AlphaGeometry, la IA de Google que puede resolver difíciles problemas de geometría
Tiene nivel similar a un humano campeón de olimpiadas matemáticas.
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Los sistemas de inteligencia artificial (IA) suelen tener dificultades con los planteamientos complejos de matemáticas por falta de razonamiento y datos de entrenamiento. Google presenta ahora un nuevo modelo capaz de resolver problemas de geometría al mismo nivel que los ganadores de unas olimpiadas matemáticas.
El sistema de Google DeepMind se llama AlphaGeometry y su descripción se publica en revista Nature. Sus responsables aseguran que el nuevo modelo es un "gran avance" en el rendimiento de la IA.
"Con AlphaGeometry demostramos la creciente capacidad de la IA para razonar lógicamente y descubrir y verificar nuevos conocimientos. Resolver problemas de geometría de nivel olímpico es un hito en el desarrollo de un razonamiento matemático profundo, en el camino hacia sistemas de IA más avanzados y generales", resumen sus responsables.
El sistema es capaz de resolver complejos problemas de geometría a un nivel similar al de un medallista humano -de oro- en la Olimpiada Internacional de Matemáticas. En una prueba comparativa de 30 problemas de geometría de esta competición, AlphaGeometry resolvió 25 en el tiempo límite estándar establecido.
Según DeepMind, el sistema anterior más avanzado resolvió 10 de estos problemas de geometría y un humano medalla de oro medio resolvió 25,9 problemas.
Lenguaje neuronal
Trieu Trinh y su equipo presentan en este artículo un método alternativo de demostración de teoremas que evita la necesidad de demostraciones humanas.
Su sistema utiliza un modelo de lenguaje neuronal que se entrena sintetizando millones de teoremas y demostraciones de distintos niveles de complejidad. Este enfoque, combinado con un motor de deducción simbólica (que puede buscar entre un gran número de puntos de ramificación en problemas difíciles), permite a AlphaGeometry aprender y resolver problemas complejos sin intervención humana directa.
Trieu Trinh y Thang Luong, los dos de DeepMind, recuerdan en una nota que la Olimpiada Internacional de Matemáticas no solo sirve de vitrina para jóvenes talentos, sino que se ha convertido en un campo de pruebas para sistemas avanzados de IA en matemáticas y razonamiento.
"Nuestro método de generación de datos sintéticos emula este proceso de construcción de conocimiento a escala, permitiendo a AlphaGeometry entrenarse desde cero", dicen los investigadores.
El sistema empezó generando 500 millones de diagramas aleatorios de objetos geométricos y dedujo exhaustivamente todas las relaciones entre los puntos y las líneas de cada diagrama.
Ese enorme conjunto de datos se filtró para excluir ejemplos similares, lo que dio como resultado un conjunto de datos de entrenamiento final de 100 millones de ejemplos únicos de dificultad variable.
El código de AlphaGeometry es abierto y los investigadores esperan que ayude a abrir nuevas posibilidades en las matemáticas, la ciencia y la IA.
Evan Chen, oro en las olimpiadas matemáticas y que evaluó para DeepMind una serie de teoremas, concluye que los resultados de AlphaGeometry "son impresionantes porque son verificables y limpios".
25 de 30 problemas de la Olimpiada Internacional de Matemáticas fueron resueltos por el nuevo sistema.