中新網(wǎng)北京1月18日電 (記者 孫自法)國(guó)際著名學(xué)術(shù)期刊《自然》最新發(fā)表一篇計(jì)算機(jī)科學(xué)論文稱，研究人員開(kāi)發(fā)出一個(gè)能解國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克競(jìng)賽級(jí)別幾何題的人工智能(AI)系統(tǒng),，表現(xiàn)超過(guò)了之前最好的自動(dòng)化定理證明系統(tǒng),。該研究證明了AI能以接近人類最高水平破解復(fù)雜邏輯挑戰(zhàn)的潛力，而這正是AI研究的一個(gè)主要目標(biāo),。該論文介紹,，奧林匹克水平的數(shù)學(xué)定理證明需要高水平的邏輯推理和解題能力。然而,，當(dāng)前基于機(jī)器學(xué)習(xí)的AI系統(tǒng)在證明數(shù)學(xué)定理方面還有困難,。機(jī)器學(xué)習(xí)這種AI形式通過(guò)向計(jì)算機(jī)提供參考數(shù)據(jù)，讓計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)如何執(zhí)行特定任務(wù)，但由于作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的人類示范很少,，所以定理證明(尤其是幾何學(xué)定理)很難被掌握,。在本項(xiàng)研究中，論文第一作者兼共同通訊作者,、美國(guó)谷歌Deepmind和紐約大學(xué)的Trieu H. Trinh與同事合作,，開(kāi)發(fā)出一種不需要人類示范的定理證明方法的系統(tǒng)并命名為AlphaGeometry，其通過(guò)綜合復(fù)雜程度各異的數(shù)百萬(wàn)條定理和證明,，利用一個(gè)神經(jīng)語(yǔ)言模型完成自我訓(xùn)練,。這種方法結(jié)合符號(hào)演繹引擎(能搜索難題中的大量分支點(diǎn))，能讓AlphaGeometry在無(wú)需人類直接輸入的情況下學(xué)習(xí)并解開(kāi)復(fù)雜問(wèn)題,。他們用國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克競(jìng)賽(優(yōu)秀高中生參加的數(shù)學(xué)定理證明大賽)2000-2020年的30個(gè)問(wèn)題對(duì)G0進(jìn)行測(cè)試,，結(jié)果AlphaGeometry解出了其中25題，接近國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克競(jìng)賽金牌選手的平均表現(xiàn),，而之前最優(yōu)秀的方法只解出了10題,。值得一提的是，AlphaGeometry能生成人類可閱讀的證明,，甚至發(fā)現(xiàn)了2004年國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克競(jìng)賽定理的一個(gè)新版本,。論文作者指出，應(yīng)用AI技術(shù)的AlphaGeometry系統(tǒng)目前雖然僅限于幾何學(xué),，但這種方法或許也能應(yīng)用于其他數(shù)學(xué)領(lǐng)域,。(完)
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