DeepMind新模型專解幾何問題,能力與奧林匹亞數學金牌相當DeepMind在《自然》期刊的新研究論文,展示了人工智慧在數學推理上的最新進展。AlphaGeometry此一新模...

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DeepMind新模型專解幾何問題,能力與奧林匹亞數學金牌相當

DeepMind在《自然》期刊的新研究論文,展示了人工智慧在數學推理上的最新進展。AlphaGeometry此一新模型能解決複雜的幾何問題,其程度接近高中生國際數學奧林匹亞競賽(IMO)金牌得主。在30道幾何問題基準測試中,於標準比賽時限過去即便是最先進的系統,也只能解決10道問題,AlphaGeometry則能夠解決25道題目,而人類金牌得主平均可解決25.9道。

過去人工智慧系統在解決幾何和數學的複雜問題常會遭遇困難,主要是因為缺乏推理技能和訓練資料。AlphaGeometry系統結合了神經語言模型的預測能力,以及規則推理引擎,兩者協同工作高效尋找問題解法。

AlphaGeometry是一個神經符號(Neuro-Symbolic)系統,這是一種結合神經網路和符號推理的人工智慧技術,目的在於結合這兩種系統的優勢,以解決傳統人工智慧方法沒辦法克服的挑戰。研究人員解釋,這是類似《快思慢想》書中的方法,一個系統提供快速直觀的想法,另一個系統則提供深思熟慮,經理性思考的決策。 网页链接

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