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原標(biāo)題：DeepMind人工智能突破邁向AGI關(guān)鍵一步，解題能力接近奧數(shù)巔峰
關(guān)鍵字：數(shù)學(xué),人工智能,奧林匹克,幾何,問(wèn)題
文章來(lái)源：AI范兒
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點(diǎn)擊上方藍(lán)字關(guān)注我們“Google DeepMind的AlphaGeometry系統(tǒng)在解決幾何問(wèn)題方面幾乎趕上了世界最聰明學(xué)生的水平。其成功回答了國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克競(jìng)賽高中組的25個(gè)問(wèn)題，顯示出人工智能在數(shù)學(xué)領(lǐng)域的精湛表現(xiàn)。研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了1億個(gè)幾何數(shù)據(jù)的寶庫(kù)，為系統(tǒng)提供強(qiáng)大的訓(xùn)練基礎(chǔ)。雖然取得顯著進(jìn)展，但研究者表示挑戰(zhàn)仍在于確定人工智能是否能發(fā)現(xiàn)新的數(shù)學(xué)方法，解決迄今未解之謎。Google DeepMind利用人工智能取得了顯著進(jìn)展，幾乎迎頭趕上了世界最聰明學(xué)生在解決幾何問(wèn)題方面的能力。該科技巨頭的系統(tǒng)AlphaGeometry成功回答了國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克競(jìng)賽高中組的30個(gè)問(wèn)題中的25個(gè)，這一成就接近于人類競(jìng)爭(zhēng)者獲得金牌的水平。這一研究成果發(fā)表在《自然》雜志上，突顯了人工智能在數(shù)學(xué)領(lǐng)域不斷精進(jìn)的能力以及仍然存在的挑戰(zhàn)。
AlphaGeometry采用神經(jīng)符號(hào)系統(tǒng)，結(jié)合了語(yǔ)言學(xué)習(xí)和演繹推理。這一混合方法類似于心理學(xué)家丹尼爾·卡內(nèi)曼在《思考，快與慢》一書(shū)中描述的思考過(guò)程，從快速模式識(shí)別過(guò)渡到更深思熟慮的邏輯思維。DeepMind研究員Quoc V Le表示，這是邁向構(gòu)建人工通用智能（AGI）的

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作者簡(jiǎn)介：智能未來(lái)，始于Prompt！