AI của DeepMind Đạt Tiêu Chuẩn Huy Chương Bạc Tại Olympic Toán Học Quốc Tế
DeepMind của Google thông báo rằng các mô hình trí tuệ nhân tạo AlphaProof và AlphaGeometry 2 của họ đã đạt tiêu chuẩn “huy chương bạc” trong toán học phức tạp, sau khi giải quyết bốn trong sáu bài toán của Olympic Toán học Quốc tế năm nay — một trong những cuộc thi toán học khó nhất thế giới.
Vào ngày 25 tháng 7, Google DeepMind cho biết đã đạt được những bước đột phá trong việc giải quyết các vấn đề lý luận toán học nâng cao với AlphaProof và AlphaGeometry 2.
Toán học được coi là một tiêu chuẩn quan trọng trong sự phát triển của AI. Các bài toán toán học phức tạp như hình học yêu cầu khả năng giải quyết vấn đề trực giác và sáng tạo cùng với kỹ năng lý luận tinh vi.
AlphaProof và AlphaGeometry 2: Đột Phá Trong Lý Luận Toán Học
AlphaProof là một hệ thống học tăng cường mới cho lý luận toán học chính thức, và AlphaGeometry 2 là phiên bản cải tiến của hệ thống giải quyết bài toán hình học.
Hai hệ thống này đã giải quyết bốn trong sáu bài toán từ Olympic Toán học Quốc tế (IMO) năm nay, “đạt được mức độ tương đương với huy chương bạc trong cuộc thi lần đầu tiên,” công ty cho biết.
IMO là cuộc thi lâu đời nhất, lớn nhất và danh giá nhất dành cho các nhà toán học trẻ. Cuộc thi đã được tổ chức hàng năm từ năm 1959, và sự kiện năm nay tại Vương quốc Anh đã thu hút hơn một trăm quốc gia tham gia.
Google giải thích rằng Olympic Toán học Quốc tế đã trở nên nổi bật như một “thách thức lớn trong học máy và là một chuẩn mực aspirational để đo lường khả năng lý luận toán học nâng cao của hệ thống AI.”
Những Nhận Xét Từ Các Chuyên Gia
Giáo sư Sir Timothy Gowers, người đoạt huy chương vàng IMO, nhận xét:
“Việc chương trình có thể đưa ra một cấu trúc không rõ ràng như vậy là rất ấn tượng và vượt xa những gì tôi nghĩ là hiện tại của công nghệ.”
Trước đó, Google đã thử nghiệm các mô hình AI toán học với hệ thống AlphaGo, hệ thống học chơi trò chơi bàn Go và đã đánh bại kỳ thủ Go huyền thoại Lee Sedol vào năm 2016.
Các nhà nghiên cứu hiện đã kết hợp người kế nhiệm AlphaGo, được gọi là AlphaZero, với các mô hình ngôn ngữ đã được đào tạo trước đó để tạo ra AlphaProof. AlphaProof được đào tạo bằng cách giải quyết hàng triệu bài toán được dịch sang ngôn ngữ lập trình chính thức “Lean.”
Trong khi đó, AlphaGeometry 2 là một hệ thống kết hợp giữa thần kinh và ký hiệu dựa trên mô hình AI Gemini của Google, với khả năng cải tiến trong giải quyết bài toán hình học.
Công ty cho biết các đội AI của họ đang “tiếp tục khám phá nhiều phương pháp AI để nâng cao lý luận toán học và dự định công bố thêm chi tiết kỹ thuật về AlphaProof sớm.”
Chi Tiết Tài Chính và Cạnh Tranh AI
Theo báo cáo thu nhập Q2 từ Alphabet, công ty mẹ của Google, đã có rất nhiều chi phí cho nghiên cứu liên quan đến AI tại DeepMind. Lỗ “cấp độ Alphabet” — chủ yếu do chi phí cho nghiên cứu và phát triển AI — đạt 2,3 tỷ USD trong Q2, gần gấp đôi so với cùng kỳ năm trước.
Trong khi đó, cuộc cạnh tranh AI tiếp tục nóng lên.
Theo báo cáo của Reuters ngày 15 tháng 7, nhà phát triển ChatGPT, OpenAI, đang làm việc trên một cách tiếp cận mới cho các mô hình AI của mình trong một dự án mang mã hiệu “Strawberry.” Mô hình này được cho là nhằm cải thiện đáng kể khả năng lý luận AI và cho phép nghiên cứu sâu trên internet một cách tự động.
Thêm vào đó, vào ngày 25 tháng 7, OpenAI công bố bản prototype của công cụ tìm kiếm AI mang tên SearchGPT.
Vào ngày 23 tháng 7, Giám đốc điều hành Meta, Mark Zuckerberg, cho biết công ty đang tiến thêm một bước nữa hướng tới AI mã nguồn mở trở thành tiêu chuẩn của ngành công nghiệp, đồng thời công bố phiên bản mới nhất của mô hình Llama 3.1.
