能解國際奧數競賽題的AI系統(tǒng)問世，接近人類破解復雜邏輯問題的最高水平
《自然》17日發(fā)表的一項計算科學研究，描述了一個能解國際數學奧林匹克競賽級別幾何題的人工智能(AI)系統(tǒng)。其表現超過了之前最好的自動化定理證明系統(tǒng)。該研究證明了AI已接近人類破解復雜邏輯問題的最高水平。
奧林匹克競賽中的數學定理證明需要高水平的邏輯推理和解題能力。然而，當前基于機器學習的AI系統(tǒng)在證明數學定理方面還有困難。機器學習通過向計算機提供參考數據，讓計算機學習如何執(zhí)行特定任務。但由于作為訓練數據的人類示范很少，所以定理證明，尤其是幾何學定理很難被證明。
谷歌“深度思維”團隊此次描述了一種不需要人類示范的定理證明方法。基于這一方法的AI系統(tǒng)名為“阿爾法幾何”(G0)。它綜合了復雜程度各異的數百萬條定理和證明，并利用一個神經語言模型完成自我訓練。這種方法結合符號演繹引擎(能搜索難題中的大量分支點)，能讓G0在無需人類直接輸入的情況下學習并解開復雜問題。
團隊用國際數學奧林匹克競賽2000年至2020年間的30個問題測試了該系統(tǒng)。G0解出了其中25題，接近國際數學奧林匹克競賽金牌選手的平均表現。而之前最優(yōu)秀的方法只解出了10題。值得一提的是，G0能生成人類可閱讀的證明，甚至發(fā)現了2004年國際數學奧林匹克競賽定理的一個新版本。
研究人員指出，G0目前僅限于證明幾何學定理，但這種方法或許能應用于其他數學領域。
總編輯圈點
讓AI做一個定理證明，其實比讓AI來玩圍棋、國際象棋等更具挑戰(zhàn)性。想要證明一個特定猜想的真假，需要使用高級別的邏輯推理能力。這比其他識別、分類任務要難得多。棋類的走法總會被預測出來，即使算法沒有給出最佳方案，結果也能“殊途同歸”。但在定理證明中，只要算法有一次走入死胡同，那就宣告本次解答失敗。性能再好的系統(tǒng)也沒辦法。這就是為什么人們一直把數學定理證明視為構建智能機器的關鍵能力，也是為什么這項成果意義重大的原因。
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