Google の DeepMind AI が複雑な数学コンテストで銀メダルを獲得

通常、AI システムは複雑な数学的課題にうまく対処できないため、この成果は注目に値します。

今日の人工知能 (AI) システムは多くのスキルを備えていますが、複雑な数学問題に取り組むとなると通常は不十分です。だからこそ Google は、同社の 2 つの DeepMind AI システムが権威ある数学コンテストで提起されたいくつかの難題を解決できたことに興奮しています。

Googleは木曜日に公開された新しい投稿の中で、自社のDeepMind AlphaProofおよびAlphaGeometry 2 AIモデルのAIのスマートさと成果を宣伝した。 2024 年の国際数学オリンピック (IMO) に出場すると、2 つのシステムは 6 つの問題のうち 4 つを解決しました。この努力により、通常は若い数学者を対象とするこのコンテストで初めて、Google の AI に銀メダリストと同じレベルの賞が与えられました。

IMO は毎年、大学進学前のエリート数学者を招待し、代数、組み合わせ論 (多数の物体の数え方、選択、配置)、幾何学、数論の 6 つの非常に難しい問題に取り組んでもらいます。この競争は人間を超えて広がり、高度な数学的推論における機械学習と AI システムをテストおよび測定する方法にもなりました。

Google の AI が理解できる形式言語に翻訳された問題を使用して、AlphaProof は 2 つの代数問題と 1 つの数論の問題を解決し、答えを見つけるだけでなく、答えが正しいことも証明しました。 Google は、数論の課題をコンテストの中で最も難しい課題として挙げ、人間の参加者のうちわずか 5 人が解決したと述べました。 AlphaGeometry 2 はジオメトリの問題を解決しました。しかし、どちらのモデルも 2 つの組み合わせ論の問題を解決できませんでした。

AlphaProof は、形式言語 Lean を使用して数学的ステートメントを証明するように自らをトレーニングできる AI ベースのシステムです。 AlphaProof は、事前トレーニング済みの言語モデルと AlphaZero 強化学習アルゴリズムを組み合わせて、チェス、将棋、囲碁の遊び方と勝ち方を学習していました。

AlphaGeometry 2 は、AlphaGeometry の改良版です。 Google の Gemini AI をベースにしたこのモデルは、物体の動きや角度、比率、距離の方程式を含む、非常に難しい幾何学問題を処理できます。

AlphaProof と AlphaGeometry 2 の数学スキルをテストするだけでなく、Google は IMO を利用して、高度な問題解決機能を備えた Gemini 上に構築された自然言語推論システムを試しました。他の 2 つのモデルとは異なり、このモデルでは問題を形式言語に翻訳する必要がありません。

これらのモデルの達成は抽象的に聞こえるかもしれませんが、Google はこれを AI の未来に向けた新たな一歩と見ています。

「私たちは、数学者が AI ツールを使って仮説を調査し、長年の問題を解決するための大胆な新しいアプローチを試し、時間のかかる証明要素を迅速に完了する未来、そして Gemini のような AI システムがより高性能になる未来に興奮しています。数学とより広範な推論が得意です」と同社は投稿で述べた。