Tao Zhexuan은 Google AlphaProof에 대해 다음과 같이 말했습니다: AI는 수학 대회에서 '비범한 지혜'를 보여줍니다.

수학 올림피아드 문제에 직면하면 AI의 "IQ"가 충분하지 않은 경우가 많습니다. 그러나 이것은 과거의 일입니다. 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 AI를 활용해 올해 국제수학올림피아드 IMO의 실제 문제를 해결했고, 금메달 획득까지 한 발짝 더 다가섰다. AI의 경우 수학 올림피아드는 더 이상 문제가 되지 않습니다. IMO 2024의 6개 질문은 각각 7점으로 최대 총점은 42점입니다. DeepMind의 시스템은 결국 28점을 얻었습니다. 이는 해결한 4가지 문제 모두에서 만점을 받았음을 의미합니다. 이는 은메달 부문 최고 점수에 해당합니다.

2. AI를 자주 사용하는 수학자 Tao Zhexuan- 보조 교정, 최근 출장으로 바빠서 문제 해결 엔진 AlphaProof 및 AlphaGeometry2를 완전히 소화하지 못했습니다. 하지만 그는 자신의 블로그에 딥마인드의 AI 시스템이 IMO 대회에 참가하는 것에 대한 자신의 견해를 피력했다.

   

   Tao Zhexuan이 말하는
3. 이것은 벤치마크 과제를 달성하기 위해 AI 지원 또는 완전 자율적 방법에 대한 우리의 기대를 다시 한 번 바꾸는 매우 훌륭한 작업입니다.
4. 예를 들어, IMO 수준의 기하학 문제는 기본적으로 전용 AI 도구에 대해 해결되었으며 형식 증명이 있는 IMO 문제는 강화 학습 프로세스를 통해 적어도 어느 정도 AI로 극복할 수 있습니다. 단, 각 문제에는 현재 상당한 계산량이 필요하고 필요합니다. 공식화에 있어 인간의 도움.
5. Tao Zhexuan은 이 방법이 형식 수학을 자동화하여 형식 구성 요소를 포함하는 수학적 연구 방법을 촉진할 수도 있다고 믿습니다. 결과적으로 생성된 공식적인 증거 데이터베이스는 보다 공개적으로 공유된다면 유용한 리소스가 될 수 있습니다.
6. 이 접근 방식(전체적인 접근 방식에 중점을 두고 AlphaGo의 정신과 유사한 강화 학습을 기반으로 함)은 매우 영리하고 돌이켜보면 의미가 있습니다. "AI 효과"가 설명했듯이 인간 지능을 보여주는 것처럼 느껴지지는 않지만 여전히 AI 지원 문제 해결 도구 세트의 기능이 확장된 것입니다.

   

   "AI 효과"

"AI 효과"란 인공지능 기술이 발전하거나 문제를 해결할 때 사람들이 이러한 성과가 실제 인공지능이 아니거나 실제 지능을 갖고 있지 않다고 생각하는 경향이 있다는 것을 의미합니다. 즉, 일단 기술이 이해되거나 대중화되면 더 이상 지능적인 것으로 간주되지 않습니다. 이러한 현상은 기술이 발전함에 따라 '지능'에 대한 사람들의 정의와 기대가 계속해서 향상될 것임을 보여줍니다.

NuminaMath Model

이달 초 Tao Zhexuan은 자신의 블로그를 통해 AI 수학 올림피아드(AIMO Progress Award)의 예비 결과가 발표되었다고 발표했습니다. 그 중 누미나 팀이 1위를 차지했다.

NuminaMath 모델은 완전히 자동화되어 훨씬 더 리소스 효율적이며 완전히 다른 접근 방식을 취합니다(대규모 언어 모델을 사용하여 Python 코드를 생성하여 무차별 대입으로 지역 경쟁 수준의 수치 답 문제를 해결함). 이 모델은 또한 완전한 오픈 소스입니다.

딥마인드의 수학적 추론 연구

딥마인드는 수학적 추론에도 끊임없는 노력을 기울이고 있습니다. 올해 초 인공지능 알고리즘이 수학올림피아드(IMO)에서 큰 성과를 거뒀다. "사람의 시연 없이 올림피아드 기하학을 풀다"라는 논문은 AlphaGeometry를 세계에 소개했으며, 국제 권위 있는 저널인 "Nature"에도 게재되었습니다. 전문가들은 이것이 인공지능이 인간의 추론 능력을 갖추는 데 중요한 단계라고 말합니다.

위 내용은 Tao Zhexuan은 Google AlphaProof에 대해 다음과 같이 말했습니다: AI는 수학 대회에서 '비범한 지혜'를 보여줍니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!