Deepmind, la IA de Google, logra un gran avance en una de las pruebas más complejas para la inteligencia artificial

Google AI Escalation

Google Deepmind afirma que un nuevo sistema de inteligencia artificial ha logrado un gran avance en una de las pruebas más complejas para la IA.

La empresa afirma que ha creado un nuevo sistema de IA capaz de resolver problemas de geometría al nivel de los mejores estudiantes de secundaria.

La geometría es una de las ramas más antiguas de las matemáticas, pero hasta ahora, ha resultado especialmente difícil para los sistemas de IA. Ha sido un desafío programarlos por falta de datos, y para que realicen las tareas, hay que construir un sistema que pueda resolver problemas de lógica difíciles.

En general, los ingenieros entrenan estos sistemas mediante el aprendizaje automático, lo que implica proporcionarles datos sobre cómo realizar una tarea para que aprendan a completarla. Sin embargo, hay pocas demostraciones de esta índole hechas por humanos para demostrar teoremas, sobre todo en el campo de la geometría.

En su lugar, los investigadores afirman haber utilizado un enfoque diferente para construir el nuevo sistema conocido como AlphaGeometry. En concreto, utilizaron un modelo lingüístico capaz de entrenarse al sintetizar millones de teoremas y sus demostraciones, y luego los combinaron con un sistema capaz de buscar a través de puntos de ramificación en problemas difíciles.

Las creadores afirman que en conjunto, este sistema es capaz de aprender y resolver problemas geométricos complejos sin intervención humana.

Se puso a prueba en 30 problemas de la Olimpíada Matemática Internacional, una competición en la que se pide a los mejores estudiantes de secundaria que demuestren teoremas matemáticos. AlphaGeometry fue capaz de resolver 25 de ellos.

Esta cifra es mucho más elevada que la que logró el mejor método anterior, que solo era capaz de resolver 10 problemas. De hecho, se acerca a la media de los medallistas de oro, que resolvieron 25,9 teoremas.

Según los investigadores, el sistema también fue capaz de presentar las pruebas de forma coherente para las entendieran los humanos, e incluso encontró una nueva versión de un teorema en particular.

De momento, el sistema solo puede utilizarse en determinados tipos de geometría. Pero los investigadores afirman que podría llegar a utilizarse en distintas ramas de las matemáticas.

Si bien gran parte del entusiasmo reciente por la IA se ha centrado en grandes modelos lingüísticos como ChatGPT, Deepmind, en cambio, se ha centrado principalmente en usos más prácticos de la inteligencia artificial. Esto incluye, por ejemplo, los recientes avances en la predicción meteorológica y otras áreas de las matemáticas.

El estudio se describe en un nuevo artículo, ‘Solving olympiad geometry without human demonstrations’, publicado en Nature.

Traducción de Anna McDonnell