搜索
首页科技周边人工智能AI几秒钟内解决大学数学问题,拿到80%多准确率,还充当出题老师

AI几秒钟内解决大学数学问题,拿到80%多准确率,还充当出题老师

或许,你做的数学考题,是机器生成的。

MIT 的学生可以不费吹灰之力就能解决多元微积分、微分方程、线性代数等数学课题,但这些却把机器学习模型给难倒了。因为机器学习模型只能回答小学或高中水平的数学问题,而且它们并不总是能找到正确答案。​

现在,来自 MIT、哥伦比亚大学、哈佛大学和滑铁卢大学的研究者,他们使用小样本学习、OpenAI 的 Codex 来自动合成程序,在几秒钟内解决了大学数学问题,达到了人类水平。这项研究发表在《美国国家科学院院刊》(PNAS)上。

此外,该模型对生成的解决方案还能进行解释,并能快速生成新的大学数学问题。当研究人员向学生展示这些机器生成的问题时,学生们甚至无法判断这些问题是由算法生成的还是由人类生成的。​​

这项研究还可以用来简化课程内容生成,这对拥有数千名学生的学校和大型开放式网络课程(MOOC)尤其有用。该系统还可以充当在线导师,向学生展示解决数学问题的步骤。

AI几秒钟内解决大学数学问题,拿到80%多准确率,还充当出题老师

论文地址:https://www.pnas.org/doi/epdf/10.1073/pnas.2123433119

该研究的方法结合了三个创新:

  • 与只在文本上进行预训练不同,该研究在文本上进行预训练的同时,还在代码上进行微调;
  • 采用小样本学习合成程序能够正确解决数学问题;
  • 该研究能够解决问题、解释解决方案以及生成新问题。

该研究生成新问题示例如下。

AI几秒钟内解决大学数学问题,拿到80%多准确率,还充当出题老师

能答题、解题、出题的模型

研究团队已经为这个项目花费了近两年时间。他们发现,仅使用文本进行预训练的模型,在高中数学问题上的准确率不会超过 8%,而使用图神经网络模型,可以在机器学习课程问题上做得很好,但需要一周的时间来训练。

该研究从七门课程中随机抽取 25 个问题:MIT 的 18.01 单变量微积分、18.02 多变量微积分、18.03 微分方程、18.05 概率与统计概论、18.06 线性代数、6.042 计算机科学数学和哥伦比亚大学的 COMS3251 计算线性代数。

对于 MATH 数据集,该研究从数据集中的六个主题(代数、计数与概率、中级代数、数论、初级代数和微积分)中随机抽取 15 个问题。

AI几秒钟内解决大学数学问题,拿到80%多准确率,还充当出题老师

在将这些编程任务输入到神经网络之前,研究人员添加了一个新步骤,使其能够大大优于以前的尝试。​​

与 GPT-3 等网络只在文本上进行预训练不同。他们把这些问题转化为编程任务,并应用程序合成和小样本学习技术。把数学问题变成编程任务,就像可以简单地把求两点之间的距离这个问题改写为编写一个程序来求两点之间的差。

值得一提的是该研究不仅对 Codex 进行了文本上的预训练,还在代码上进行了微调,使得其可以生成大规模解决数学问题的程序。

AI几秒钟内解决大学数学问题,拿到80%多准确率,还充当出题老师

预训练模型显示了来自在线存储库的数百万个代码示例。由于该模型的训练数据包括数百万自然语言单词和数百万行代码,因此它可以学习文本片段和代码片段之间的关系。​​

如下图所示该研究使用零样本和小样本学习来自动生成程序,该程序可以解决 81% 数学问题。然后他们使用 Codex 来解释生成的程序。生成的程序可以输出多种形式的答案。比如计算和描绘奇异值分解(SVD)的几何形状,不光给出正确答案,还能给出对应的解释!AI几秒钟内解决大学数学问题,拿到80%多准确率,还充当出题老师应用神经网络 OpenAI Codex 来解决、解释和生成数学问题。​​

论文作者之一 Drori 解释说,许多数学问题可以用图或树来解决,但很难将文本编写的问题转化为这种表示形式。但是,由于该模型已经学习了文本和代码之间的关系,因此它可以将文本问题转换为代码,只需给出几个问题代码示例,然后运行代码就可以来回答问题。

「当你只使用文本提问题时,机器学习模型很难给出答案,即使答案可能在文本中,这项工作填补了代码和程序合成中缺失的部分。」Drori 说。

Drori 还补充说,这项工作是第一次解决本科数学问题,并将准确率从 8% 提高到 80% 以上。​​

添加上下文

其实将数学问题转化为编程任务并不总是那么简单。有些问题需要研究人员添加上下文,以便神经网络能够正确处理问题。一个学生在学习这门课程时会了解到这种背景知识,但除非研究人员明确说明,否则神经网络不具备这种背景知识。

例如,他们需要说明文本中的网络指的是神经网络而不是通信网络。或者他们可能需要告诉模型使用哪个编程包。他们可能还需要提供某些定义,例如在关于扑克牌的问题中,他们可能需要告诉模型每副牌包含 52 张牌。​​

该研究会自动将这些编程任务以及包含的上下文和示例输入到经过预训练和微调的神经网络,该神经网络会输出一个通常能产生正确答案的程序。80% 以上的问题都是正确的。

研究人员还使用他们的模型来生成问题,通过给神经网络一系列关于某个主题的数学问题,然后让它创建一个新的问题。例如,有关于水平线和垂直线的量子检测问题,它产生了关于对角线量子检测的新问题。因此,它不仅仅是通过替换现有问题中的值和变量来产生新问题。​​

人类提出的问题与机器生成的问题

研究人员通过向大学生展示机器生成的问题来测试这些问题。研究人员随机给学生们 10 道来自本科数学课程的问题;其中 5 个是由人类创造的,5 个是由机器生成的。

学生们无法判断机器生成的问题是由算法还是由人工生成的,他们对课程的难度和适当性给予了类似的评分。

AI几秒钟内解决大学数学问题,拿到80%多准确率,还充当出题老师

不过,Drori 指出这项工作并不是为了取代人类教授。

「现在准确率已经达到 80%,但不会达到 100%。每当你解决了一个问题,就会有人提出一个更难的问题。但这项工作为人们开始用机器学习解决越来越难的问题开辟了领域。我们认为这将对高等教育产生巨大影响。」Drori 表示。​​

研究团队对他们方法的成功感到兴奋,并将工作扩展到处理数学证明上,同时他们还计划解决一些限制,目前,该模型无法使用可视化组件回答问题,也无法解决由于计算复杂性而难以计算的问题。

除了克服这些障碍外,该研究还致力于将模型扩展到数百门课程。有了这些课程,他们将生成更多的数据,以提高自动化程度,并提供对课程设计和课程的见解。

以上是AI几秒钟内解决大学数学问题,拿到80%多准确率,还充当出题老师的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

声明
本文转载于:51CTO.COM。如有侵权,请联系admin@php.cn删除
烹饪创新:人工智能如何改变食品服务烹饪创新:人工智能如何改变食品服务Apr 12, 2025 pm 12:09 PM

AI增强食物准备 在新生的使用中,AI系统越来越多地用于食品制备中。 AI驱动的机器人在厨房中用于自动化食物准备任务,例如翻转汉堡,制作披萨或组装SA

Python名称空间和可变范围的综合指南Python名称空间和可变范围的综合指南Apr 12, 2025 pm 12:00 PM

介绍 了解Python功能中变量的名称空间,范围和行为对于有效编写和避免运行时错误或异常至关重要。在本文中,我们将研究各种ASP

视觉语言模型(VLMS)的综合指南视觉语言模型(VLMS)的综合指南Apr 12, 2025 am 11:58 AM

介绍 想象一下,穿过​​美术馆,周围是生动的绘画和雕塑。现在,如果您可以向每一部分提出一个问题并获得有意义的答案,该怎么办?您可能会问:“您在讲什么故事?

联发科技与kompanio Ultra和Dimenty 9400增强优质阵容联发科技与kompanio Ultra和Dimenty 9400增强优质阵容Apr 12, 2025 am 11:52 AM

继续使用产品节奏,本月,Mediatek发表了一系列公告,包括新的Kompanio Ultra和Dimenty 9400。这些产品填补了Mediatek业务中更传统的部分,其中包括智能手机的芯片

本周在AI:沃尔玛在时尚趋势之前设定了时尚趋势本周在AI:沃尔玛在时尚趋势之前设定了时尚趋势Apr 12, 2025 am 11:51 AM

#1 Google推出了Agent2Agent 故事:现在是星期一早上。作为AI驱动的招聘人员,您更聪明,而不是更努力。您在手机上登录公司的仪表板。它告诉您三个关键角色已被采购,审查和计划的FO

生成的AI遇到心理摩托车生成的AI遇到心理摩托车Apr 12, 2025 am 11:50 AM

我猜你一定是。 我们似乎都知道,心理障碍包括各种chat不休,这些chat不休,这些chat不休,混合了各种心理术语,并且常常是难以理解的或完全荒谬的。您需要做的一切才能喷出fo

原型:科学家将纸变成塑料原型:科学家将纸变成塑料Apr 12, 2025 am 11:49 AM

根据本周发表的一项新研究,只有在2022年制造的塑料中,只有9.5%的塑料是由回收材料制成的。同时,塑料在垃圾填埋场和生态系统中继续堆积。 但是有帮助。一支恩金团队

AI分析师的崛起:为什么这可能是AI革命中最重要的工作AI分析师的崛起:为什么这可能是AI革命中最重要的工作Apr 12, 2025 am 11:41 AM

我最近与领先的企业分析平台Alteryx首席执行官安迪·麦克米伦(Andy Macmillan)的对话强调了这一在AI革命中的关键但不足的作用。正如Macmillan所解释的那样,原始业务数据与AI-Ready Informat之间的差距

See all articles

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免费生成ai无尽的。

热门文章

R.E.P.O.能量晶体解释及其做什么(黄色晶体)
3 周前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.最佳图形设置
3 周前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.如果您听不到任何人,如何修复音频
3 周前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25:如何解锁Myrise中的所有内容
4 周前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

热工具

MinGW - 适用于 Windows 的极简 GNU

MinGW - 适用于 Windows 的极简 GNU

这个项目正在迁移到osdn.net/projects/mingw的过程中,你可以继续在那里关注我们。MinGW:GNU编译器集合(GCC)的本地Windows移植版本,可自由分发的导入库和用于构建本地Windows应用程序的头文件;包括对MSVC运行时的扩展,以支持C99功能。MinGW的所有软件都可以在64位Windows平台上运行。

WebStorm Mac版

WebStorm Mac版

好用的JavaScript开发工具

SecLists

SecLists

SecLists是最终安全测试人员的伙伴。它是一个包含各种类型列表的集合,这些列表在安全评估过程中经常使用,都在一个地方。SecLists通过方便地提供安全测试人员可能需要的所有列表,帮助提高安全测试的效率和生产力。列表类型包括用户名、密码、URL、模糊测试有效载荷、敏感数据模式、Web shell等等。测试人员只需将此存储库拉到新的测试机上,他就可以访问到所需的每种类型的列表。

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

视觉化网页开发工具

安全考试浏览器

安全考试浏览器

Safe Exam Browser是一个安全的浏览器环境,用于安全地进行在线考试。该软件将任何计算机变成一个安全的工作站。它控制对任何实用工具的访问,并防止学生使用未经授权的资源。