DeepMind, la reconocida empresa de inteligencia artificial, ha dado un paso significativo en el campo de la IA y las matemáticas con el lanzamiento de AlphaGeometry. Este sistema de IA, presentado en un artículo publicado en Nature, es capaz de resolver complejos problemas de geometría a un nivel que se aproxima al de un medallista de oro en la Olimpiada Internacional de Matemáticas (IMO).
En una prueba de referencia de 30 problemas de geometría de la Olimpiada, AlphaGeometry resolvió 25 dentro del límite de tiempo estándar de la competición. Para comparar, el sistema anterior más avanzado resolvió 10 de estos problemas, y el promedio de los medallistas de oro humanos resolvió 25,9 problemas.
DeepMind presenta AlphaGeometry, un sistema de inteligencia artificial capaz de resolver problemas de geometría a nivel de medallista de oro en la Olimpiada Internacional de Matemáticas.
AlphaGeometry combina el poder predictivo de un modelo de lenguaje neuronal con un motor de deducción basado en reglas, trabajando en conjunto para encontrar soluciones. Además, el equipo de DeepMind desarrolló un método para generar un vasto conjunto de datos de entrenamiento sintético, con 100 millones de ejemplos únicos, permitiendo entrenar a AlphaGeometry sin demostraciones humanas.
Este avance demuestra la creciente capacidad de la IA para razonar lógicamente y descubrir y verificar nuevos conocimientos. Resolver problemas de geometría a nivel olímpico es un hito importante en el desarrollo de un razonamiento matemático profundo, un paso hacia sistemas de IA más avanzados y generales.
El enfoque de AlphaGeometry es neuro-simbólico, compuesto por un modelo de lenguaje neuronal y un motor de deducción simbólica que trabajan juntos para encontrar pruebas para teoremas complejos de geometría. Mientras el modelo de lenguaje identifica patrones generales y relaciones en los datos, el motor de deducción simbólica utiliza lógica formal y reglas claras para llegar a conclusiones.
DeepMind está abriendo el código y el modelo de AlphaGeometry, con la esperanza de que, junto con otras herramientas y enfoques en la generación de datos sintéticos y entrenamiento, ayude a abrir nuevas posibilidades en matemáticas, ciencia y IA.
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