ШІ вирішив задачі Міжнародної математичної олімпіади — чому це важливо

Експериментальна модель OpenAI правильно розвʼязала 5 із 6 задач Міжнародної математичної олімпіади, вперше досягнувши результату, що відповідає рівню золотої медалі. Компанія вважає це важливим кроком у розвитку загального штучного інтелекту. Про це пише Business Insider.

Що сталося

OpenAI повідомив, що її нова експериментальна модель успішно пройшла тестування, еквівалентне Міжнародній математичній олімпіаді (IMO), розвʼязавши пʼять із шести задач. Це — найвищий рівень результату, який відповідає золоту на найпрестижнішому математичному конкурсі у світі. Модель працювала в умовах, ідентичних до людських: два дні по чотири з половиною години, по три задачі щодня.

Це перший випадок, коли штучний інтелект показав такий рівень складного міркування на олімпіаді, яка з 1959 року вважається одним із найскладніших випробувань у галузі математики. Серед колишніх переможців — Григорій Перельман, який сприяв розвитку геометрії, та Теренс Тао, лауреат медалі «Філдса», найвищої нагороди в математиці.

Чому це цікаво

В OpenAI вважають результат моделі знаковим для розвитку загального штучного інтелекту. За словами генерального директора компанії Сема Альтмана, це «важливий показник того, наскільки далеко просунувся ШІ за останнє десятиліття». Дослідник Александр Вей зазначив, що модель створена не для математичних задач, а як частина ширшої програми загального інтелекту — вона вміє міркувати в нових умовах і демонструє витривалість у складних когнітивних завданнях.

Дослідник Ноам Браун підкреслив, що модель показала новий рівень «тривалого творчого мислення», необхідного для задач IMO, які вимагають більше, ніж просто точний розрахунок.

Що далі

Модель поки не буде доступна публічно — Альтман зазначив, що це станеться «не раніше, ніж за кілька місяців». Попри такі результати, деякі експерти залишаються обережними. Критик ШІ Гері Маркус назвав досягнення «справді ефектним», але наголосив, що IMO не перевіряла результати незалежно, і поставив під сумнів загальну користь моделі.

На думку Маркуса, досі невідомо, як саме навчалася модель, наскільки вона універсальна та скільки коштувало вирішення кожної задачі.