LONDON / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Künstliche Intelligenz von DeepMind hat einen bemerkenswerten Meilenstein erreicht, indem sie die Leistungen von Goldmedaillengewinnern der Internationalen Mathematik-Olympiade übertrifft.
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DeepMind, das führende KI-Forschungslabor von Google, hat mit seinem neuesten System AlphaGeometry2 einen bedeutenden Fortschritt erzielt. Dieses System hat die Fähigkeit, komplexe Geometrieprobleme zu lösen, die in den letzten 25 Jahren bei der Internationalen Mathematik-Olympiade (IMO) gestellt wurden. AlphaGeometry2 kann 84 % dieser Aufgaben lösen und übertrifft damit den Durchschnitt der Goldmedaillengewinner.
Der Grund für das Interesse von DeepMind an einem Wettbewerb auf Schulniveau liegt in der Hoffnung, dass die Lösung anspruchsvoller Geometrieprobleme, insbesondere der euklidischen Geometrie, der Schlüssel zu leistungsfähigeren KI-Systemen sein könnte. Die Fähigkeit, mathematische Theoreme zu beweisen und logisch zu erklären, warum ein Theorem wahr ist, erfordert sowohl logisches Denken als auch die Auswahl der richtigen Schritte zur Lösung.
AlphaGeometry2 kombiniert eine Sprachmodellkomponente aus Googles Gemini-Familie mit einer symbolischen Engine, die mathematische Regeln anwendet, um Lösungen zu finden. Diese Kombination ermöglicht es dem System, nützliche Konstruktionen zu einem Diagramm hinzuzufügen und daraus Schlüsse zu ziehen. Ein Suchalgorithmus ermöglicht es AlphaGeometry2, mehrere Lösungsansätze parallel zu verfolgen und potenziell nützliche Erkenntnisse in einer gemeinsamen Wissensbasis zu speichern.
Die Herausforderungen bei der Übersetzung von Beweisen in ein für KI verständliches Format führten dazu, dass DeepMind eigene synthetische Daten generierte, um das Sprachmodell von AlphaGeometry2 zu trainieren. Dabei wurden über 300 Millionen Theoreme und Beweise unterschiedlicher Komplexität erstellt. Das System konnte 42 von 50 ausgewählten Problemen lösen und übertraf damit den Durchschnitt der Goldmedaillengewinner.
Obwohl AlphaGeometry2 beeindruckende Ergebnisse erzielt hat, gibt es noch Einschränkungen. Das System hat Schwierigkeiten mit Problemen, die eine variable Anzahl von Punkten, nichtlineare Gleichungen oder Ungleichungen beinhalten. Zudem schnitt es bei einer schwierigeren Problemreihe schlechter ab. Dennoch zeigt AlphaGeometry2, dass die Kombination von symbolischer Manipulation und neuronalen Netzwerken ein vielversprechender Weg zur Entwicklung generalisierbarer KI sein könnte.
Die Ergebnisse von DeepMind könnten die Debatte darüber anheizen, ob KI-Systeme auf der Manipulation von Symbolen oder auf neuronalen Netzwerken basieren sollten. AlphaGeometry2 verfolgt einen hybriden Ansatz, der beide Methoden kombiniert. Dies könnte ein Weg sein, um die nächste Generation von KI-Systemen zu entwickeln, die in der Lage sind, komplexe mathematische und wissenschaftliche Probleme zu lösen.
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