Google DeepMind'ın yeni yapay zeka sistemi karmaşık geometri sorunlarını çözebilir

AlphaGeometry'nin dil modelini eğitmek için araştırmacıların, mevcut geometrik verilerin kıtlığını telafi etmek amacıyla kendi eğitim verilerini oluşturmaları gerekiyordu. Yaklaşık yarım milyar rastgele geometrik diyagram oluşturdular ve bunları sembolik motora beslediler. Bu motor her diyagramı analiz etti ve özellikleri hakkında açıklamalar üretti. Bu ifadeler, dil modelini eğitmek için 100 milyon sentetik kanıt halinde düzenlendi.

Louisville Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi ve mühendisliği alanında doçent olan ve araştırmaya dahil olmayan Roman Yampolskiy, AlphaGeometry'nin yeteneğinin, “makinelerde daha karmaşık, insan benzeri problem çözme becerilerine” doğru önemli bir ilerleme gösterdiğini söylüyor.

Yampoliskiy bir e-postada şunları söyledi: “Matematiğin ötesinde, etkileri bilgisayarlı görme, mimari ve hatta teorik fizik gibi geometrik problem çözmeye dayanan alanlara da yayılıyor.”

Ancak iyileştirme için yer var. AlphaGeometry “temel” matematikte bulunan problemleri çözebilirken, üniversitede öğretilen ileri düzey, soyut problemlerle baş edemiyor.

Van Doorn, “Matematikçiler, yapay zekanın araştırma matematiğinde ortaya çıkan problemleri, belki de yeni matematiksel anlayışlara sahip olarak çözebilmesiyle gerçekten ilgilenecektir” dedi.

Wang, amacının benzer bir yaklaşımı daha geniş matematik alanlarına uygulamak olduğunu söylüyor. “Geometri, yapay zekanın derin muhakeme yapabilme eşiğinde olduğumuzu göstermemizin yalnızca bir örneğidir” diyor.