Um ds feitos mais recentes e impressionantes da IA é na área da geometria, uma disciplina que desafia até mesmo os maiores talentos matemáticos do mundo. A plataforma AlphaGeometry, desenvolvida pela equipe da DeepMind, está redefinindo as fronteiras do possível ao resolver problemas geométricos com uma competência que rivaliza com a dos competidores da prestigiada Olimpíada Internacional de Matemática (IMO – International Mathematical Olympiad).
O AlphaGeometry representa um salto qualitativo no modo como as máquinas entendem e manipulam conceitos matemáticos. Tradicionalmente, os modelos de IA que lidavam com matemática, como o Minerva do Google, conseguiam chegar a soluções numéricas corretas, mas falhavam ao tentar explicar o raciocínio por trás dessas soluções em linguagem natural. Isso ocorria porque, embora fossem treinados com uma vasta quantidade de textos, esses modelos não eram capazes de produzir explicações lógicas e confiáveis, um reflexo das próprias limitações da linguagem natural, que pode ser ambígua e sujeita a interpretações.
Entretanto, o AlphaGeometry rompe com esse paradigma ao adotar uma abordagem inovadora. Em vez de confiar na linguagem natural, ele utiliza uma linguagem própria, com uma sintaxe rígida semelhante à das linguagens de programação. Essa escolha metodológica garante que suas soluções sejam verificáveis de forma simples por um computador, e também compreensíveis para seres humanos. É um avanço significativo na interação homem-máquina, facilitando a compreensão e a verificação dos resultados produzidos pela IA.
O treinamento do AlphaGeometry também é digno de nota. Ele foi alimentado com 100 milhões de ‘provas’ geradas automaticamente, incorporando dezenas de regras básicas da geometria. Essas ‘provas’ consistiam em sequências de passos simples, mas logicamente incontestáveis. Esse método de treinamento permitiu que o sistema adotasse uma abordagem de solução de problemas que imita a produção de texto dos chatbots, mas com a vantagem de que sua produção é verificável e precisa.
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Resolvendo a complexidade da geometria
Quando confrontado com um conjunto de 30 problemas da IMO, o AlphaGeometry demonstrou sua competência ao resolver 25 deles, um desempenho que se assemelha ao dos medalhistas de ouro da competição, pelo menos no campo da geometria. É importante ressaltar que a IMO não se limita à geometria, abrangendo outras áreas da matemática como a teoria dos números, nas quais o desempenho de sistemas computacionais ainda não foi testado extensivamente. No entanto, a habilidade do AlphaGeometry de gerar provas legíveis para humanos e a sua capacidade de solucionar problemas complexos de geometria é, sem dúvida, um feito impressionante.
A força do AlphaGeometry parece residir na combinação de técnicas de modelos de linguagem, com suas suposições estatísticas e abordagens de força bruta de linguagem com raciocínio simbólico, que é mais estruturado e lógico. Essa combinação, que poderia ser vista como o melhor dos dois mundos, é uma promessa para futuras aplicações e desenvolvimentos na área.
Outro aspecto inovador do treinamento do AlphaGeometry é o uso de dados sintéticos, ou seja, dados gerados automaticamente, em vez de dados coletados de textos reais. Essa estratégia, além de eliminar a possibilidade de ‘cola’, uma preocupação legítima quando modelos de IA são treinados em textos retirados da internet, também se alinha com a ambição de desenvolver sistemas que possam, eventualmente, superar a capacidade humana de resolver problemas matemáticos.
Apesar desses avanços, os pesquisadores, incluindo o matemático Kevin Buzzard, matemático do Imperial College London, são cautelosos ao projetar o futuro, reconhecendo o potencial de sistemas como o AlphaGeometry para resolver problemas matemáticos de nível de graduação que apenas os alunos mais talentosos podem resolver atualmente, no entanto, ainda não há evidências de que máquinas possam se engajar autonomamente em matemática em nível de pesquisa.
Em suma, o AlphaGeometry é um exemplo notável de como a IA pode ser aplicada para resolver problemas complexos, demonstrando a capacidade da IA de se equiparar ao intelecto humano em tarefas altamente especializadas, mas também ilustra o potencial de abordagens inovadoras na interação entre humanos e máquinas.
Fonte: Nature
