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Google DeepMind bringt KI näher an die menschlichen Fähigkeiten in komplexer Mathematik heran

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Google DeepMind bringt KI näher an die menschlichen Fähigkeiten in komplexer Mathematik heran

Google DeepMind hat einen großen Schritt getan, um künstliche Intelligenz (KI) mit der Fähigkeit des Menschen in Einklang zu bringen, komplexe Mathematik zu lösen.

Die Forscher haben zwei neue Systeme gepaartbekannt als AlphaProof und AlphaGeometry 2, die ihnen Aufgaben aus der Internationalen Mathematikolympiade stellte. Seit 1959 gibt es einen weltweiten Mathematikwettbewerb für Oberstufenschüler, der jedes Jahr sechs äußerst schwierige Aufgaben umfasst. Zu den Themen gehören Algebra und Geometrie, wobei die Gewinner mit einer Goldmedaille neben den weltbesten und klügsten jungen Mathematikern auf ein Podium gesetzt werden.

Obwohl die Ergebnisse von KI-Systemen beeindruckend sind, sind sie zumindest noch nicht auf dem Niveau der intelligentesten Menschen auf diesem Niveau. Das Google DeepMind-„Team“ erzielte 28 von 42 verfügbaren Punkten, einen Punkt weniger als für eine Gold-Bewertung erforderlich, und musste sich mit einer Silber-Bewertung zufrieden geben.

Verständlich und im Gegensatz zu menschlicher Leistung ist die von DeepMind vorgeschlagene Antwort AlphaProof und AlphaGeometry 2 sind entweder perfekt oder erbärmlich. Die KI löste vier Fragen präzise und erhielt die Bestnote, bei den anderen beiden Fragen jedoch nichts. Die Technologie konnte nicht einmal die Antwort finden.

Bauen Sie Brücken zwischen Bällen

Ein weiterer wichtiger Punkt ist, dass DeepMind-Experimente keine zeitliche Begrenzung haben. Manche Fragen werden in Sekundenschnelle beantwortet, während andere den ganzen Tag drei Tage in Anspruch nehmen. Im Gegensatz dazu haben menschliche Teilnehmer bei Olympischen Spielen maximal neun Stunden Zeit, um den Test zu absolvieren.

Die beiden von den Forschern gepaarten KI-Systeme sollen sehr unterschiedlich sein. AlphaProof, das diese drei Fragen beantwortet, funktioniert durch die Kombination großer Sprachmodelle (wie sie in Chatbots verwendet werden) mit einer speziellen „Reinforcement Learning“-Technik. AlphaGeometry kombiniert das LLM mit einem fokussierten, mathematisch ausgerichteten Ansatz.

Thomas Hubert, Hauptforscher bei AlphaProof, erklärte: „Wir versuchen, eine Brücke zwischen diesen beiden Bereichen zu schlagen damit wir die Sicherheit, die die formale Mathematik mit sich bringt, und die in der informellen Mathematik verfügbaren Daten nutzen können.“

Bildnachweis: Via Ideogram

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