MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Eine bahnbrechende Entwicklung in der Welt der Künstlichen Intelligenz: Googles DeepMind stellt mit AlphaGeometry ein System vor, das komplexe geometrische Probleme auf Olympiad-Niveau lösen kann.
Google DeepMind hat kürzlich einen bedeutenden Durchbruch in der Welt der Künstlichen Intelligenz erzielt. Ihr neuestes System, AlphaGeometry, ist in der Lage, komplexe geometrische Probleme auf dem Niveau der besten Gymnasiasten zu lösen. Dies stellt einen signifikanten Fortschritt in einem Bereich dar, der bisher für KI-Systeme eine große Herausforderung war.
Die Geometrie, eine der ältesten Disziplinen der Mathematik, hat sich für KI-Systeme als besonders schwierig erwiesen, insbesondere aufgrund des Mangels an Trainingsdaten und der Notwendigkeit, komplexe logische Herausforderungen zu bewältigen. AlphaGeometry nutzt einen anderen Ansatz als herkömmliche maschinelle Lernmethoden. Anstatt auf menschlichen Demonstrationen zu basieren, hat das Forschungsteam einen Sprachmodell-basierten Ansatz gewählt, der es dem System ermöglicht, sich selbst zu trainieren, indem es Millionen von Theoremen und deren Beweisen synthetisiert. Dieses System wurde mit einer symbolischen Deduktionsmaschine kombiniert, die es ermöglicht, komplexe geometrische Probleme ohne menschliches Zutun zu lösen.
Die Leistungsfähigkeit von AlphaGeometry wurde mit 30 Problemen aus der Internationalen Mathematik-Olympiade getestet, einer Veranstaltung, bei der die besten Gymnasiasten aufgefordert werden, mathematische Theoreme zu beweisen. AlphaGeometry konnte beeindruckende 25 dieser Probleme lösen und übertraf damit die bisherigen Methoden bei weitem.
Neben der Lösung von Geometrieproblemen ist AlphaGeometry auch in der Lage, die Beweise auf eine Weise zu liefern, die für Menschen verständlich ist. Es hat sogar eine neue Version eines Theorems gefunden, was seine Fähigkeit unterstreicht, eigenständige Entdeckungen zu machen. Derzeit ist das System auf bestimmte Arten von Geometrie beschränkt, es könnte jedoch zukünftig auf andere mathematische Bereiche ausgeweitet werden.
Während der Fokus auf großen Sprachmodellen wie ChatGPT liegt, hat sich DeepMind hauptsächlich auf praktischere Anwendungen der Künstlichen Intelligenz konzentriert. Dies schließt jüngste Durchbrüche in der Wettervorhersage und anderen mathematischen Bereichen ein. Die Arbeit wird in einem neuen Artikel, „Solving olympiad geometry without human demonstrations“, im Fachjournal Nature beschrieben.
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