タオ・ゼシュアン氏はGoogle AlphaProofでコメント：AIは数学コンテストで「並外れた知恵」を示す

数学オリンピックの問題に直面すると、AI の「IQ」では十分ではないことがよくあります。しかし、これは過去のことです。 Google DeepMind は AI を使用して今年の国際数学オリンピック IMO の実際の問題を解決し、金メダル獲得まであと一歩のところまで迫りました。 AI にとって、数学オリンピックはもはや問題ではありません。 IMO 2024 の 6 つの質問はそれぞれ 7 ポイントの価値があり、最大合計スコアは 42 ポイントになります。 DeepMind のシステムのスコアは最終的に 28 でした。これは、解決した 4 つの問題すべてで満点を獲得したことを意味します。これは、銀メダル部門の最高スコアに相当します。

1. DeepMind 記事のリンク: https://deepmind.google/discover/blog/ai-solves-imo-problems-at-silver-medal-level/

2. Tao Zhexuan、AI をよく使用する数学者最近出張で忙しく、問題解決エンジンの AlphaProof と AlphaGeometry2 を完全に理解できていません。しかし、彼は自身のブログで、IMO 競争に参加している DeepMind の AI システムについての見解を表明しました。

   

   Tao Zhexuan 氏が語る
3. これは、ベンチマークの課題を達成するための AI 支援または完全自律型の手法に対する期待を再び変える非常に素晴らしい研究です。
4. たとえば、IMO レベルの幾何学問題は基本的に専用の AI ツールで解決されており、形式的証明を伴う IMO 問題は、強化学習プロセスを通じて少なくともある程度は AI によって克服できますが、現在、各問題にはかなりの計算量が必要であり、形式化には人間の助けが必要です。
5. Tao Zhexuan 氏は、この方法により形式的な数学も自動化できるため、形式的な要素を含む数学的研究方法が促進される可能性があると考えています。結果として得られる正式な証明のデータベースは、よりオープンに共有されれば、有用なリソースとなる可能性があります。
6. このアプローチ (AlphaGo の精神に似た強化学習に基づいており、総合的なアプローチに重点を置いたもの) は非常に賢明で、後から考えると理にかなっています。 「AI 効果」について説明すると、人間の知性の誇示のようには感じられませんが、それでも AI 支援の問題解決ツールセットの機能が拡張されたものです。

   

   「AIの影響」

「AIの影響」とは、人工知能技術が進歩したり問題を解決したりしたときに、人々がその成果が本物の人工知能ではない、または本物の知能を持っていないと考える傾向があることを意味します。言い換えれば、テクノロジーが理解されたり普及したりすると、それはもはやインテリジェントとはみなされなくなります。この現象は、人々の「知性」の定義と期待がテクノロジーの進歩とともに向上し続けることを示しています。

NuminaMath Model

今月初め、Tao Zhexuan 氏は自身のブログで、AI 数学オリンピック (AIMO Progress Award) の暫定結果が発表されたと発表しました。その中でヌミナチームが1位に輝きました。

NuminaMath モデルは完全に自動化されており、リソース効率が桁違いに高く、まったく異なるアプローチを採用しています (大規模な言語モデルを使用して Python コードを生成し、地域の競争レベルの数値解答問題を総当たりで解決します)。このモデルも完全にオープンソースです。

DeepMind の数的推論の研究

DeepMind は、数的推論にも絶え間ない努力を行っています。今年の初め、その人工知能アルゴリズムは数学オリンピック (IMO) で大きな進歩を遂げました。 「人間のデモンストレーションを行わずにオリンピック幾何学を解く」という論文は、AlphaGeometry を世界に紹介し、国際的に権威のある雑誌「Nature」にも掲載されました。専門家らは、これは人工知能が人間の推論を可能にするための重要な一歩であると述べている。

論文リンク: https://www.nature.com/articles/s41586-023-06747-5 DeepMind が将来どのような驚きをもたらしてくれるのか、注目していきたいと思います。参考リンク：https://mathstodon.xyz/@tao/112850716240504978

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