STANFORD, California — Durante cuatro años, el científico informático Trieu Trinh estuvo obsesionado con construir modelos de inteligencia artificial (IA) para resolver problemas geométricos en la Olimpiada Internacional de Matemáticas, el examen anual dirigido a los estudiantes más sintonizados con las matemáticas. estudiantes de secundaria de todo el mundo. Llamado AlphaGeometry, el sistema resuelve problemas olímpicos casi al nivel de un medallista de oro.
Trinh presentó el proyecto a dos investigadores de Google y lo aceptaron como residente de 2021 a 2023. AlphaGeometry se une al grupo de sistemas de inteligencia artificial de Google DeepMind, conocido por su capacidad para resolver desafíos complejos de gran conciencia. AlphaZero conquistó el ajedrez en 2017.
Las matemáticas son un problema más difícil, porque el número de caminos hacia la solución es a veces infinito; El fracaso siempre termina. ‘Estamos dando un gran paso adelante en términos de resultados’, afirmó Trinh, autor principal de un artículo sobre el proyecto en la revista Nature. AlphaGeometry presenta 30 problemas de geometría olímpica realizados entre 2000 y 2022.
El sistema resuelve 25; Durante el mismo período, el medallista de oro promedio obtuvo 25,9. Trinh también atribuyó los problemas a un sistema desarrollado en la década de 1970 que se sabe que es el sistema de demostración de teoremas geométricos más poderoso; resolver 10. Terence Tao, matemático de la Universidad de California en Los Ángeles (y el medallista de oro más joven en la historia olímpica, a los 12 años) dijo que AlphaGeometry logró resultados sorprendentemente sólidos.
Para Trinh, el razonamiento matemático es sólo un tipo de razonamiento pero tiene la ventaja de ser fácil de verificar. Las matemáticas son el lenguaje de la verdad, afirmó. Si desea crear IA, es importante crear una IA confiable y que busque la verdad, especialmente para aplicaciones críticas para la seguridad.
AlphaGeometry es un sistema de simbología neuronal. Combina un modelo de lenguaje de red neuronal (bueno para la intuición artificial, como ChatGPT, pero más pequeño) con un motor simbólico (bueno para el razonamiento artificial, como una especie de calculadora lógica). Este sistema tiene dos nuevas funciones especiales.
En primer lugar, la red neuronal se entrenó únicamente con datos generados algorítmicamente (100 millones de pruebas de geometría) sin utilizar ejemplos humanos. El uso de datos sintéticos ha ayudado a superar una barrera para la demostración automatizada de teoremas: la falta de datos de entrenamiento verificables por humanos traducidos a un lenguaje legible por máquinas. En segundo lugar, una vez que AlphaGeometry resuelve un problema, el motor simbólico comienza a resolver ese problema; Si se atasca, la red neuronal sugerirá formas de respaldar el razonamiento de la prueba.
El ciclo continúa hasta que se realiza la solución o hasta que se agota el tiempo (cuatro horas y media). Este proceso de soporte se llama construcción de backend. Sumar una recta, dividir un ángulo en dos: así es como los matemáticos juguetean e intentan resolver un problema.
En este sistema, la red neuronal aprendió a crear estructuras auxiliares y con forma humana. Trinh dijo que quería dar un paso atrás y considerar los principios básicos comunes a todos los tipos de razonamiento. Stanislas Dehaene, neurocientífico cognitivo del Collège de France, dijo que quedó impresionado con el desempeño de AlphaGeometry.
Pero señala que no ‘ve’ ninguno de los problemas que resuelve, sino que simplemente registra las codificaciones lógicas y digitales de la imagen. Los investigadores coinciden en que los elementos visuales pueden resultar útiles. Thang Luong, investigador principal del proyecto, dijo que el proyecto podría complementarse, quizás dentro de un año, utilizando Gemini de Google, un sistema multimodal que maneja tanto texto como imágenes.
En diciembre, Luong fue a la ciudad de Ho Chi Minh, Vietnam, y le mostró AlphaGeometry a Le Ba Khanh Trinh, su antiguo profesor de secundaria y entrenador olímpico. Fue el mejor medallista de oro en los Juegos Olímpicos de 1979 y ganó un premio especial por su elegante solución geométrica. Analizó una de las pruebas de AlphaGeometry y la encontró notable, pero insatisfactoria, recuerda Luong: la encontró mecánica y pensó que carecía del alma, la belleza de una solución que ‘estoy buscando’.
Satisfactorio o no, hay más motivación para los investigadores de IA. En noviembre, se anunció un nuevo desafío: el Premio de la Olimpíada de Matemáticas con Inteligencia Artificial de 5 millones de dólares para el primer proyecto de IA que gane una medalla de oro olímpica. Por: SIOBHAN ROBERTS BBC-NEWS-SRC: http://www.nytsyn.com/subscribe/stories/7102515, FECHA DE IMPORTACIÓN: 2024-02-06 18:48:03
