AlphaGeometry, le système IA de Google DeepMind qui résout les problèmes de géométrie complexes
Google DeepMind a mis au point AlphaGeometry, un modèle IA capable de résoudre des problèmes de géométrie complexes, y compris ceux de l'Olympiade internationale de mathématiques (OIM). Il s'agit d'une étape importante vers la création de machines dotées de capacités de raisonnement toujours plus proches de celles des humains.
AlphaGeometry a été testé sur un ensemble de 30 problèmes de géométrie de l'OIM et a été capable de résoudre 25 d'entre eux. Cette performance est presque équivalente à celle d'un médaillé d'or humain de l'OIM. Le système combine un modèle de langage neuronal qui génère des idées intuitives et un moteur de déduction symbolique qui les vérifie à l'aide d'une logique et de règles formelles.
AlphaGeometry est un système IA composé de 2 parties : Un modèle de langage neuronal, qui peut prédire des constructions géométriques utiles pour résoudre des problèmes ; Un moteur de déduction symbolique, qui utilise des règles logiques pour déduire des conclusions Les deux travaillent ensemble pour trouver des preuves pour des théorèmes de géométrie complexes.
Lorsqu'on lui présente un problème de géométrie, AlphaGeometry tente d'abord de générer une preuve à l'aide de son moteur symbolique. S'il n'y parvient pas, le modèle de langage ajoute un nouveau point ou une nouvelle ligne au diagramme, ce qui permet au moteur symbolique de continuer à chercher une solution.
Une avancée notable mais qui a ses limites
Le développement d'AlphaGeometry a impliqué la création d'un langage personnalisé intégrant plusieurs dizaines de règles de base de la géométrie. L'équipe a ensuite écrit un programme pour générer automatiquement 100 millions de "preuves", qui sont essentiellement des séquences aléatoires d'étapes simples mais logiquement inattaquables. AlphaGeometry a ainsi été formé sur ces preuves générées par la machine. Ceci lui a permis de résoudre des problèmes en devinant chaque étape, l'une après l'autre.
Représentations visuelles des données synthétiques générées par AlphaGeometry
Les performances du système surpassent les approches précédentes pour résoudre les problèmes de géométrie et représentent une avancée dans le raisonnement de l'IA en mathématiques. Malgré ce succès, les chercheurs reconnaissent les limites et les défis de leur travail, tels que la nécessité de disposer de preuves plus lisibles par l'humain et la possibilité d'étendre le système à des problèmes plus complexes.
