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微博【一較高下】機器能解數學難題？Google DeepMind AI 勇奪奧賽銀牌，震撼學術界
時間:08/07/2024 00:00
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2024 年國際數學奧林匹亞競賽（IMO），Google DeepMind 的 AI 系統 AlphaProof 和 AlphaGeometry 2 以驚人數學推理能力奪得銀牌，震撼全球科技和學術界。機器不僅能解決世界最困難數學問題，還能在競爭激烈的國際舞台與人類數學天才一較高下！
AI能否發明新演算法和解決開放性問題？
我們不能忽視這次AI系統的表現確實令人印象深刻。它不僅解決了4道題目中的3道，還完美解決了被認為是最難的一道題目。這顯示了AI在處理複雜數學問題時的潛力。特別是AlphaGeometry 2系統在幾何問題上的表現，19秒內就解決了一道複雜的幾何題，這種速度和準確性是令人驚嘆的。這表明AI在某些特定領域的數學推理能力已經達到了相當高的水準。
然而，我們也要注意到這次AI系統的表現仍然存在一些限制。首先，AI系統需要人工將問題翻譯成形式化的數學語言，這一步驟在實際的數學研究中可能會成為一個瓶頸。這表示AI在應用上還有很大的提升空間。其次，AI系統仍然無法解決兩道組合數學問題，這暗示AI在某些數學領域的推理能力仍然有所不足。
AI解決數學問題時，是否會遇到瓶頸？
數學問題往往需要新穎的思考和創新的解決方案，這些能力被認為是人類獨有的優勢。然而，AlphaProof和AlphaGeometry 2在IMO上的表現證明AI系統也可以在這些方面取得重大突破。然而，這並不意味著AI完全沒有瓶頸。AI系統目前依賴於大量的數據和強化學習演算法來優化其性能，但在面對全新類型的問題時，仍然可能會遇到挑戰。
AI系統是否能突破這些創造力瓶頸，取決於其學習能力和適應性。AlphaProof和AlphaGeometry 2利用其強化學習和神經符號混合系統（neuro-symbolic hybrid system），不斷提高其問題解決能力。這意味著，隨著技術的不斷進步，AI系統可以持續學習和適應，突破創造力瓶頸。
然而，這一過程中，AI 系統需要的不僅是數據量的增加，更需要改進其學習方法和演算法。尤其當面對完全未知或高度抽象的問題時，現有的AI系統可能會顯得捉襟見肘。這就需要研究者不斷探索新的機器學習技術和方法，以提升AI的創造力和適應性。比如，結合更多的領域知識、開發更具彈性的學習架構，或探索人機協作的方式，都是可能的方向。
我們距離實現通用人工智慧（AGI）又近了一步？
AlphaProof和AlphaGeometry 2的成功，代表著AI技術向AGI邁進的一個重要里程碑。這些系統展示了AI在高層次推理和決策方面的潛力，這是通往AGI不可或缺的一部分。例如，AlphaProof能夠自我學習並生成複雜的數學證明步驟，而AlphaGeometry 2則能快速解決複雜的幾何問題，這些能力顯示出AI在特定領域內接近人類的智慧水準。
AGI需要整合各種領域的知識和能力，而不僅僅是擅長於數學或任何單一領域。實現這一目標需要的不僅是技術的進步，還需要在AI學習方法、認知架構和人機互動方面都取得重大突破。目前的AI系統，距離真正的AGI還有一段距離。然而，這些進展無疑為實現AGI奠定堅實的基礎，並激勵研究者們繼續探索和尋求突破。
科技新報
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