谷歌旗下的 DeepMind 近日在《Nature》杂志上发表了一篇论文，介绍了他们最新的 AI 系统 AlphaGeometry，该系统在解决数学几何问题上表现出色，与全球顶尖学生媲美。
AlphaGeometry 在高中生国际数学奥林匹克竞赛（IMO）中展现出强大的能力，回答了30道题目中的25道，其正确率达到了惊人的83%。与此相对比，人类金牌得主在同样的竞赛中平均能正确回答25.9个问题，而此前其他 AI 模型的最佳纪录仅为成功回答10道几何问题。
这一成绩被认为非常接近人类参赛者的金牌水平，DeepMind 强调这凸显了人工智能在数学领域逐渐增长的能力。项目参与者之一、DeepMind 研究员 Quoc V Le 在接受《金融时报》采访时表示，新系统是迈向构建人工通用智能（AGI）的关键一步。
AlphaGeometry 是一种融合了语言学习和演绎推理的神经符号系统。该系统结合了神经语言模型的预测能力和基于规则的演绎引擎，共同寻找解决方案。该技术被称为“符号演绎和回溯”（symbolic deduction and traceback）。
在训练数据的创建过程中，AlphaGeometry 通过从形状和线条中随机生成几何图形。接着，系统能够识别并重建这些图形中的所有连接、关系和证明，而无需人工演示或指导。这一过程使得 AlphaGeometry 能够学习和理解几何图形。
DeepMind 进一步解释，这项技术解决了数学领域中训练数据不足的问题。AlphaGeometry 完成的数据集包括十亿个随机、独一无二的几何物体图，每个图中的点和线之间的所有关系都是通过“详尽推导”得出的。
这一突破意味着人工智能在解决复杂数学问题上取得了重要进展，为构建更为通用、智能的系统迈出了关键一步。
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