AI для Всех

AlphaGeometry от DeepMind - прекрасно, как свидание поэта с математикой, и триумфально, как олимпийское золото

DeepMind представил умопомрачительную AlphaGeometry - это сочетание языковой модели и символического двигателя дедукции. Один компонент быстро генерирует интуитивные идеи, а другой - принимает рациональные решения. В официальном пресс релизе такой подход сравнили с “думай медленно... решай быстро”, где AI сочетает творчество и логику {кто читал Канемана, расскажите}

В чем прорыв:
🌌AlphaGeometry демонстрирует способность решать геометрические задачи на уровне золотых медалистов Международной математической олимпиады.
🌌Система успешно решила 25 из 30 задач олимпиады, используя комбинацию статистических предположений, типичных для языковых моделей, и символического рассуждения - буквально, рисуя окружности и отрезки.
🌌Вместо обычного естественного языка команда разработала собственный язык для геометрических доказательств со строгим синтаксисом, аналогичным языку программирования, что позволяет программно проверять ответы. По сути, он говорит на “геометрическом”, и удивительно, но его можно понять!
🌌AlphaGeometry обучалась на 100 миллионах сгенерированных и отфильтрованный доказательств, что обеспечило надежность результатов и позволило избежать потенциальных проблем, связанных с обучением на данных из интернета.

Самое интересное тут - нейросимволический подход. Языковая модель генерирует интуитивные идеи и предложения, а символический двигатель обрабатывает эти предложения, используя формальную логику и четкие правила для проверки выводов.

Take home message:
Эта система не просто даёт ответ на геометрические задачи - она переопределяет подход к решению задач с помощью AI далеко за пределами математики.
Т.е. AI может идти дальше распознавания образов и статистически выводов, а начать активно применять логическое мышление для открытия новых знаний. Ещё один шаг к AGI

♾ Статья в Nature
📐 Github repo

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

🔥84👍11❤7

www.tgoop.com/nn_for_science/1885

8.38K viewsGinger Spacetail, Jan 17, 2024 at 23:20

AlphaGeometry от DeepMind - прекрасно, как свидание поэта с математикой, и триумфально, как олимпийское золото

DeepMind представил умопомрачительную AlphaGeometry - это сочетание языковой модели и символического двигателя дедукции. Один компонент быстро генерирует интуитивные идеи, а другой - принимает рациональные решения. В официальном пресс релизе такой подход сравнили с “думай медленно... решай быстро”, где AI сочетает творчество и логику {кто читал Канемана, расскажите}

В чем прорыв:
🌌AlphaGeometry демонстрирует способность решать геометрические задачи на уровне золотых медалистов Международной математической олимпиады.
🌌Система успешно решила 25 из 30 задач олимпиады, используя комбинацию статистических предположений, типичных для языковых моделей, и символического рассуждения - буквально, рисуя окружности и отрезки.
🌌Вместо обычного естественного языка команда разработала собственный язык для геометрических доказательств со строгим синтаксисом, аналогичным языку программирования, что позволяет программно проверять ответы. По сути, он говорит на “геометрическом”, и удивительно, но его можно понять!
🌌AlphaGeometry обучалась на 100 миллионах сгенерированных и отфильтрованный доказательств, что обеспечило надежность результатов и позволило избежать потенциальных проблем, связанных с обучением на данных из интернета.

Самое интересное тут - нейросимволический подход. Языковая модель генерирует интуитивные идеи и предложения, а символический двигатель обрабатывает эти предложения, используя формальную логику и четкие правила для проверки выводов.

Take home message:
Эта система не просто даёт ответ на геометрические задачи - она переопределяет подход к решению задач с помощью AI далеко за пределами математики.
Т.е. AI может идти дальше распознавания образов и статистически выводов, а начать активно применять логическое мышление для открытия новых знаний. Ещё один шаг к AGI

♾ Статья в Nature
📐 Github repo