要約:
- Googleが開発したAlphaGoは囲碁を学び、AlphaZeroはチェスをプレイできるAIプログラムで、これらを組み合わせた研究により数学の証明問題を解決するAlphaProofが生まれた。
- AlphaProofは言語モデルGeminiを使用して数学問題をプログラミング言語Leanに変換し、正しい証明を見つけるためにトレーニングを行う。
- Google DeepMindはAlphaGeometryという数学アルゴリズムも発表し、これは幾何学問題を扱うものである。
- AlphaProofとAlphaGeometryはIMOの問題を解決し、数学パズルにおいて銀メダル獲得者と同等の証明を提供した。
- Neuro-symbolicアプローチは、機械学習と従来のプログラミング言語を組み合わせたものであり、大規模言語モデルの限界を克服する可能性がある。
感想:
AlphaProofとAlphaGeometryは数学問題の解決に成功し、大規模言語モデルとAIアプローチの組み合わせが注目される。Neuro-symbolicアプローチは、AIシステムがより信頼性のある結果を生み出すための手段を提供する可能性がある。ただし、現在のシステムには解決可能な問題のみが対象であり、多様な解が存在する実世界の問題には適用が難しいという課題がある。
元記事: https://www.wired.com/story/google-deepmind-alphaproof-ai-math/