Google DeepMind heeft het ontwerp aangekondigd van een nieuw kunstmatige intelligentie (AI)-model, ontworpen om geometrieproblemen op te lossen met dezelfde mogelijkheden als een menselijke gouden medaillewinnaar op de Olympische Spelen.
Het nieuwe AI-model, AlphaGeometry, lost complexe geometrie-uitdagingen op met een test van 30 Olympiade-problemen. Geïnspireerd door het oude Griekenland, biedt de Internationale Wiskundeolympiade getalenteerde middelbare schoolwiskundigen die wiskundige problemen binnen een tijdslimiet oplossen.
Google (NASDAQ: GOOGL) Het model van DeepMind loste 25 van de 30 problemen op en overtrof daarmee de vorige AI-poging. Vóór AlphaGeometry slaagden eerdere modellen er slechts in om tien uitdagingen op te lossen, wat de moeilijkheid van AI-systemen onderstreept bij het aantonen van vaardigheid bij het oplossen van geometrieproblemen.
AI-systemen worstelen doorgaans met geometrie vanwege het ontbreken van trainingsgegevens en een inherent tekort aan logische en redeneervaardigheden. Om de gapende uitdaging op te lossen, wendde Google DeepMind zich tot een neuraal taalmodel en een deductiemotor om de probleemoplossende vaardigheden van zijn modellen te verbeteren, aangevuld met 100 miljoen synthetische datavoorbeelden.
Het eindresultaat is een systeem dat zichzelf kan trainen om complexe problemen op te lossen in een gesplitste strategie. Het neurale taalmodel biedt snelle ideeën die misschien onjuist zijn, maar het opnemen van een deductiemotor biedt een rationeel pad om tot oplossingen te komen.
“Het taalmodel van AlphaGeometry leidt zijn symbolische deductiemotor naar waarschijnlijke oplossingen voor geometrieproblemen”, aldus de technologiegigant. "Deze aanwijzingen helpen de gaten op te vullen en stellen de symbolische motor in staat verdere conclusies te trekken over het diagram en de oplossing te naderen."
Uiteindelijk zeggen experts dat de combinatie van twee systemen indrukwekkende resultaten heeft opgeleverd, en dat het voor mensen leesbare resultaten oplevert in plaats van te vertrouwen op ‘vervelende algebraberekeningen’.
“De output van AlphaGeometry is indrukwekkend omdat het zowel verifieerbaar als zuiver is”, zegt voormalig gouden medaillewinnaar van de Olympische Spelen, Evan Chen. “Het maakt gebruik van klassieke geometrieregels met hoeken en soortgelijke driehoeken, net zoals leerlingen dat doen.”
DiepDe geest gaat het AI-konijnenhol in
Google DeepMind heeft zich achter AI en innovatie met opkomende technologieën geworpen en een reeks modellen met indrukwekkende mogelijkheden onthuld. Eind 2023 lanceerde het team een AI-model dat miljoenen nieuwe materialen kan genereren door hun structuren te voorspellen.
In een andere studie stelde het team een nieuwe methode voor om de mogelijkheden van grote taalmodellen (LLM's) te verbeteren door ze te koppelen aan bestaande modellen, met behulp van het nieuwe Composition to Augment Language Model (CALM).
Andere projecten zijn onder meer de race om onzichtbare watermerken uit te rollen voor door AI gegenereerde afbeeldingen, een weervoorspellingsmodel en onderzoeken die het menselijk vermogen om nieuwe vaardigheden te leren nabootsen.
Om ervoor te zorgen dat kunstmatige intelligentie (AI) binnen de grenzen van de wet kan functioneren en kan gedijen in het licht van de groeiende uitdagingen, moet het een enterprise blockchain-systeem integreren dat de kwaliteit en het eigendom van de gegevensinvoer garandeert, waardoor het de gegevens veilig kan houden en tegelijkertijd de onveranderlijkheid kan garanderen. Van de gegevens. Bekijk de dekking van CoinGeek over deze opkomende technologie voor meer informatie waarom Enterprise blockchain de ruggengraat van AI zal zijn.
Bekijk: AI omzetten in ROI
Nieuw bij blockchain? Bekijk de sectie Blockchain voor beginners van CoinGeek, de ultieme brongids voor meer informatie over blockchain-technologie.
Bron: https://coingeek.com/got-geometry-problems-google-deepmind-new-ai-model-can-solve-them-for-you/