Google crea IA que resuelve problemas matemáticos al nivel de una Olimpiada

AlphaGeometry es el nombre del proyecto que se igualó a un medallista olímpico

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Investigadores de Google describen a AlphaGeometry como cercano al razonamiento humano. (Imagen ilustrativa Infobae)
Investigadores de Google describen a AlphaGeometry como cercano al razonamiento humano. (Imagen ilustrativa Infobae)

Google creó AlphaGeometry un sistema que soluciona ejercicios de geometría tan bien como los campeones de competencias de matemáticas internacionales.

Durante el desarrollo del proyecto se realizaron pruebas comparativas con problemas de geometría de la Olimpiada Internacional de Matemáticas (OIM); de 30 se resolvieron 25 dentro del límite de tiempo estándar que dispone la competencia.

Trieu Trinh y Thang Luong, investigadores de Google que participaron en el proyecto, afirmaron que antes de esta tecnología se resolvían de 30 tan solo 10 problemas de geometría; y el medallista de oro humano resolvió en promedio 25,9 de ellos.

AlphaGeometry resuelve problemas olímpicos de geometría con una efectividad comparable a un medallista de oro. (Google)
AlphaGeometry resuelve problemas olímpicos de geometría con una efectividad comparable a un medallista de oro. (Google)

Cómo resuelve los problemas Google

Los sistemas de inteligencia artificial a veces tienen problemas para resolver tareas difíciles de matemáticas y figuras, porque no siempre saben cómo razonar o no tienen suficiente información con la que aprender.

AlphaGeometry es un sistema que junta dos elementos: una parte que predice y adivina respuestas, y otra parte que sigue reglas fijas para averiguar problemas correctamente, y las dos partes trabajan juntas para encontrar respuestas.

Además, para enseñarle mejor a AlphaGeometry, se crearon muchos ejemplos falsos pero útiles (100 millones de ellos) para que aprenda por sí mismo, sin necesidad de que una persona le enseñe. Con este sistema, AlphaGeometry muestra que las inteligencias artificiales están mejorando en razonar por sí mismas y en encontrar y comprobar cosas nuevas.

Evan Chen alaba a AlphaGeometry por resultados verificables y limpios. (Google)
Evan Chen alaba a AlphaGeometry por resultados verificables y limpios. (Google)

“Resolver problemas de geometría a nivel de Olimpiada es un hito importante en el desarrollo de un razonamiento matemático profundo en el camino hacia sistemas de IA más avanzados y generales”, dijeron los investigadores.

“Para mí tiene mucho sentido ahora que los investigadores en IA estén probando primero los problemas de geometría de la OMI porque encontrar soluciones para ellos funciona un poco como el ajedrez en el sentido de que tenemos una cantidad bastante pequeña de movimientos sensatos en cada paso. Pero todavía me sorprende que hayan podido hacerlo funcionar. Es un logro impresionante”, mencionó Ngô Bảo Châu, medallista Fields y medallista de oro de la OMI.

La solución a cada problema de la Olimpiada proporcionada por AlphaGeometry fue revisada y verificada por computadora.

También se compararon sus resultados con métodos de IA anteriores y con el desempeño humano en la Olimpiada. Además, Evan Chen, entrenador de matemáticas y ex medallista de oro olímpico, evaluó una selección de soluciones de AlphaGeometry.

AlphaGeometry resuelve "problemas geométricos complejos a un nivel cercano al de un medallista de oro". (Imagen ilustrativa Infobae)
AlphaGeometry resuelve "problemas geométricos complejos a un nivel cercano al de un medallista de oro". (Imagen ilustrativa Infobae)

Chen dijo: “El resultado de AlphaGeometry es impresionante porque es verificable y limpio. Las soluciones anteriores de IA para problemas de competencia basados en pruebas a veces han sido impredecibles (los resultados solo son correctos algunas veces y necesitan controles humanos). AlphaGeometry no tiene esta debilidad: sus soluciones tienen una estructura verificable por máquina”.

Una IA entendiendo geometría

La geometría es el estudio del espacio, la forma y la posición de diferentes figuras, y es muy importante para actividades como el arte, la construcción y la ingeniería.

Las personas suelen aprender geometría dibujando y analizando figuras, y usando lo que ya saben para descubrir relaciones y propiedades nuevas.

Con AlphaGeometry, Google busca desarrollar razonamiento matemático profundo en IA. (Imagen ilustrativa Infobae)
Con AlphaGeometry, Google busca desarrollar razonamiento matemático profundo en IA. (Imagen ilustrativa Infobae)

El método que se usa en AlphaGeometry para crear información de aprendizaje imita esta manera de aprender, lo que permite que el sistema empiece desde cero, sin la ayuda de las personas.

Con la ayuda de una gran capacidad de procesamiento informático que trabaja todo al mismo tiempo, AlphaGeometry empezó creando mil millones de dibujos con figuras geométricas al azar y luego analizó todas las conexiones posibles entre puntos y líneas en cada dibujo.

El sistema logró identificar todas las demostraciones posibles en los diagramas y luego averiguó qué pasos adicionales necesitaba hacer para llegar a esas conclusiones. A esto se le llama “deducción y rastreo simbólicos”.

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