جوجل ديب مايند لديهأعلنتصميم جديدالذكاء الاصطناعي(الذكاء الاصطناعي)، مصمم لحل المشكلات الهندسية بنفس القدرات التي يتمتع بها الإنسان الحائز على الميدالية الذهبية في الأولمبياد.
يعمل نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد AlphaGeometry على حل التحديات الهندسية المعقدة من خلال اختبار 30 مسألة أولمبياد. مستوحى من اليونان القديمة، يضم الأولمبياد الدولي للرياضيات علماء رياضيات موهوبين في المدارس الثانوية يقومون بحل مسائل الرياضيات في غضون فترة زمنية محددة.
جوجل (ناسداك: جوجل) قام نموذج DeepMind بحل 25 مشكلة من أصل 30 ليتجاوز محاولة الذكاء الاصطناعي السابقة. قبل AlphaGeometry، تمكنت النماذج السابقة من حل 10 تحديات فقط، مما يؤكد صعوبة أنظمة الذكاء الاصطناعي في إظهار الكفاءة في حل المشكلات الهندسية.
عادةً ما تعاني أنظمة الذكاء الاصطناعي من صعوبة التعامل مع الهندسة بسبب غياب بيانات التدريب والنقص المتأصل في المهارات المنطقية والاستدلالية. لحل التحدي الكبير،جوجل ديب مايندتحولت إلى نموذج لغة عصبية ومحرك استنتاجي لتحسين مهارات حل المشكلات في نماذجها، مع استكمالها بـ 100 مليون نموذج من البيانات الاصطناعية.
والنتيجة النهائية هي نظام قادر على تدريب نفسه على حل المشاكل المعقدة في استراتيجية منقسمة. يقدم نموذج اللغة العصبية أفكارًا سريعة قد تكون غير صحيحة، ولكن تضمين محرك الاستنتاج يوفر طريقًا عقلانيًا للوصول إلى الحلول.
“إن نموذج اللغة الخاص بـ AlphaGeometry يوجه محرك الاستنباط الرمزي الخاص به نحو الحلول المحتملة للمشكلات الهندسية،” وفقًا لعملاق التكنولوجيا. “تساعد هذه القرائن في سد الثغرات وتسمح للمحرك الرمزي بإجراء المزيد من الاستنتاجات حول الرسم التخطيطي والاقتراب من الحل.”
في النهاية، يقول الخبراء إن الجمع بين النظامين قد حقق نتائج مبهرة، واستمر في تقديم مخرجات يمكن قراءتها بواسطة الإنسان بدلاً من الاعتماد على “حسابات الجبر المملة”.
قال إيفان تشن، الحائز على الميدالية الذهبية في الأولمبياد سابقًا، “إن إنتاج AlphaGeometry مثير للإعجاب لأنه يمكن التحقق منه ونظيف.” “إنه يستخدم قواعد الهندسة الكلاسيكية مع الزوايا والمثلثات المماثلة تمامًا كما يفعل الطلاب.”
عميقالعقل يذهب إلى أسفل حفرة أرنب الذكاء الاصطناعي
لقد ألقى Google DeepMind بثقله وراءهالذكاء الاصطناعي والابتكارمع التقنيات الناشئة، والكشف عن سلسلة من النماذج ذات القدرات الرائعة. وفي أواخر عام 2023، أطلق الفريق نموذجًا للذكاء الاصطناعي قادرًا علىتوليدملايين المواد الجديدة من خلال التنبؤ ببنيتها.
وفي دراسة أخرى، اقترح الفريق طريقة جديدة ليحسنقدرات نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من خلال ربطها بالنماذج الموجودة، باستخدام نموذج التركيب لتعزيز اللغة (CALM) الجديد.
وتشمل المشاريع الأخرى السباق لطرح علامات مائية غير مرئية للصور المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي، ونموذج للتنبؤ بالطقس، ودراسات تحاكي القدرة البشرية على تعلم مجموعات مهارات جديدة.
لكي يعمل الذكاء الاصطناعي (AI) بشكل صحيح ضمن القانون ويزدهر في مواجهة التحديات المتزايدة، فإنه يحتاج إلى دمج نظام blockchain للمؤسسة يضمن جودة إدخال البيانات وملكيتها – مما يسمح له بالحفاظ على البيانات آمنة مع ضمان عدم قابليتها للتغيير. البيانات. تحقق من تغطية CoinGeek على هذه التكنولوجيا الناشئة لمعرفة المزيد لماذا ستكون blockchain الخاصة بالمؤسسات هي العمود الفقري للذكاء الاصطناعي.
شاهد: تحويل الذكاء الاصطناعي إلى عائد على الاستثمار
جديد على blockchain؟ تحقق من CoinGeek بلوكتشين للمبتدئين القسم، دليل الموارد النهائي لمعرفة المزيد حول تقنية blockchain.