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Google crée une IA qui résout des problèmes mathématiques de niveau olympique

Publié le 18.01.2024
Les chercheurs de Google décrivent AlphaGeometry comme étant proche du raisonnement humain. (Image d’illustration Infobae)

Google a créé AlphaGeometry, un système qui résout les exercices de géométrie ainsi que les champions des concours internationaux de mathématiques.

AlphaGeometry résout les problèmes de géométrie olympique avec une efficacité comparable à celle d'un médaillé d'or. (Google)

Comment Google résout les problèmes

Les systèmes d'IA ont parfois du mal à résoudre des tâches mathématiques et mathématiques difficiles , car ils ne savent pas toujours raisonner ou ne disposent pas de suffisamment d'informations pour apprendre.

AlphaGeometry est un système qui rassemble deux éléments : une partie qui prédit et devine les réponses, et une autre partie qui suit des règles fixes pour comprendre correctement les problèmes , et les deux parties travaillent ensemble pour trouver des réponses.

De plus, pour mieux vous apprendre l'AlphaGeometry , de nombreux exemples faux mais utiles (au nombre de 100 millions) ont été créés pour que vous puissiez apprendre par vous-même, sans avoir besoin d'une personne pour vous l'apprendre. Avec ce système, AlphaGeometry montre que les intelligences artificielles sont de mieux en mieux capables de raisonner par elles-mêmes et de trouver et vérifier de nouvelles choses.

Evan Chen fait l'éloge d'AlphaGeometry pour ses résultats clairs et vérifiables. (Google)

"Résoudre des problèmes de géométrie au niveau des Olympiades est une étape importante dans le développement d'un raisonnement mathématique approfondi sur la voie de systèmes d'IA plus avancés et plus généraux", ont déclaré les chercheurs.

"Cela me paraît tout à fait logique maintenant que les chercheurs en IA s'attaquent d'abord aux problèmes de géométrie de l'OMI." parce que trouver des solutions à ces problèmes fonctionne un peu comme aux échecs dans le sens où nous avons un nombre assez restreint de mouvements sensés à chaque étape. Mais je suis toujours surpris qu'ils aient pu le faire fonctionner. C'est une réalisation impressionnante », a déclaré Ngô Bảo Châu, médaillé Fields et médaillé d'or de l'OMI.

La solution à chaque problème de l'Olympiade fournie par AlphaGeometry a été examiné et vérifié par ordinateur.

Leurs résultats ont également été comparés aux méthodes d’IA précédentes et aux performances humaines aux Olympiades. De plus, Evan Chen, coach en mathématiques et ancien médaillé d'or olympique, a évalué une sélection de solutions AlphaGeometry.

AlphaGeometry résout « des problèmes géométriques complexes à un niveau proche de celui d’un médaillé d’or ». (Image d’illustration Infobae)

Chen a déclaré : « Le résultat d' AlphaGeometry est impressionnant car il est vérifiable et propre. Les solutions précédentes de l’IA aux problèmes de compétition basés sur les tests étaient parfois imprévisibles (les résultats ne sont que parfois corrects et nécessitent des contrôles humains). AlphaGeometry n’a pas cette faiblesse : ses solutions ont une structure vérifiable par machine.

Une IA qui comprend la géométrie

La géométrie est l'étude de l'espace, de la forme et de la position de différentes figures et est très importante pour des activités telles que l'art, la construction et l'ingénierie.

Les gens apprennent souvent la géométrie en dessinant et en analysant des figures, et en utilisant ce qu'ils savent déjà pour découvrir de nouvelles relations et propriétés.

Avec AlphaGeometry, Google cherche à développer un raisonnement mathématique approfondi en IA. (Image d’illustration Infobae)

La méthode utilisée dans AlphaGeometry pour créer des informations d'apprentissage imite cette façon d'apprendre , permettant au système de repartir de zéro, sans l'aide de personnes.

Avec l'aide d'une puissance de traitement informatique massive fonctionnant en même temps, AlphaGeometry a commencé par créer un milliard de dessins de figures géométriques aléatoires, puis a analysé toutes les connexions possibles entre les points et les lignes de chaque dessin .

Le système a réussi à identifier toutes les preuves possibles dans les diagrammes, puis à déterminer les étapes supplémentaires à suivre pour parvenir à ces conclusions. C’est ce qu’on appelle la « déduction et traçage symboliques ».

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