MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – In einem bemerkenswerten Schritt in der Welt der Künstlichen Intelligenz hat Google eine neue KI entwickelt, die in der Lage ist, menschliche Goldmedaillengewinner in internationalen Geometriewettbewerben zu übertreffen.
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Die neueste Entwicklung von Google DeepMind, bekannt als AlphaGeometry2 (AG2), hat die Fähigkeit, 84 % der Geometrieprobleme der Internationalen Mathematikolympiade (IMO) zu lösen. Dies übertrifft die durchschnittliche Lösungsrate von 81,8 % der menschlichen Goldmedaillengewinner. Diese bemerkenswerte Leistung zeigt, wie weit die KI-Forschung in der Lage ist, komplexe mathematische Probleme zu bewältigen, die traditionell als Domäne menschlicher Intelligenz galten.
AG2 wurde entwickelt, um nicht nur Muster zu erkennen, sondern auch kreative Problemlösungsansätze zu verfolgen. Diese Fähigkeit hebt es von anderen KI-Systemen ab, die sich hauptsächlich auf Mustererkennung konzentrieren. Die Forscher von DeepMind haben ihre Ergebnisse in einer Studie veröffentlicht, die im Februar auf der Preprint-Plattform arXiv hochgeladen wurde. Diese Veröffentlichung folgt auf die Ankündigung von Microsofts rStar-Math, einem weiteren fortschrittlichen KI-System zur Lösung komplexer mathematischer Gleichungen.
Ein wesentlicher Unterschied zwischen AG2 und Microsofts rStar-Math liegt in ihrem Ansatz zur Problemlösung. Während rStar-Math kleinere Sprachmodelle verwendet, um ein breiteres Spektrum an Problemen zu lösen, konzentriert sich AG2 auf die Lösung fortgeschrittener Probleme mit einem hybriden Modell, das sowohl neuronale Sprachmodelle als auch symbolische Engines kombiniert. Diese Kombination ermöglicht es AG2, alltägliche Sprache in geometrische Konstruktionen zu übersetzen, die dann von der symbolischen Engine getestet werden können.
Die Fortschritte in AG2 sind auf ein größeres und vielfältigeres Datenset zurückzuführen, auf dem das neuronale Sprachmodell trainiert wurde, sowie auf eine schnellere symbolische Engine, die mehr geometrische Konstruktionen überprüfen kann. Trotz dieser Fortschritte gibt es noch Herausforderungen, wie die längere Verarbeitungszeit und die Unfähigkeit, die komplexesten IMO-Geometrieprobleme in 3D-Geometrie oder mit nichtlinearen Gleichungen zu lösen.
Die Forscher von DeepMind sehen in AG2 einen wichtigen Schritt zur Verbesserung des mathematischen Denkens. Die Anwendungen dieser Technologie könnten weitreichend sein, von der Automatisierung von Ingenieurdesigns bis hin zur Verifizierung automatisierter Systeme. Zukünftige Versionen von AG2 sollen die Unterstützung für mehr geometrische Konzepte erweitern und die Zuverlässigkeit des Systems verbessern.
Obwohl AG2 beeindruckende Fortschritte zeigt, warnen Experten davor, dies als Schritt zur Erreichung einer allgemeinen künstlichen Intelligenz (AGI) zu betrachten. John Bates, CEO eines KI-Unternehmens, betont, dass menschliche Intelligenz weit über die Anwendung von Wissen hinausgeht und die Fähigkeit zur Erfindung umfasst. Dennoch bleibt die Entwicklung von AG2 ein bedeutender Meilenstein in der KI-Forschung.
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