Hogyan oldotta meg a mesterséges intelligencia a Nemzetközi Matematikai Olimpia kérdéseit, és nyerte az aranyérmet?

Egy mesterséges intelligencia modellt betanítottak arra, hogy egy igazi matek szakos diákhoz hasonlóan oldja meg a Nemzetközi Matematikai Olimpia (IMO) kérdéseit. Nemcsak a helyes választ adja, hanem lépésről lépésre kiírja a megoldást, mint egy aranyérmes.

MI-modell oldja meg a Nemzetközi Matematikai Olimpia (IMO) kérdéseit

A mesterséges intelligencia ma már nemcsak a gyakori matematikai problémák megoldására képes, hanem a Nemzetközi Matematikai Olimpián (IMO) is át tud menni. Egy 2025-ben nemzetközi szakértők által szervezett szimulációs versenyen a DeepMind AlphaMath modellje tökéletes pontszámot ért el, és aranyérmet nyert.

Mesterséges intelligencia modellje tökéletes pontszámot ért el a szimulációs matematikai olimpián

A DeepMind és az OpenAI kutatócsoportja által közösen fejlesztett új mesterséges intelligencia modell, az AlphaMath tökéletes pontszámot ért el a Nemzetközi Matematikai Olimpia (IMO) szimulációs vizsgáján.

Ez nem az első alkalom, hogy a mesterséges intelligencia megoldott egy összetett problémát, de ez az első alkalom, hogy egy rendszer képes egy logikus érvelési láncolatot olyan világosan és koherensen végrehajtani, ahogyan egy igazi versenyző érvelne egy aranyérmet elnyerni.

Az AlphaMath nem használ programozási algebra stílusú problémamegoldó technikákat, mint a Wolfram Alpha, és nem is kizárólag a következő szó predikciójára támaszkodik, mint a jelenlegi nyelvi modellek. Ehelyett a mély neurális hálózatok és a szimbolikus logika kombinációjára támaszkodik – ezt a megközelítést neuroszimbolikus érvelésnek nevezik.

Ennek köszönhetően az AlphaMath megérti a természetes nyelven leírt problémákat, precíz logikai lépésekre bontja azokat, majd a teljes megoldást matematikai bizonyításként mutatja be.

Az AlphaMath felépítésének figyelemre méltó tulajdonsága, hogy nemcsak a helyes megoldásokra, hanem több millió helytelen megoldásra is betanítja a modellt, a hibák kijavítására szolgáló lépésekkel együtt. Ez a folyamat segít a rendszernek megtanulni a logikai hibák észlelését, a feltételezések ésszerűségének értékelését, és a megoldás irányának módosítását minden lépésben.

Ez egy elmozdulás a „minták memorizálásától” a „strukturált kritikai gondolkodáson” alapuló tanulás felé, amely segít a modellnek nemcsak helyesen megoldani, hanem az érvelési folyamatot is irányítani, mint egy profi matematikus.

Egy szimulált IMO vizsgával tesztelve az AlphaMath bemutatta, hogy képes magát a problémát elemezni, feltételezéseket újraalkotni, megközelítéseket javasolni, saját megoldásait kritizálni, és végül a megoldást szöveges formában, képletekkel bemutatni, ahogyan azt az igazi IMO versenyzők gyakran teszik.

Ez az első alkalom, hogy egy mesterséges intelligencia rendszer nemcsak megtalálta a választ , hanem olyan teljes mértékben és meggyőzően reprodukálta az érvelési folyamatot is, hogy az egy valódi, kézzel írott vizsgához hasonlóan osztályozható.

Az érvelő mesterséges intelligencia felemelkedése: a matematikai megoldásoktól a tudástervezésig

Az AlphaMath sikere nemcsak a mesterséges intelligencia új matematikai képességeit demonstrálja, hanem kiterjeszti a számítógépek azon képességét is, hogy hozzáférjenek a korábban csak az emberek számára elérhető, magasan strukturált tudásterekhez .

A problémák megértésének, a logika elemzésének, a bizonyítások konstruálásának és az önreflexiónak a képessége arra utal, hogy a mesterséges intelligencia egyre közelebb kerül a formális tudás manipulálásához, ami a mesterséges intelligencia egyik nagy kihívása.

Az AlphaMath nem úgy működik, mint egy hagyományos digitális számítógép. A modell megérti a természetes nyelvet, és azt használja szervezett matematikai gondolkodási struktúrák létrehozására.

Ez egy előrelépés, amely lehetővé teszi a mesterséges intelligencia számára, hogy ne csak olvasson és válaszoljon, hanem saját, ellenőrizhető gondolkodási rendszereket is építsen. Amikor az érvelést modellezik és automatizálják , a mesterséges intelligencia nemcsak a válaszok megtalálásában segít az embereknek, hanem szerepet játszhat a programozási hibák észlelésében, a tételek bizonyításában, a mikrochipek tervezésében vagy az elméleti fizika kutatásában is.

Az AlphaMath egyedülálló abban, hogy nem csak a matematikai képleteket bemenetként dolgozza fel, hanem közvetlenül a leírt probléma leírásával is dolgozik, akárcsak egy diák, aki megkapja a vizsgát, és elkezd gondolkodni. Ez magasabb szintű interoperabilitást teremt a mesterséges intelligencia és az akadémiai területek között, ahol a nyelv és az érvelés alapvető eszközök, nem csak a puszta számítás.

Bár az AlphaMath még nem képes új problémákat generálni vagy kreatív matematikai fogalmakat felfedezni , amelyekhez emberi intuíció és tapasztalat szükséges, a szimulált IMO vizsgán elért tökéletes pontszáma egyértelmű jelzés arra, hogy a mesterséges intelligencia egy új szakaszba lép, amelyben már nem csak reagál, hanem szisztematikusan érvel is.

És ez az alapja a specializált mesterséges intelligencia jövőbeli generációinak, ahol a logika már nem emberi privilégium.

Vissza a témához

Tuan Vi

Forrás: https://tuoitre.vn/ai-giai-de-olympic-toan-quoc-te-the-nao-ma-gianh-huy-chuong-vang-20250725180121618.htm