Китайские учёные совершили прорыв в логических рассуждениях для общего искусственного интеллекта

Совместная исследовательская группа разработала систему общего искусственного интеллекта (ИИ), способную как к самостоятельной постановке задач, так и к их автоматическому решению. Система TongGeometry превзошла международные эталоны, включая AlphaGeometry от DeepMind, что является важным шагом в развитии ИИ для математических исследований.

В отличие от AlphaGeometry, которая является «пассивным решателем», TongGeometry демонстрирует более высокий уровень интеллекта. Она не только решает задачи, но и способна самостоятельно создавать элегантные и новые математические проблемы, выступая в роли «мастера-учителя».

Как отметил первый автор статьи, исследователь BIGAI Чжан Чи, система моделирует эстетическую ценность олимпиадных задач, что позволяет ей находить качественные проблемы из огромного пространства комбинаций. Это глобально первый случай смены парадигмы от «имитационного решения» к «автономному творчеству».

В плане производительности TongGeometry также демонстрирует превосходство. В то время как AlphaGeometry требует огромных вычислительных кластеров, TongGeometry решает все геометрические задачи Международной математической олимпиады с 2000 года менее чем за 38 минут, используя всего один потребительский GPU.

Система использует инновационную технологию нормализованного представления, чтобы сжать пространство поиска на несколько порядков, эффективно решая проблему «взрыва путей», присущую традиционным методам.

Доцент Школы психологических и когнитивных наук Пекинского университета Чжу Исинь подчеркнул, что значение TongGeometry заключается в реализации парадигмы «малые данные, большая задача» за счёт моделирования интуиции и эстетики математиков. Этот путь, не зависящий от массивных размеченных данных, является ключом к развитию общего ИИ.

Три новые геометрические задачи, автономно сгенерированные системой, были официально отобраны для Китайской математической олимпиады 2024 года (Пекинский округ). Этот прорыв обеспечивает ключевую техническую поддержку для будущего развития автоматизированных математических доказательств, персонализированного образования и создания «научных больших языковых моделей».