O Google Deepmind afirma que um novo sistema de inteligência artificial fez um grande avanço em um dos testes mais difíceis da IA.
A empresa afirma ter criado um novo sistema de IA que pode resolver problemas de geometria no nível dos melhores alunos do ensino médio.
A geometria é um dos ramos mais antigos da matemática, mas tem se mostrado particularmente difícil para os sistemas de IA trabalharem. Tem sido difícil treiná-los devido à falta de dados, e o sucesso exige a construção de um sistema que possa enfrentar desafios lógicos difíceis.
Normalmente, os engenheiros treinam esses sistemas usando aprendizado de máquina, o que envolve fornecer-lhes dados sobre como concluir uma tarefa com êxito e fazê-los aprender como fazê-lo. Mas existem poucas demonstrações humanas disponíveis para provar teoremas, especialmente em geometria.
Em vez disso, os pesquisadores dizem que usaram uma abordagem diferente para construir o novo sistema conhecido como AlphaGeometry. Em vez disso, usaram um modelo de linguagem que foi capaz de se treinar sintetizando milhões de teoremas e suas provas, e depois combinou isso com um sistema que pode pesquisar pontos de ramificação em problemas desafiadores.
Tomados em conjunto, esse sistema é capaz de aprender e resolver problemas geométricos complexos sem intervenção humana, afirmam os criadores.
Ele foi posto à prova com 30 problemas da Olimpíada Internacional de Matemática, competição em que os alunos do ensino médio com melhor desempenho são convidados a provar teoremas matemáticos. AlphaGeometrir conseguiu resolver 25 deles.
Isso é muito melhor do que o melhor método anterior, que só conseguiu resolver 10 problemas. Chega perto da média do medalhista de ouro, que resolveu 25,9 teoremas.
O sistema também foi capaz de fornecer a prova de uma forma que os humanos entendem – e até encontrou uma nova versão de um teorema, disseram os pesquisadores.
No momento, o sistema só pode ser utilizado em tipos específicos de geometria. Mas poderá eventualmente ser usado em diferentes ramos da matemática, dizem os pesquisadores.
Embora grande parte do recente entusiasmo pela IA tenha sido em grandes modelos de linguagem, como o ChatGPT, a Deepmind se concentrou principalmente em usos mais práticos da inteligência artificial. Isso inclui avanços recentes na previsão do tempo e em outras partes da matemática, por exemplo.
O trabalho é descrito em um novo artigo, ‘Resolvendo a geometria das olimpíadas sem demonstrações humanas’, publicado em Natureza.