Umělá inteligence poprvé v historii dosáhla úrovně dokončení úkolu dostatečné k získání medaile na Mezinárodní matematické olympiádě (IMO). Ačkoli cena nebyla oficiálně udělena kvůli pravidlům soutěže, systém AI, nazvaný AlphaProof, prokázal úroveň, která by mu umožnila získat stříbrnou medaili na MMO 2024. Tento přelomový úspěch, popsaný v článku publikovaném v časopise Nature, ukazuje rychlý pokrok umělé inteligence při řešení složitých matematických problémů.
AlphaProof, vyvinutý společností Google DeepMind, se liší od jiných velkých jazykových modelů (LLM), které, přestože jsou schopny řešit matematické problémy, jsou často zpochybňovány kvůli potenciálním skrytým chybám v jejich uvažování. AlphaProof vyniká tím, že zaručuje 100% přesnost. Tento vynikající výsledek je dosažitelný díky jeho jedinečnému výukovému prostředí: softwaru Lean theorem prover. Lean působí jako přísný učitel, který prověřuje každý logický krok procesu řešení problémů AlphaProof, aby zajistil nepopiratelné výsledky.
Výcvik matematického génia
Vytvoření takové matematicky nadané umělé inteligence vyžadovalo proces učení ve třech krocích:
-
Položení základů: AlphaProof se poprvé ponořil do rozsáhlé datové sady přibližně 300 miliard tokenů, včetně běžného kódu a matematického textu. Tato expozice mu dala široké pochopení matematického jazyka, logiky a programovacích struktur.
-
Školení od odborníků: Umělá inteligence byla poté předložena s 300 000 pečlivě vytvořenými matematickými důkazy napsanými odborníky, to vše v štíhlém prostředí. Tato fáze vštípila AlphaProof hluboké pochopení toho, jak matematici konstruují rigorózní argumenty.
-
Masivní školení: Posledním a rozhodujícím krokem bylo dát AlphaProof obrovské množství domácích úkolů: vyřešit 80 milionů formálních matematických problémů. Pomocí Reinforcement Reinforcement (RL) byl systém odměněn za každý úspěšný důkaz, což ho povzbudilo, aby zdokonalil své strategie řešení problémů pomocí pokusů a omylů v kolosálním měřítku.
Pro zvláště složité problémy použil AlphaProof metodu nazvanou Test-Time RL (TTRL). Tato inovativní metoda zahrnuje generování a řešení milionů zjednodušených verzí cílového problému, dokud není nalezeno řešení, podobně jako rozbití složité hádanky na zvládnutelné kousky.
„Naše práce ukazuje, že učení v měřítku ze zkušeností v reálném světě vede k agentům se složitými strategiemi matematického uvažování, což připravuje cestu pro robustní nástroje umělé inteligence pro řešení složitých matematických problémů,“ napsali vědci.
Beyond Competition: Mocný nástroj pro matematiky
Schopnosti AlphaProof sahají daleko za jednoduché řešení problémů; má obrovský potenciál pomoci lidským matematikům. Díky pečlivé kontrole důkazů a identifikaci drobných chyb může AlphaProof sloužit jako nepostradatelný nástroj pro zajištění přesnosti a urychlení matematického objevování. Představte si, že pomáhá matematikům formulovat nové teorie, navrhuje alternativní přístupy nebo odkrývá skryté souvislosti ve složitých matematických strukturách.
Tento průlomový úspěch je významným pokrokem ve schopnosti umělé inteligence řešit problémy abstraktního uvažování, které byly dříve považovány za doménu lidí. Jak se vyvíjejí systémy umělé inteligence, jako je AlphaProof, můžeme očekávat stále složitější aplikace v matematice a dalších oborech, které posouvají hranice možného v obou oblastech.
