AlphaGeometry2 يحقق أداءً غير مسبوق
أعلنت شركة DeepMind، التابعة لجوجل، عن تطوير نظام ذكاء اصطناعي جديد يحمل اسم AlphaGeometry2، والذي نجح في تحقيق نتائج تفوق متوسط الفائزين بالميداليات الذهبية في أولمبياد الرياضيات الدولي (IMO)، أحد أرقى المسابقات الرياضية لطلاب المدارس الثانوية.
وفقًا لدراسة حديثة، تمكن AlphaGeometry2 من حل 84% من مسائل الهندسة المطروحة في المسابقة على مدار 25 عامًا الماضية، متجاوزًا متوسط نقاط الفائزين بالميدالية الذهبية، والذي يبلغ 40.9 من أصل 50 نقطة.
الذكاء الاصطناعي وحل المسائل الهندسية
تسعى DeepMind إلى استخدام المسابقات الرياضية كحقل اختبار لتطوير تقنيات ذكاء اصطناعي أكثر تطورًا، معتبرة أن حل المسائل الهندسية المعقدة قد يكون مفتاحًا لجعل الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة في مجالات أخرى.
يعتمد AlphaGeometry2 على نموذج متقدم من عائلة Gemini من غوغل، إلى جانب محرك رمزي يساعده على استنتاج الحلول بناءً على قواعد رياضية دقيقة.
تقنيات متطورة تعزز الدقة والسرعة
يستخدم النموذج تقنيات بحث متوازية، ما يتيح له اختبار عدة حلول في وقت واحد، مما يعزز دقته وسرعته في إيجاد البرهان الصحيح.
رغم تفوقه في المسائل الهندسية، يواجه AlphaGeometry2 تحديات في حل المسائل التي تتطلب عددًا متغيرًا من النقاط أو تحتوي على معادلات غير خطية، مما يجعله غير قادر على التعميم الكامل في جميع السيناريوهات.
مستقبل الذكاء الاصطناعي في حل المسائل المعقدة
أظهرت الاختبارات أن أداء النموذج ينخفض عند التعامل مع مسائل رياضية أكثر تعقيدًا، لكن الخبراء يرون أن الجمع بين التلاعب بالرموز والشبكات العصبية – كما في AlphaGeometry2 – قد يكون المسار الأكثر وعودًا نحو تطوير ذكاء اصطناعي أكثر شمولية، قادر على التفكير المنطقي وإيجاد حلول خارج نطاق البيانات التي تم تدريبه عليها.
