AI水平超过数学奥赛金牌得主 几何推理新突破
当人工智能在几何推理领域达到超越数学奥林匹克金牌得主的水平时，这意味着AI已经能够在解决复杂、抽象且需要高度逻辑思维和创新能力的几何问题上展现出卓越的能力。这项技术突破不仅代表了AI在处理非结构化数据和理解复杂模式方面取得了显著进步，同时也预示着未来AI可能在科学研究、工程设计乃至艺术创作等多个领域发挥更大的作用。
具体而言，这种能力意味着AI可以独立地分析和理解几何图形的性质，发现并证明新的定理，甚至能够创造性地提出全新的几何概念或解题方法。这一成就不仅是对AI算法复杂度和深度学习能力的重大考验，也是人类智慧与机器智能相互融合、共同进化的里程碑。它将极大地推动数学研究的进步，并为教育领域带来革命性的变化，使得个性化教学和难题解答成为可能。
AI水平超过数学奥赛金牌得主。谷歌昨日宣布，其子公司DeepMind开发的最新AI系统AlphaGeometry2在国际数学奥林匹克竞赛(IMO)的大规模几何题目测试中，首次超越了人类金牌得主的水平。研究团队从2000年至2024年的IMO竞赛中精选了45道几何题目，并转化为50道标准题目。测试结果显示，AlphaGeometry2成功解答了其中的42道题目，超过了金牌得主平均40.9分的成绩。
这一突破意义深远，因为解决具有挑战性的几何问题所需的推理能力和策略选择能力是构建下一代通用人工智能的关键要素。网友对此表示高度赞赏，称其“接近完美”。
DeepMind对高中数学竞赛的重视源于一个深层洞察：解决欧几里得几何问题的能力可能是构建更强大AI系统的关键。证明数学定理需要同时具备推理能力和在多个可能步骤中做出选择的能力，这些技能将成为未来通用AI模型的重要组成部分。事实上，在2024年夏天的一次演示中，DeepMind将AlphaGeometry2与数学形式推理AI模型AlphaProof结合，成功解决了当年IMO竞赛6道题目中的4道。
技术架构方面，AlphaGeometry2采用了一种混合方案，结合了谷歌Gemini系列的语言模型和专门的符号运算引擎。解题过程中，Gemini模型负责预测解题可能需要的几何构造，而符号引擎则基于严格的数学规则进行推导。两个模块通过并行搜索算法协同工作，将发现的有用信息存储在共享知识库中。当系统能够将Gemini模型的建议与符号引擎的已知原理结合，得出完整证明时，即认为完成了问题求解。