โมเดล AI แก้ปัญหา คณิตศาสตร์โอลิมปิก ระหว่างประเทศ (IMO)
ปัจจุบัน AI ไม่เพียงแต่สามารถแก้โจทย์คณิตศาสตร์ทั่วไปได้เท่านั้น แต่ยังผ่าน การแข่งขันคณิตศาสตร์โอลิมปิก ระหว่างประเทศ (IMO) ได้อีกด้วย ในการแข่งขันจำลองสถานการณ์ที่จัดโดยผู้เชี่ยวชาญนานาชาติในปี 2025 โมเดล AlphaMath ของ DeepMind สามารถทำคะแนนได้เต็มและคว้าเหรียญทองมาได้
โมเดล AI บรรลุคะแนนเต็มในการแข่งขัน คณิตศาสตร์จำลองโอลิมปิก
AlphaMath ซึ่งเป็นโมเดลปัญญาประดิษฐ์ใหม่ ที่พัฒนาโดย DeepMind ร่วมกับทีมวิจัยจาก OpenAI เพิ่งได้รับคะแนนเต็มในการสอบจำลอง การแข่งขันคณิตศาสตร์โอลิมปิก ระหว่างประเทศ (IMO)
นี่ไม่ใช่ครั้งแรกที่ AI แก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนได้ แต่เป็นครั้งแรกที่ระบบสามารถดำเนินการตรรกะเชิงเหตุผลได้อย่างชัดเจนและสอดคล้องกันเท่ากับที่ผู้เข้าแข่งขันจริงจะใช้เหตุผลเพื่อคว้าเหรียญทอง
AlphaMath ไม่ได้ใช้เทคนิคการแก้ปัญหาแบบพีชคณิตเชิงโปรแกรมเหมือน Wolfram Alpha และไม่ได้อาศัยการทำนายคำถัดไปเพียงอย่างเดียวเหมือนแบบจำลองภาษาปัจจุบัน แต่ใช้การผสมผสานระหว่างเครือข่ายประสาทเทียมเชิงลึกและตรรกะเชิงสัญลักษณ์ ซึ่งเป็นวิธีการที่เรียกว่าการให้เหตุผลเชิงประสาทสัญลักษณ์
ด้วยเหตุนี้ AlphaMath จึงสามารถเข้าใจปัญหาที่อธิบายไว้ในภาษาธรรมชาติ แยกย่อยเป็นขั้นตอนตรรกะที่แม่นยำ จากนั้นนำเสนอวิธีแก้ไขที่สมบูรณ์เป็นข้อพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์
สิ่งที่น่าทึ่งเกี่ยวกับการออกแบบของ AlphaMath คือมันฝึกฝนแบบจำลองไม่เพียงแต่กับคำตอบที่ถูกต้องเท่านั้น แต่ยังรวมถึงคำตอบที่ไม่ถูกต้องนับล้านๆ รายการ พร้อมด้วยขั้นตอนในการแก้ไขข้อผิดพลาด กระบวนการนี้ช่วยให้ระบบเรียนรู้ที่จะตรวจจับข้อผิดพลาดเชิงตรรกะ ประเมินความสมเหตุสมผลของสมมติฐาน และปรับทิศทางของคำตอบในแต่ละขั้นตอน
นี่คือการเปลี่ยนแปลงจาก "การจดจำรูปแบบ" ไปสู่การเรียนรู้ "การคิดวิเคราะห์อย่างมีโครงสร้าง" ซึ่งช่วยให้โมเดลไม่เพียงแค่แก้ปัญหาได้อย่างถูกต้องเท่านั้น แต่ยังสามารถควบคุมกระบวนการใช้เหตุผลได้เหมือนนักคณิตศาสตร์มืออาชีพอีกด้วย
เมื่อทดสอบด้วยการสอบ IMO จำลอง AlphaMath แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการวิเคราะห์ปัญหาในตัวมันเอง ตั้งสมมติฐานใหม่ เสนอแนวทาง วิพากษ์วิจารณ์วิธีแก้ปัญหาของตัวเอง และสุดท้ายนำเสนอวิธีแก้ปัญหาในรูปแบบข้อความพร้อมสูตร ในลักษณะเดียวกับที่ผู้เข้าแข่งขัน IMO ตัวจริงมักจะทำ
นี่เป็นครั้งแรก ที่ระบบ AI ไม่เพียงแต่ค้นหาคำตอบได้เท่านั้น แต่ยังสามารถจำลองกระบวนการคิดเหตุผลได้อย่างสมบูรณ์และน่าเชื่อถือ จนสามารถให้คะแนนได้เหมือนข้อสอบเขียนด้วยลายมือจริงๆ
การเพิ่มขึ้นของการใช้เหตุผล AI: จากการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์สู่การออกแบบความรู้
ความสำเร็จของ AlphaMath ไม่เพียงแต่แสดงให้เห็นถึงความสามารถใหม่ของ AI ในทางคณิตศาสตร์เท่านั้น แต่ยังขยาย ความสามารถของคอมพิวเตอร์ในการเข้าถึงพื้นที่ความรู้ที่มีโครงสร้างสูง ซึ่งก่อนหน้านี้มีให้เฉพาะมนุษย์เท่านั้นอีกด้วย
ความสามารถในการเข้าใจปัญหา วิเคราะห์ตรรกะ สร้างหลักฐาน และไตร่ตรองตนเอง แสดงให้เห็นว่า AI กำลังเข้าใกล้ความสามารถในการจัดการความรู้ที่เป็นทางการ ซึ่งถือเป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ประการหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์
AlphaMath ไม่ทำงานเหมือนคอมพิวเตอร์ดิจิทัลทั่วไป แบบจำลองนี้เข้าใจภาษาธรรมชาติและใช้ภาษานั้นเพื่อสร้างโครงสร้างการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ที่เป็นระบบ
นี่คือก้าวสำคัญที่จะช่วยให้ปัญญาประดิษฐ์ไม่เพียงแต่สามารถอ่านและตอบสนองได้เท่านั้น แต่ยังสามารถสร้างระบบการคิดที่ตรวจสอบได้ของตนเองได้อีกด้วย เมื่อ การใช้เหตุผลถูกสร้างแบบจำลองและทำงานอัตโนมัติ ปัญญาประดิษฐ์จะไม่เพียงแต่ช่วยให้มนุษย์ค้นหาคำตอบได้เท่านั้น แต่ยังสามารถมีบทบาทในการตรวจจับข้อผิดพลาดในการเขียนโปรแกรม การพิสูจน์ทฤษฎีบท การออกแบบไมโครชิป หรือการวิจัยทางฟิสิกส์เชิงทฤษฎีได้อีกด้วย
สิ่งที่เป็นเอกลักษณ์คือ AlphaMath ไม่เพียงแต่ประมวลผลสูตรคณิตศาสตร์เป็นอินพุตเท่านั้น แต่ยังทำงานโดยตรงกับคำอธิบายปัญหาที่เขียนไว้ เหมือนกับที่นักเรียนเข้าสอบแล้วเริ่มคิด สิ่งนี้สร้างระดับการทำงานร่วมกันที่สูงขึ้นระหว่าง AI และสาขาวิชาการต่างๆ ซึ่งภาษาและการใช้เหตุผลเป็นเครื่องมือหลัก ไม่ใช่แค่การคำนวณเพียงอย่างเดียว
แม้ว่า AlphaMath จะยังไม่สามารถสร้างปัญหาใหม่ๆ หรือ ค้นพบ แนวคิดทางคณิตศาสตร์ที่สร้างสรรค์ได้ ซึ่งต้องใช้สัญชาตญาณและประสบการณ์ของมนุษย์ แต่คะแนนเต็มในการสอบ IMO จำลองนั้นเป็นสัญญาณที่ชัดเจนว่า AI กำลังเข้าสู่ขั้นตอนใหม่ที่ไม่เพียงแค่ตอบสนองเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการใช้เหตุผลอย่างเป็นระบบอีกด้วย
และนั่นคือรากฐานสำหรับ AI เฉพาะทางรุ่นอนาคต ซึ่งตรรกะไม่ใช่สิทธิพิเศษของมนุษย์อีกต่อไป
ที่มา: https://tuoitre.vn/ai-giai-de-olympic-toan-quoc-te-the-nao-ma-gianh-huy-chuong-vang-20250725180121618.htm
การแสดงความคิดเห็น (0)