Google'ýn yapay zeka þirketi DeepMind karmaþýk matematik problemlerini çözebilmek için yeni sistem geliþtirdi
Google'ýn yapay zeka þirketi DeepMind'in geliþmiþ akýl yürütme içeren karmaþýk matematik problemlerini çözebilmek için 2 özel yapay zeka sistemi geliþtirdiði belirtilirken, ilk kez bir yapay zeka sisteminin bu tür karmaþýk matematik problemlerini çözme konusunda bu kadar yüksek bir baþarý oraný elde etti.
MIT Technology Review dergisinin haberine göre, Google DeepMind'ýn "AlphaProof ve AlphaGeometry 2" olarak adlandýrdýðý yeni yapay zeka sistemleri, Uluslararasý Matematik Olimpiyatý'ndaki 6 problemden 4'ünü baþarýyla çözmek için birlikte çalýþtý ve gümüþ madalyaya eþ deðer bir ödül kazandý. Ýlk kez bir yapay zeka sistemi bu tür karmaþýk matematik problemlerini çözme konusunda bu kadar yüksek bir baþarý oraný elde etti.
"BÜYÜK BÝR ÝLERLEME"
Proje üzerinde çalýþan Google DeepMind Araþtýrma Baþkan Yardýmcýsý Pushmeet Kohli, "Bu, makinenin öðrenmesi ve yapay zeka alanýnda büyük bir ilerleme. Þimdiye kadar bu tür problemleri bu baþarý oranýnda ve bu genellik düzeyinde çözebilen böyle bir sistem geliþtirilmemiþti." ifadesini kullandý.
Ýleri düzeyde muhakeme içeren matematik problemlerinin yapay zeka sistemleri tarafýndan çözülmesinin zor olmasýnýn birkaç nedeni var. Bu tür problemler genellikle soyutlamalar oluþturmayý ve bunlardan yararlanmayý gerektiriyor. Ayrýca karmaþýk hiyerarþik planlamanýn yaný sýra alt hedefler belirleme, geri iz sürme ve yeni yollar denemeyi de içeriyor. Tüm bunlar yapay zeka için zorlayýcý.
ÝLERÝ DÜZEYE ULAÞTI
Google DeepMind'ýn resmi programlama dili "Lean'in" matematiksel ifadeleri kanýtlamak için kendini eðiten öðrenme tabanlý bir sistem olan AlphaProof'u oluþturmasýndaki amacý bu boþluðu kapatmaktý.
AlphaProof, daha fazla problemi baþarýyla çözdükçe artan karmaþýklýktaki problemlerin üstesinden gelmede daha iyi bir duruma ulaþtý.
Öte yandan, AlphaProof, çok çeþitli matematiksel konulardaki problemlerin üstesinden gelmek üzere eðitilmiþ olsa da AlphaGeometry 2, nesnelerin hareketleri ve açýlar, oranlar ve mesafeler içeren denklemlerle ilgili problemlerin üstesinden gelmek için optimize edildi.
MATEMATÝK ÝÇÝN ÖNEMLÝ BÝR GELÝÞME
Edinburgh Üniversitesinde hibrit yapay zeka alanýnda öðretim görevlisi olan Wenda Li, verilerin resmi dile çevrilmesi sürecinin otomatikleþtirilmesinin matematik camiasý için büyük bir adým olduðunu belirtti.
Li, "Bu kanýtlama sistemini formüle edebilirlerse, yayýnlanan sonuçlarýn doðruluðuna çok daha fazla güvenebiliriz ve ayrýca daha iþbirlikçi hale gelebilir." dedi.
Matematikçi Tim Gowers de yaptýðý açýklamada, "Bir matematikçi olarak yapay zekanýn olimpiyatlarda 4 soruyu doðru cevaplamasýný çok etkileyici ve daha önce mümkün olanlardan önemli bir sýçrama olarak görüyorum." ifadesini kullandý.
