Google ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) गणित प्रणाली विकसित की है जो अंतर्राष्ट्रीय गणितीय ओलंपियाड (IMO) में मानव स्वर्ण पदक विजेता को पछाड़ सकती है। Alphageometry2, AI समस्या हल करने में सक्षम है सुलझाने IMO में 84 प्रतिशत ज्यामिति समस्याएं सामने आई हैं, जहां स्वर्ण-पदक विजेता केवल औसतन 81.8 प्रतिशत समस्याओं को हल कर सकते हैं। IMO समस्याओं को उनकी कठिनाई के लिए जाना जाता है, और उन्हें हल करने के लिए गणितीय अवधारणाओं की गहरी समझ की आवश्यकता होती है – कुछ ऐसा जिसे AI मॉडल अब तक प्राप्त करने में सक्षम नहीं थे।
दीपमाइंड द्वारा इंजीनियर, अल्फैगोमेट्री पिछले साल जनवरी में रजत पदक विजेता के स्तर पर प्रदर्शन करने में कामयाब रही जब इसका अनावरण किया गया था। हालांकि, एक साल बाद, Google का दावा है कि इसकी उन्नत प्रणाली के प्रदर्शन ने औसत स्वर्ण-मध्यस्थों के स्तर को पार कर लिया था।
सिस्टम की क्षमताओं को बढ़ाने के लिए, कैलिफ़ोर्निया-आधारित कंपनी ने कहा कि उसने मूल अल्फैगोमेट्री भाषा को बढ़ाकर वस्तुओं के आंदोलनों से जुड़े कठिन समस्याओं से निपटने के लिए, और कोणों, अनुपात और दूरी के रैखिक समीकरणों से संबंधित समस्याओं से निपटने के लिए बढ़ाया।
“यह, अन्य परिवर्धन के साथ मिलकर, IMO 2000-2024 ज्यामिति समस्याओं पर Alphageometry भाषा की कवरेज दर में 66 प्रतिशत से 88 प्रतिशत तक स्पष्ट रूप से सुधार किया है।”
अपने अत्याधुनिक मिथुन एआई टूल का उपयोग करते हुए, Google ने इसे भाषा मॉडलिंग में बेहतर बनाने के लिए Alphageometry2 की खोज प्रक्रिया में भी सुधार किया।
“टीम ने एआई के लिए एक विमान के चारों ओर ज्यामितीय वस्तुओं को स्थानांतरित करके एआई के लिए क्षमता भी पेश की – उदाहरण के लिए, और इसके लिए रैखिक समीकरणों को हल करने के लिए एक त्रिभुज की ऊंचाई को बदलने के लिए एक बिंदु को एक बिंदु को स्थानांतरित करने की अनुमति दी।”
यह भी पढ़ें | एआई उपकरण छात्रों के महत्वपूर्ण सोच कौशल को कम करते हैं, अध्ययन पाता है
मुश्किल गणित की समस्याओं को हल करने में एक अविश्वसनीय 84 प्रतिशत दक्षता दर प्राप्त करने के बावजूद, Google ने कहा कि अभी भी सुधार के लिए जगह है।
“हमारी डोमेन भाषा अंक की चर संख्या, गैर-रैखिक समीकरणों और असमानताओं से जुड़ी समस्याओं के बारे में बात करने की अनुमति नहीं देती है, जिसे ज्यामिति को पूरी तरह से हल करने के लिए संबोधित किया जाना चाहिए,” Google ने समझाया।
दीपमाइंड शोधकर्ताओं के अनुसार, AG2 के बारे में दीर्घकालिक योजना किसी भी त्रुटि के बिना, ज्यामिति समस्या-समाधान के पूर्ण स्वचालन को वितरित करना है। वे निष्कर्ष प्रक्रिया और सिस्टम विश्वसनीयता को तेज करने की योजना भी बनाते हैं।