在本月舉行的「國際數學奧林匹克」(International Mathematical Olympiad，IMO)上，谷歌DeepMind兩套人工智能(AI)系統成功解決六條數學問題中的四條，與本屆銀牌高中生得主的實力相當。
據新聞網站Axios報道指出，對於機器學習來說，逐步證明解決一系列數學問題的能力是「巨大挑戰」，並超出當前最先進的AI系統能力範圍，因此這次結果顯得相當重要。DeepMind的AI系統AlphaProof透過「試誤法」(trial-and-error)自我學習，毋須人為干預，即所謂的強化學習。
DeepMind研究工程師休伯特(Thomas Hubert)解釋，DeepMind首先調整谷歌的Gemini模型，將100萬條數學問題的陳述從英語翻譯成為一種稱為Lean的程式語言。這些難度有異的問題被提供AlphaProof後，它就會生成可能的解決辦法，然後它依可能證明的步驟進行檢查。那些有效的解決辦法會被重新輸到模型裡，接著隨著它嘗試更多問題時，它就不斷改進。
AlphaProof在今年IMO上解決了兩條代數問題和一條數論。一條僅花數分鐘解決出來，其他則花上3天，但它無法解決兩條組合數學(combinatorics)問題。這支AI團隊的另一成員AlphaGeometry 2僅花19秒就解決了比賽的幾何學問題。由於可以訓練數學專屬AI模型的相關數據非常少，所以DeepMind團隊利用由AI自行生成的綜合數據來訓練AlphaGeometry 2。
DeepMind表示，該系統可以解決IMO過去25年83%的問題，比上一代僅解決了53%還要高。
DeepMind稱，整體來說，這兩套AI系統在42分中得到28分，進入銀牌的範圍，差一分就踏進金牌門檻。
在上周舉行的IMO上，有609名來自世界各地的高中生參賽，其中58人奪得金牌。
曾奪得菲爾茲獎的法蘭西公學院(College de France)數學家高爾斯(Timothy Gowers)是其中一位檢視AI工作的評審之一。他表示，他對於AI有時可以為解決問題想出聰明主意感到驚訝，他形容為「魔法鑰匙」，但他補充需要進一步研究來分析AI如何辦到。
DeepMind強化學習副總經理西爾佛(David Silver)表示，目前為止，AI系統並沒有為人類創造的數學知識體系增添內容，「我們現在身處的階段是這些系統實際上可以證明不是未解的研究難題，但至少對世界上最優秀的年輕數學家來說是具有非常挑戰性的問題」。本報訊
