Google muestra una IA que resuelve problemas de geometría como un campeón de matemáticas sin ayuda humana
El boom por la inteligencia artificial (IA) llegó a todos los países del mundo –incluido España– cuando OpenAI, la empresa de Sam Altman, hizo oficial su chatbot ChatGPT. Desde entonces, esta tecnología es capaz de combinar grandes cantidades datos con procedimientos rápidos, permite que los softwares aprendan automáticamente patrones e incluso las redes neuronales ya son capaces de imitar el rendimiento humano. Ahora, para superar los límites de la IA –como los planteamientos matemáticos–, Google presenta un nuevo modelo capaz de resolver problemas de geometría al mismo nivel que los ganadores de la Olimpiada Internacional de Matemáticas.
Concretamente, este sistema de Google DeepMind se llama AlphaGeometry y sus responsables aseguran que se trata de un "gran avance" para el rendimiento de la inteligencia artificial, teniendo en cuenta que es capaz de resolver problemas de geometría como si fuese el campeón de unas olimpiadas matemáticas.
Pero, ¿qué avances tecnológicos emplea para lograr este hito? AlphaGeometry utiliza un modelo de lenguaje neuronal que se entrena sintetizando millones de teoremas y demostraciones de distintos niveles de complejidad. Además, este enfoque permite que dicha tecnología aprenda y resuelva problemas complejos sin una intervención humana directa.
Por otro lado, los responsables de esta creación afirman en la revista Nature que "con AlphaGeometry demostramos la creciente capacidad de la IA para razonar lógicamente y descubrir y verificar nuevos conocimientos. Resolver problemas de geometría de nivel olímpico es un hito en el desarrollo de un razonamiento matemático profundo, en el camino hacia sistemas de IA más avanzados y generales".
¿Cómo se entrenó a esta inteligencia artificial?
Como ya sabrás, la geometría se basa en la comprensión del espacio, la distancia, la forma y las posiciones relativas; y el humano puede aprenderla con lápiz y papel, examinando diagramas y utilizando los conocimientos existentes para descubrir propiedades y relaciones geométricas más sofisticadas. Pero con la llegada de la inteligencia artificial de Google, Trieu Trinh y Thang Luong, investigadores de DeepMind, señalan que su "método de generación de datos sintéticos emula este proceso de construcción de conocimiento a escala, permitiendo a AlphaGeometry entrenarse desde cero".
Por lo tanto, ¿cómo se entrenó a dicha tecnología? El sistema empezó generando 500 millones de diagramas aleatorios de objetos geométricos y dedujo todas las relaciones entre los puntos y las líneas de cada diagrama. Después, ese enorme conjunto de datos se filtró para excluir ejemplos similares, lo que dio como resultado un conjunto de datos con 100 millones de ejemplos únicos de dificultad variable.
Primeras pruebas
En una prueba comparativa de 30 problemas de geometría de la Olimpiada Internacional de Matemáticas, AlphaGeometry resolvió 25 ejercicios en el tiempo límite establecido. No obstante, los expertos de DeepMind recuerdan en la revista Nature que dicha inteligencia artificial está destinada a convertirse en un campo de pruebas para sistemas avanzados de IA en matemáticas y razonamiento.
Futuros usos
El código de AlphaGeometry es abierto, por consiguiente, los investigadores esperan que ayude a abrir nuevas posibilidades en las matemáticas, la ciencia y la inteligencia artificial. De momento, este sistema se limita a formas específicas de geometría, no obstante, existe la posibilidad de que pueda aplicarse a otros campos matemáticos.
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