Deepmind 研究员 Quoc V Le 告诉《金融时报》，新系统是向构建人工通用智能（AGI）迈出的关键一步。
全天候科技3小时前 接近高中数学高赛金牌水平！谷歌 DeepMind 的 AI 新突破，“构建 AGI 关键一步” DeepMind 旗下的 AlphaGeometry 系统在最新研究中表现出媲美顶尖奥赛选手的数学水平。 据报道，周三发表在《Nature》上的一篇论文显示，谷歌旗下 DeepMind 开发的系统 AlphaGeometry 能够在 30 道高中国际奥赛数学题中答对 25 道。 这个准确率相当于金牌选手的水平，意味着人工智能在数学计算能力上的又一步跃升。 具体而言，在 DeepMind 团队构建的由 1 亿个合成几何数据组成的训练用信息集中，AlphaGeometry 能够获得 25 分（满分 30），接近 2000-2022 年间奥赛获奖者的平均分（25.9 分），并远高于此前最先进的自动化系统的得分（10 分）。 DeepMind 研究员 Quoc V Le 表示： " 这是迈向 AGI（通用人工智能）的关键一步。 " " 这是 AI 推动科技进步的一大范本——能帮我们更好地理解世界运行秩序。" 据 DeepMind 称，AlphaGeometry 具有 " 快速且缜密 " 的逻辑思维能力，研究员 Trieu H Trinh 称该能力十分适合被用来解决几何问题。 不过，研究发现 AlphaGeometry 在某些特定的问题上仍显乏力，比如它无法解答 1979 年奥赛中的一道相交圆难题。 据介绍，AlphaGeometry 是一种神经符号 AI 系统，结合了语言学习和演绎推理，DeepMind 为其设定的目标是 " 能够超出人类数学思维范畴的 AI 系统 "。 伦敦数学科学研究所的研究员 Mikhail Burtsev 表示，DeepMind 的工作是向前迈出的一大步，但 " 仅限于它自身设定的挑战范围内 "，他表示： " 更严峻的挑战仍然存在——即 AI 能否解决尚未解答的数学问题。"
全天候科技3小时前 接近高中数学高赛金牌水平！谷歌 DeepMind 的 AI 新突破，“构建 AGI 关键一步” DeepMind 旗下的 AlphaGeometry 系统在最新研究中表现出媲美顶尖奥赛选手的数学水平。 据报道，周三发表在《Nature》上的一篇论文显示，谷歌旗下 DeepMind 开发的系统 AlphaGeometry 能够在 30 道高中国际奥赛数学题中答对 25 道。 这个准确率相当于金牌选手的水平，意味着人工智能在数学计算能力上的又一步跃升。 具体而言，在 DeepMind 团队构建的由 1 亿个合成几何数据组成的训练用信息集中，AlphaGeometry 能够获得 25 分（满分 30），接近 2000-2022 年间奥赛获奖者的平均分（25.9 分），并远高于此前最先进的自动化系统的得分（10 分）。 DeepMind 研究员 Quoc V Le 表示： " 这是迈向 AGI（通用人工智能）的关键一步。 " " 这是 AI 推动科技进步的一大范本——能帮我们更好地理解世界运行秩序。" 据 DeepMind 称，AlphaGeometry 具有 " 快速且缜密 " 的逻辑思维能力，研究员 Trieu H Trinh 称该能力十分适合被用来解决几何问题。 不过，研究发现 AlphaGeometry 在某些特定的问题上仍显乏力，比如它无法解答 1979 年奥赛中的一道相交圆难题。 据介绍，AlphaGeometry 是一种神经符号 AI 系统，结合了语言学习和演绎推理，DeepMind 为其设定的目标是 " 能够超出人类数学思维范畴的 AI 系统 "。 伦敦数学科学研究所的研究员 Mikhail Burtsev 表示，DeepMind 的工作是向前迈出的一大步，但 " 仅限于它自身设定的挑战范围内 "，他表示： " 更严峻的挑战仍然存在——即 AI 能否解决尚未解答的数学问题。"
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