DeepMind AlphaGeometry لحل المشكلات الهندسة المعقدة
منصة الذكاء الاصطناعي ـ متابعات:
كشفت DeepMind، مختبر الذكاء الاصطناعي المملوك لشركة Google الأم Alphabet ومقره المملكة المتحدة، عن نظام ذكاء اصطناعي يسمى AlphaGeometry يستطيع حل مشكلات الهندسة التعقيدية بدقة.
وفي ورقة بحثية جديدة نُشرت في مجلة Nature، كشفت DeepMind أن AlphaGeometry تمكنت من حل 25 مشكلة هندسية من بين 30 مشكلة تمثلت في تحديات سابقة في أولمبياد الرياضيات الدولي (IMO)، وذلك في حدود الوقت المحدد للحل. ويقترب هذا الرقم من المتوسط البالغ 26 مشكلة حلها حاملو الميداليات الذهبية البشر على نفس الاختبارات.
يجمع النظام الذكاء الاصطناعي بين نموذج لغوي عصبي ومحرك استدلال يتبع القواعد، ويتعاون النظامين معًا ليتمكن النظام من إيجاد حلول لنظريات هندسة معقدة.
تبنت AlphaGeometry نهجًا ثوريًا في توليد البيانات التخيلية عن طريق إنشاء مليار رسم هندسي عشوائي للكائنات الهندسية واستنتاج العلاقات بين النقاط والخطوط في كل رسم. وأسفر هذا العملية، المُسماة “الاستدلال الرمزي والتتبُّع المعاكس”، عن مجموعة بيانات تدريب نهائية تضم 100 مليون مثال فريد، مما يوفر مصدرًا غنيًا لتدريب النظام الذكاء الاصطناعي.
ووفقًا لما ذكرته DeepMind، يُعَدّ AlphaGeometry اختراقًا في التفكير الرياضي للذكاء الاصطناعي، ويقربه من مستوى الرياضيين البشر. ويعتبر تطوير هذه المهارات أمرًا حاسمًا لتقدم الذكاء الاصطناعي العام.
قام إيفان تشين، مدرب رياضيات وحامل سابق لميدالية ذهبية في أولمبياد الرياضيات، بتقييم عينة من حلول AlphaGeometry، وأشار إلى أن النتائج التي أعطاها النظام كانت صحيحة ومقنعة، وقدمت أدلة قابلة للقراءة بسهولة باستخدام تقنيات الهنملاحظة: قد تكون هناك أخطاء في ترجمة التفاصيل التقنية المحددة في الخبر الأصلي، وذلك بسبب الصعوبات التي يواجهها النموذج في ترجمة مصطلحات التقنية الخاصة بالذكاء الاصطناعي.
