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alphageometry2：在几何学上超过人类奥林匹克冠军的AI
人工智能长期以来一直在试图模仿类似人类的逻辑推理。尽管它在模式识别方面取得了巨大进展，但抽象的推理和象征性推论仍然是AI的艰巨挑战。当AI用于数学问题解决问题时，这种局限性尤其明显，这是一项长期以来证明人类认知的学科[…] ALPHAGEMOMETRY2：AI优于人类奥林匹亚冠军的AI在几何学中首先出现在Unite.ai上。
来源:Unite.AI人工智能长期以来一直在试图模仿类似人类的逻辑推理。尽管它在模式识别方面取得了巨大进展，但抽象的推理和象征性推论仍然是AI的艰巨挑战。当AI用于数学问题解决问题时，这种限制变得尤为明显，该学科长期以来证明了人类认知能力，例如逻辑思维，创造力和深刻的理解。与依赖公式和代数操纵的数学分支不同，几何形状不同。它不仅需要结构化的，逐步的推理，还需要识别隐藏关系的能力以及构建解决问题的额外元素的技能。
很长一段时间以来，这些能力被认为是人类独有的。但是，Google DeepMind一直在开发可以解决这些复杂推理任务的AI。去年，他们引入了AlphageMetry，这是一种AI系统，将神经网络的预测能力与符号推理的结构化逻辑相结合，以解决复杂的几何问题。该系统通过解决54％的国际数学奥林匹克（IMO）几何形状问题，以与银牌得主的表现达到绩效，从而产生了重大影响。最近，他们使用Alphageometry2进行了进一步的进一步，该Alphageometry2的求解率令人难以置信，以优于普通的IMO金牌得主。
字母测定法 银牌得主 alphageometry2在本文中，我们将探讨有助于Alphageometry2实现这一绩效水平的关键创新，以及这种发展对AI的未来解决复杂的推理问题意味着什么。但是，在研究使Alphageometry2与众不同的原因之前，首先要了解什么是字母计量法以及其工作原理是至关重要的。
字母计量学：在几何问题解决问题中的AI
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alphageometry2- 更快，更有效的解决问题的引擎