DeepMind AlphaGeometry karmaşık geometri problemlerini çözer
Özet
DeepMind'in geliştirdiği AlphaGeometry, Uluslararası Matematik Olimpiyatları'ndaki geometri problemlerini insan altın madalyalılarına yakın bir başarıyla çözebilen bir yapay zeka sistemidir. Sistem, sinirsel dil modelini kurala bağlı bir çıkarım motoruyla birleştirerek, sentetik veri üretimi yoluyla eğitilmiştir. AlphaGeometry, standart geometri tekniklerini kullanan temiz ve insan tarafından okunabilir ispatlar sunarak, yapay zeka alanında matematiksel akıl yürütmede önemli bir ilerleme kaydetmektedir. Bu gelişme, yapay genel zekayı ilerletme potansiyeline sahiptir.
Google'ın ana şirketi Alphabet'e ait, İngiltere merkezli yapay zeka laboratuvarı DeepMind, karmaşık geometri problemlerini insan Olimpiyat altın madalyalılarına yakın bir başarıyla çözebilen AlphaGeometry adlı bir yapay zeka sistemi geliştirdi.
Nature dergisinde yayınlanan yeni bir makalede DeepMind, AlphaGeometry'nin geçmiş Uluslararası Matematik Olimpiyatları (IMO) yarışmalarından alınan 30 kıyaslama geometri probleminden 25'ini standart süre limitleri içinde çözebildiğini ortaya koydu. Bu, aynı testlerde insan altın madalyalılarının çözdüğü ortalama 26 problem sayısına yakın bir sonuç.
Yapay zeka sistemi, bir sinirsel dil modelini, kurala bağlı bir çıkarım motoruyla birleştirerek, sistemin karmaşık geometri teoremlerine çözümler bulmasını sağlayan bir sinerji sağlıyor.
AlphaGeometry, bir milyar rastgele geometrik nesne diyagramı oluşturarak ve her diyagramdaki noktalar ve çizgiler arasındaki ilişkileri türeterek sentetik veri üretimi konusunda devrim niteliğinde bir yaklaşım benimsedi. "Sembolik çıkarım ve izleme" olarak adlandırılan bu süreç, yapay zeka sistemini eğitmek için zengin bir kaynak sağlayan 100 milyon benzersiz örnekten oluşan bir eğitim veri kümesiyle sonuçlandı.
DeepMind'e göre, AlphaGeometry, yapay zeka için matematiksel akıl yürütmede bir atılımı temsil ediyor ve onu insan matematikçilerin seviyesine yaklaştırıyor. Bu becerilerin geliştirilmesi, yapay genel zekayı ilerletmek için temel olarak görülüyor.
Bir matematik koçu ve eski Olimpiyat altın madalyalısı olan Evan Chen, AlphaGeometry'nin çözümlerinden bir örneği değerlendirdi. Chen, çıktısının sadece doğru olmadığını, aynı zamanda yapay zeka sistemlerinin matematik problemlerini kaba kuvvetle çözdüğünde sıklıkla üretilen dağınık sayısal çözümlerin aksine, standart geometri tekniklerini kullanan temiz, insan tarafından okunabilir ispatlar sunduğunu söyledi.
AlphaGeometry şu ana kadar sadece Olimpiyat testlerinin geometri bölümleriyle ilgilenirken, yalnızca bu becerileri bile bazı geçmiş sınavlarda bronz madalya kazanmaya yetiyordu. DeepMind, matematiksel akıl yürütme yeteneklerini, tüm çok konuları içeren Olimpiyatı geçebileceği noktaya kadar geliştirmeyi umuyor.
Yapay zekanın matematik ve mantık anlayışını geliştirmek, DeepMind ve Google için önemli bir hedeftir. Araştırmacılar, Olimpiyat problemlerinde ustalaşmanın, onları otomatik olarak yeni bilgi keşfedilebilen daha genel bir yapay zekaya bir adım daha yaklaştırdığına inanıyor.
(Fotoğraf: Dustin Humes / Unsplash)
Ayrıca bakınız: Stability AI, gelişmiş kodlama yardımı için Stable Code 3B'yi yayınladı
Sektör liderlerinden yapay zeka ve büyük veri hakkında daha fazla bilgi edinmek mi istiyorsunuz? Amsterdam, Kaliforniya ve Londra'da gerçekleşecek olan Yapay Zeka ve Büyük Veri Fuarı'nı ziyaret edin. Kapsamlı etkinlik, Dijital Dönüşüm Haftası ve Siber Güvenlik ve Bulut Fuarı ile birlikte düzenlenmektedir.