DeepMind's AI system AlphaGeometry able to solve complex geometry problems at a high level
अल्फ़ाजियोमेट्री सिंथेटिक-डेटा-जनरेशन प्रक्रिया।ए, हम पहले यादृच्छिक प्रमेय परिसर के एक बड़े सेट का नमूना लेते हैं।बी, हम कटौती समापन प्राप्त करने के लिए प्रतीकात्मक कटौती इंजन का उपयोग करते हैं।यह कथनों का एक निर्देशित चक्रीय ग्राफ लौटाता है।ग्राफ़ में प्रत्येक नोड के लिए, हम आवश्यक आधार और निर्भरता कटौती के न्यूनतम सेट को खोजने के लिए ट्रेसबैक करते हैं।सी, न्यूनतम आधार और संबंधित उपसमूह एक सिंथेटिक समस्या और उसके समाधान का निर्माण करते हैं।नीचे के उदाहरण में, अंक ई और डी ने एचए और बीसी के निर्माण के लिए अप्रासंगिक होने के बावजूद प्रमाण में भाग लिया;इसलिए, उन्हें भाषा मॉडल द्वारा सहायक निर्माण के रूप में सीखा जाता है।श्रेय:प्रकृति(2024)।डीओआई: 10.1038/एस41586-023-06747-5

Google के DeepMind में AI शोधकर्ताओं की एक टीम ने, न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय के एक सहयोगी के साथ काम करते हुए, AlphaGeometry नामक एक AI प्रणाली विकसित की है, जिसने उच्च स्तर पर जटिल ज्यामिति समस्याओं को हल करने की क्षमता प्रदर्शित की है।

उनके पेपर मेंप्रकाशितजर्नल मेंप्रकृति, समूह अपने नए एआई सिस्टम और इसके विकास में उपयोग किए गए विचारों का वर्णन करता है।टीम परप्रकृतिभी प्रकाशित किया हैपॉडकास्टनई एआई प्रणाली का अवलोकन देते हुए।

गणितीय प्रमेयों को सिद्ध करना एक चुनौतीपूर्ण प्रयास हो सकता है, और जो लोग इसे अच्छी तरह से कर सकते हैं उन्हें उच्च शिक्षा संस्थानों और कुछ मामलों में, Google जैसी कंपनियों के लिए मूल्यवान संपत्ति माना जाता है।इसलिए ऐसे व्यक्तियों की पहचान करने का एक साधन स्थापित किया गया है - अंतर्राष्ट्रीय गणितीय ओलंपियाड।इसे हाई स्कूल के छात्रों के लिए गणित प्रतियोगिताओं की विश्व चैंपियनशिप के रूप में वर्णित किया गया है।

कई आधुनिक अनुप्रयोगों, जैसे कि कंप्यूटर सिस्टम के डिज़ाइन, के लिए गणित का उपयोग करने में निहित कई कठिनाइयों के कारण, कंप्यूटर वैज्ञानिक एआई सिस्टम की उम्मीद कर रहे हैं जो जटिल समस्याओं को हल कर सकता है।गणितदुर्भाग्य से, अब तक, एआई सिस्टम ने आशा के अनुरूप प्रदर्शन नहीं किया है।हालाँकि, इस नए अध्ययन में, डीपमाइंड की टीम ने अब अल्फा ज्योमेट्री नामक एक एआई प्रणाली बनाई है जो अंतर्राष्ट्रीय गणितीय ओलंपियाड में स्वर्ण पदक जीतने वाले छात्रों के स्तर पर प्रतिस्पर्धा करती है।

अल्फ़ाजियोमेट्री बनाने के लिए, शोध दल ने एक नए दृष्टिकोण का उपयोग किया।सिस्टम को कई उदाहरणों का उपयोग करके प्रमेयों को सिद्ध करने का तरीका सिखाने का प्रयास करने के बजाय, उन्होंने एक तंत्रिका भाषा मॉडल का उपयोग किया जिसने सिस्टम को खुद को प्रशिक्षित करने की अनुमति दी।यह जटिलता के विभिन्न स्तरों वाले लाखों ज्ञात प्रमेयों और प्रमाणों को संश्लेषित करके किया गया था।उन्होंने सिस्टम को सीखने और तेजी से समाधान करने में मदद करने के लिए एक प्रतीकात्मक कटौती इंजन भी जोड़ामनुष्यों की सहायता के बिना।

इसके बाद शोधकर्ताओं ने वर्ष 2002 से 2020 तक अंतर्राष्ट्रीय गणितीय ओलंपियाड में छात्रों द्वारा सामना की गई 30 समस्याओं को बताकर अपनी नई प्रणाली का परीक्षण किया और पाया कि यह उनमें से 25 को पिछले एआई सिस्टम की तुलना में काफी बेहतर ढंग से हल करने में सक्षम था।उन्होंने नोट किया कि इसका प्रदर्शन प्रतियोगिता में औसत स्वर्ण पदक विजेताओं के बराबर था।

अनुसंधान टीम का कहना है कि सिस्टम को वर्तमान में ज्यामिति के विशिष्ट रूपों के साथ काम करने के लिए प्रोग्राम किया गया है, लेकिन सुझाव है कि यह अपने प्रदर्शनों की सूची को अन्य डोमेन में विस्तारित करने में सक्षम हो सकता है।

अधिक जानकारी:त्रियु एच. त्रिन्ह एट अल, मानव प्रदर्शन के बिना ओलंपियाड ज्यामिति को हल करना,प्रकृति(2024)।डीओआई: 10.1038/एस41586-023-06747-5

डीपमाइंड ब्लॉग पोस्ट:Deepmind.google/discover/blog/ ⦠system-for-geometry/

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उद्धरण:डीपमाइंड का एआई सिस्टम अल्फाजियोमेट्री जटिल ज्यामिति समस्याओं को उच्च स्तर पर हल करने में सक्षम है (2024, 19 जनवरी)19 जनवरी 2024 को पुनः प्राप्तhttps://techxplore.com/news/2024-01-depmind-ai-alphageometry-complex-geometry.html से

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