Tao Zhexuan commente sur Google AlphaProof : l'IA fait preuve d'une « sagesse extraordinaire » dans les concours de mathématiques

Face aux problèmes des Olympiades mathématiques, le « QI » de l'IA n'est souvent pas suffisant. Cependant, cela appartient au passé. Google DeepMind a utilisé l'IA pour résoudre les vraies questions de l'Olympiade mathématique internationale de l'OMI de cette année, et il n'était qu'à un pas de remporter la médaille d'or. Pour l’IA, l’Olympiade mathématique n’est plus un problème. Chacune des six questions de l'OMI 2024 vaut 7 points, soit un score total maximum de 42 points. Le système de DeepMind a obtenu un score de 28, ce qui signifie qu'il a reçu des scores parfaits pour les quatre problèmes résolus - équivalent au meilleur score dans la catégorie médaille d'argent.

1. Lien de l'article DeepMind : https://deepmind.google/discover/blog/ai-solves-imo-problems-at-silver-medal-level/

2. Tao Zhexuan, un mathématicien qui utilise couramment l'IA- preuves assistées, récemment, je suis occupé en voyage d'affaires et je n'ai pas complètement digéré les moteurs de résolution de problèmes AlphaProof et AlphaGeometry2. Mais il a exprimé son point de vue sur le système d’IA de DeepMind participant au concours de l’OMI sur son blog.

   

   Tao Zhexuan parle de
3. C'est un très bon travail qui change une fois de plus nos attentes en matière de méthodes assistées par l'IA ou entièrement autonomes pour relever des défis de référence.
4. Par exemple, les problèmes de géométrie au niveau de l'OMI ont été essentiellement résolus pour les outils d'IA dédiés, et les problèmes de l'OMI avec des preuves formelles peuvent être surmontés par l'IA au moins dans une certaine mesure grâce à des processus d'apprentissage par renforcement, bien que chaque problème nécessite actuellement des quantités de calcul considérables et nécessite aide humaine à la formalisation.
5. Tao Zhexuan estime que cette méthode peut également automatiser les mathématiques formelles, ce qui peut promouvoir des méthodes de recherche mathématique incluant des composants formels. La base de données de preuves formelles qui en résulte pourrait être une ressource utile si elle était partagée plus ouvertement.
6. Cette approche (basée sur l'apprentissage par renforcement, similaire à l'esprit d'AlphaGo, en mettant l'accent sur une approche holistique) est très astucieuse et prend du sens avec le recul. Comme le dit « l’effet IA », une fois expliqué, cela ne ressemble pas à une démonstration d’intelligence humaine ; il s’agit néanmoins d’une expansion des capacités de notre ensemble d’outils de résolution de problèmes assisté par l’IA.

   

   « Effet IA »

« Effet IA » signifie que lorsque la technologie de l'intelligence artificielle progresse ou résout des problèmes, les gens ont tendance à penser que ces réalisations ne sont pas une véritable intelligence artificielle ou ne possèdent pas de véritable intelligence. En d’autres termes, une fois qu’une technologie est comprise ou popularisée, elle n’est plus considérée comme intelligente. Ce phénomène montre que les définitions et les attentes des gens en matière d’« intelligence » continueront de s’améliorer à mesure que la technologie progresse.

NuminaMath Model

Au début de ce mois, Tao Zhexuan a annoncé sur son blog que les résultats préliminaires de l'Olympiade de mathématiques de l'IA (AIMO Progress Award) avaient été annoncés. Parmi eux, l’équipe de Numina a remporté la première place.

Le modèle NuminaMath est entièrement automatisé et beaucoup plus efficace en ressources, et adopte une approche complètement différente (en utilisant de grands modèles de langage pour générer du code Python afin de résoudre par force brute des problèmes de réponse numérique au niveau de la compétition régionale). Ce modèle est également entièrement open source.

La recherche sur le raisonnement mathématique de DeepMind

DeepMind fait également des efforts inlassables en matière de raisonnement mathématique. Au début de cette année, son algorithme d’intelligence artificielle a réalisé une percée majeure lors de l’Olympiade de mathématiques (OMI). L'article "Résoudre la géométrie olympique sans démonstrations humaines" a présenté l'AlphaGeometry au monde et a également été publié dans la revue internationale faisant autorité "Nature". Les experts estiment qu’il s’agit d’une étape importante pour que l’intelligence artificielle devienne capable de raisonner humainement.

Lien papier : https://www.nature.com/articles/s41586-023-06747-5 Nous attendrons de voir quel genre de surprises DeepMind nous apportera dans le futur. Lien de référence : https://mathstodon.xyz/@tao/112850716240504978

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