大數(shù)據(jù)文摘授權(quán)轉(zhuǎn)載自夕小瑤科技說
作者 | 王二狗
谷歌DeepMind 最新AI研究突破登上了《Nature》！
這篇《Solving olympiad geometry without human demonstrations》研究論文提出了AI系統(tǒng) AlphaGeometry，能夠以接近人類奧林匹克金牌得主的水平解決奧林匹克幾何問題。
這是在邁向更先進(jìn)和通用的人工智能系統(tǒng)的道路上發(fā)展深度數(shù)學(xué)推理的一個(gè)重要里程碑。
在對 30 道奧數(shù)幾何題的基準(zhǔn)測試中，AlphaGeometry 在標(biāo)準(zhǔn)奧數(shù)時(shí)限內(nèi)成功解決了 25 道，正確率高達(dá)83%。相比之下，之前最先進(jìn)的AI系統(tǒng)僅解決了 10道，而人類金牌得主平均解決了 25.9 個(gè)問題。
另外值得一提的是，AlphaGeometry 在人類專家評估下解決了 2000 年和 2015 年奧林匹克競賽中的所有幾何問題，且與許多先前的方法不同，AlphaGeometry 生成的證明可讀性很強(qiáng)。
谷歌DeepMind CEO 哈薩比斯對AlphaGeometry 團(tuán)隊(duì)取得的成就表示祝賀：
神經(jīng)語言模型+符號推演引擎
AlphaGeometry 是一個(gè)由神經(jīng)語言模型和符號推演引擎兩個(gè)部分組成的神經(jīng)符號系統(tǒng)，二者一起解決復(fù)雜幾何定理的證明。類似于“思考，快和慢”的理念，一個(gè)系統(tǒng)提供快速、直觀的想法，而另一個(gè)系統(tǒng)則提供更加深思熟慮、理性的決策。這其中：
- 神經(jīng)語言模型，可以預(yù)測有用的幾何結(jié)構(gòu)來解決問題；
- 符號推演引擎，能夠使用邏輯規(guī)則推導(dǎo)出結(jié)論；
而二者的結(jié)合能夠揚(yáng)長避短，AlphaGeometry系統(tǒng)中的語言模型引導(dǎo)符號推導(dǎo)引擎尋找?guī)缀螁栴}的可能解決方案。
奧林匹克幾何問題基于圖表，需要添加如點(diǎn)、線或圓新的幾何結(jié)構(gòu)才能解決。AlphaGeometry 的語言模型可以從無數(shù)種可能性中預(yù)測添加哪些新結(jié)構(gòu)最有用。這些線索有助于填補(bǔ)空白，并允許符號引擎對圖表進(jìn)行進(jìn)一步推論并接近解決方案。
比如讓AlphaGeometry 解決一個(gè)簡單的問題：給定問題圖及其定理前提（左），AlphaGeometry（中）首先使用符號引擎推導(dǎo)有關(guān)圖的新陳述，直到找到解決方案或用盡新陳述。如果找不到解決方案，AlphaGeometry 的語言模型會添加一種可能有用的構(gòu)造（藍(lán)色），為符號引擎開辟新的推導(dǎo)路徑。這個(gè)過程一直循環(huán)持續(xù)，直到找到解決方案為止（右）。
僅接受合成數(shù)據(jù)的訓(xùn)練（1 億個(gè)）
由于缺乏推理技能和訓(xùn)練數(shù)據(jù)，AI系統(tǒng)經(jīng)常難以解決幾何和數(shù)學(xué)中的復(fù)雜問題。AlphaGeometry 的系統(tǒng)將神經(jīng)語言模型的預(yù)測能力與規(guī)則約束演繹引擎相結(jié)合，協(xié)同工作來尋找解決方案。
谷歌DeepMind 開發(fā)了一種“符號推演與回溯”方法生成了 1 億個(gè)合成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，打破了數(shù)據(jù)瓶頸，成功地在沒有任何人類演示的情況下訓(xùn)練出來了 AlphaGeometry。
谷歌的“符號推演與回溯”合成數(shù)據(jù)生成方法使用高度并行計(jì)算，系統(tǒng)首先生成十億個(gè)幾何對象的隨機(jī)圖，并詳盡地推導(dǎo)出每個(gè)圖中點(diǎn)和線之間的所有關(guān)系。AlphaGeometry 找到了每個(gè)圖表中包含的所有證明，然后向后回溯工作找出需要的附加構(gòu)造來得出這些證明。
AGI數(shù)學(xué)推理的一個(gè)重要里程碑
AlphaGeometry展示了人工智能不斷增長的邏輯推理能力以及發(fā)現(xiàn)和驗(yàn)證新知識的能力。
網(wǎng)友們紛紛表示祝賀：
谷歌DeepMind表示：
解決奧林匹克級別的幾何問題是在邁向更先進(jìn)和通用的人工智能系統(tǒng)的道路上發(fā)展深度數(shù)學(xué)推理的一個(gè)重要里程碑。
我們決定開源 AlphaGeometry 代碼和模型，并希望與合成數(shù)據(jù)生成和訓(xùn)練中的其他工具和方法一起，幫助在數(shù)學(xué)、科學(xué)和人工智能領(lǐng)域開辟新的可能性。
菲爾茲獎(jiǎng)得主和IMO金牌獲得者NG? B?O CH?U表示：
現(xiàn)在我知道了為何AI領(lǐng)域的研究人員會首先嘗試解決 IMO 幾何問題，因?yàn)檫@里尋找的解決方案有點(diǎn)像國際象棋，系統(tǒng)在每一步中的合理動(dòng)作數(shù)量都相當(dāng)少。但我仍然對谷歌DeepMind 這項(xiàng)工作感到驚訝，這是一項(xiàng)令人印象深刻的成就。
