DeepMind 旗下的 AlphaGeometry 系統在最新研究中表現出媲美頂尖奧賽選手的數學水平。
據報道，周三發表在《Nature》上的一篇論文顯示，谷歌旗下 DeepMind 開發的系統 AlphaGeometry 能夠在 30 道高中國際奧賽數學題中答對 25 道。
這個準确率相當于金牌選手的水平，意味着人工智能在數學計算能力上的又一步躍升。
具體而言，在 DeepMind 團隊構建的由 1 億個合成幾何數據組成的訓練用信息集中，AlphaGeometry 能夠獲得 25 分（滿分 30），接近 2000-2022 年間奧賽獲獎者的平均分（25.9 分），并遠高于此前最先進的自動化系統的得分（10 分）。
DeepMind 研究員 Quoc V Le 表示：
" 這是邁向 AGI（通用人工智能）的關鍵一步。 "
" 這是 AI 推動科技進步的一大範本——能幫我們更好地理解世界運行秩序。"
據 DeepMind 稱，AlphaGeometry 具有 " 快速且缜密 " 的邏輯思維能力，研究員 Trieu H Trinh 稱該能力十分适合被用來解決幾何問題。
不過，研究發現 AlphaGeometry 在某些特定的問題上仍顯乏力，比如它無法解答 1979 年奧賽中的一道相交圓難題。
據介紹，AlphaGeometry 是一種神經符号 AI 系統，結合了語言學習和演繹推理，DeepMind 爲其設定的目标是 " 能夠超出人類數學思維範疇的 AI 系統 "。
倫敦數學科學研究所的研究員 Mikhail Burtsev 表示，DeepMind 的工作是向前邁出的一大步，但 " 僅限于它自身設定的挑戰範圍内 "，他表示：
" 更嚴峻的挑戰仍然存在——即 AI 能否解決尚未解答的數學問題。"
