开源模型代码：https://github.com/google-deepmind/alphageometry
详细介绍：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06747-5
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谷歌 DeepMind 在最新一期《Nature》杂志上发表了 AlphaGeometry（阿尔法几何），一个具有解决数学几何问题能力的 AI 系统。AlphaGeometry 在高中生国际数学奥林匹克竞赛（IMO）中表现出色，成功解答了30道题目中的25道，正确率高达83%。这一成绩超越了之前的 AI 模型，也接近了人类金牌得主的平均正确率。
AlphaGeometry 结合了语言学习和演绎推理，成为一种神经符号系统。它结合了神经语言模型的预测能力和基于规则的演绎引擎，共同寻找解决方案。语言模型在符号引擎无法独立找到解决方案时提供新的方法，类似于“快思慢虑”的心理现象。
AlphaGeometry 通过生成随机几何图形来创建训练数据，并重建图表中的连接、关系和证明。这种方法解决了数学中训练数据不足的问题，被称为“符号演绎和回溯”。AlphaGeometry 的数据集包含十亿个独特的几何物体图，每个图中的点和线关系都是详尽推导出来的。
这一研究被认为是构建通用人工智能（AGI）的关键一步，同时展示了人工智能在解决数学问题方面的巨大潜力。其用途主要体现在以下几个方面：
- 数学问题解决：AlphaGeometry 的主要应用场景是解决国际数学奥林匹克竞赛级别的几何问题。它能够自主合成数百万个定理和证明，并在解答最新的奥林匹克级别数学问题中表现出色，成功解决了30个问题中的25个。这使得 AlphaGeometry 在数学问题解决方面具有很高的应用价值。
- 自主学习：AlphaGeometry 通过生成随机几何图形来创建训练数据，并重建图表中的连接、关系和证明。这种方法使 AlphaGeometry 能够自主学习和理解几何图形，而无需依赖人工演示或指导。这种自主学习能力使得 AlphaGeometry 可以适应各种复杂的几何问题，并不断提升自身的解决问题的能力。
- 教育辅助：AlphaGeometry 的能力可以为教育领域提供辅助。通过引导学生解决复杂的几何问题，可以帮助他们提升数学思维和解决问题的能力。同时，AlphaGeometry 的解答过程和结果也可以作为教学参考，为教师提供更多的教学资源和工具。
- 科研支持：在科研领域，AlphaGeometry 可以为数学、几何学等相关学科的研究提供支持。通过解决复杂的几何问题，可以帮助研究者深入探索数学理论和应用，推动相关领域的发展。
- 人工智能探索：AlphaGeometry 是神经符号系统的一个实例，其结合了语言学习和演绎推理的特点为人工智能的进一步发展提供了新的思路和方向。通过研究 AlphaGeometry 的工作原理和应用效果，有助于推动人工智能技术的创新和发展。
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