El programas de DeepMind ya razona como los mejores estudiantes de secundaria y resuelve problemas matemáticos complejos
Google DeepMind ha creado un sistema de inteligencia artificial capaz de resolver complejos problemas de geometría. Según los expertos, se trata de un paso importante hacia máquinas con una capacidad de razonamiento más parecida a la humana.
La geometría, y las matemáticas en general, llevan tiempo siendo un reto para los investigadores de IA. En comparación con los modelos de IA basados en texto, hay muchos menos datos de entrenamiento para las matemáticas porque se basan en símbolos y son específicas de un dominio.
Una IA con razonamiento lógico
Resolver problemas matemáticos requiere razonamiento lógico, algo que la mayoría de los modelos de IA actuales no saben hacer muy bien. Esta exigencia de razón es el motivo por el que las matemáticas sirven como un punto de referencia importante para medir el progreso de la inteligencia artificial.
El programa de DeepMind, llamado AlphaGeometry, combina un modelo de lenguaje con un tipo de IA llamado motor simbólico. Los modelos lingüísticos destacan en el reconocimiento de patrones y la predicción de pasos posteriores en un proceso. Sin embargo, su razonamiento carece del rigor necesario para resolver problemas matemáticos. El motor simbólico, en cambio, se basa exclusivamente en la lógica formal y en reglas estrictas, lo que le permite guiar al modelo lingüístico hacia decisiones racionales.
Estos dos enfoques, responsables respectivamente del pensamiento creativo y del razonamiento lógico, trabajan juntos para resolver problemas matemáticos difíciles. De este modo se imita la forma en que los humanos resuelven los problemas de geometría, combinando sus conocimientos previos con la experimentación exploratoria.
DeepMind asegura haber probado AlphaGeometry en 30 problemas de geometría del mismo nivel de dificultad que los de la Olimpiada Internacional de Matemática. Completó 25 dentro del límite de tiempo. El anterior sistema de última generación, desarrollado por el matemático chino Wen-Tsün Wu en 1978, sólo completó 10.
La geometría, solo la punta del iceberg
Para DeepMind este sistema demuestra la capacidad de la IA para razonar y descubrir nuevos conocimientos matemáticos. El objetivo es aplicar un enfoque similar a campos matemáticos más amplios. La geometría es sólo un ejemplo para demostrar que estamos a punto de conseguir que la IA sea capaz de razonar en profundidad.
El desarrollo de AlphaGeometry es un hito importante en el campo de la inteligencia artificial. Demostró que la IA puede resolver problemas matemáticos complejos, lo que tiene implicaciones significativas para una amplia gama de campos, desde la educación hasta la investigación.
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