Google DeepMind-এর নতুন AI গণিত অলিম্পিকে গোল্ড মেডেল পারফরম্যান্সের সাথে মিলে যায়

পর একটি অমীমাংসিত গণিত ক্র্যাকিং গত বছর সমস্যা, AI জ্যামিতি মোকাবেলা করতে ফিরে এসেছে।

Google DeepMind দ্বারা তৈরি করা হয়েছে, একটি নতুন অ্যালগরিদম, AlphaGeometry, অতীতের আন্তর্জাতিক গাণিতিক অলিম্পিয়াডগুলির সমস্যাগুলিকে চূর্ণ করতে পারে - উচ্চ বিদ্যালয়ের শিক্ষার্থীদের জন্য একটি শীর্ষ-স্তরের প্রতিযোগিতা - এবং পূর্ববর্তী স্বর্ণপদক বিজয়ীদের পারফরম্যান্সের সাথে মেলে৷

30টি কঠিন জ্যামিতি সমস্যার সাথে চ্যালেঞ্জ করা হলে, AI সফলভাবে 25টি স্ট্যান্ডার্ড বরাদ্দ সময়ের মধ্যে সমাধান করেছে, 15টি উত্তর দ্বারা পূর্ববর্তী অত্যাধুনিক অ্যালগরিদমকে পরাজিত করেছে।

যদিও প্রায়ই উচ্চ বিদ্যালয়ের গণিত ক্লাসের ক্ষতিকারক হিসাবে বিবেচিত হয়, জ্যামিতি আমাদের দৈনন্দিন জীবনে এমবেড করা হয়। শিল্প, জ্যোতির্বিদ্যা, অভ্যন্তর নকশা, এবং স্থাপত্য সবই জ্যামিতির উপর নির্ভর করে। তাই নেভিগেশন, মানচিত্র এবং রুট পরিকল্পনা করুন। এর মূলে, জ্যামিতি হল যৌক্তিক যুক্তি ব্যবহার করে স্থান, আকার এবং দূরত্ব বর্ণনা করার একটি উপায়।

একভাবে, জ্যামিতি সমস্যার সমাধান করা অনেকটা দাবা খেলার মতো। কিছু নিয়ম প্রদত্ত—যাকে উপপাদ্য এবং প্রমাণ বলা হয়—প্রতিটি ধাপে সীমিত সংখ্যক সমাধান রয়েছে, কিন্তু কোনটি বোধগম্য তা খুঁজে বের করা কঠোর গাণিতিক নিয়মের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ নমনীয় যুক্তির উপর নির্ভর করে।

অন্য কথায়, জ্যামিতি মোকাবেলা করতে সৃজনশীলতা এবং গঠন উভয়ই প্রয়োজন। যদিও মানুষ বছরের পর বছর অনুশীলনের মাধ্যমে এই মানসিক অ্যাক্রোবেটিক দক্ষতাগুলি বিকাশ করে, AI সর্বদা সংগ্রাম করেছে।

AlphaGeometry চতুরভাবে উভয় বৈশিষ্ট্যকে একটি একক সিস্টেমে একত্রিত করে। এটির দুটি প্রধান উপাদান রয়েছে: একটি নিয়ম-আবদ্ধ যৌক্তিক মডেল যা একটি উত্তর খোঁজার চেষ্টা করে এবং একটি বৃহৎ ভাষা মডেল যা বাক্সের বাইরের ধারণা তৈরি করে। যদি AI একা যৌক্তিক যুক্তির উপর ভিত্তি করে একটি সমাধান খুঁজে পেতে ব্যর্থ হয়, ভাষা মডেলটি নতুন কোণ সরবরাহ করতে শুরু করে। ফলাফল সৃজনশীলতা এবং যুক্তি দক্ষতা উভয়ের সাথে একটি AI যা এর সমাধান ব্যাখ্যা করতে পারে।

সিস্টেমটি মেশিন বুদ্ধিমত্তার সাহায্যে গাণিতিক সমস্যা সমাধানের জন্য ডিপমাইন্ডের সর্বশেষ অভিযান। তবে তাদের দৃষ্টি আরও বড় পুরস্কারের দিকে। AlphaGeometry জটিল পরিবেশে যৌক্তিক যুক্তির জন্য তৈরি করা হয়েছে—যেমন আমাদের বিশৃঙ্খল দৈনন্দিন জগতে। গণিতের বাইরে, ভবিষ্যতের পুনরাবৃত্তিগুলি সম্ভাব্যভাবে বিজ্ঞানীদের অন্যান্য জটিল সিস্টেমে সমাধান খুঁজে পেতে সাহায্য করতে পারে, যেমন মস্তিষ্কের সংযোগের পাঠোদ্ধার করা বা জেনেটিক জাল উন্মোচন করা যা রোগের দিকে পরিচালিত করে।

"আমরা একটি বড় লাফ দিচ্ছি, ফলাফলের দিক থেকে একটি বড় অগ্রগতি," গবেষণার লেখক ডঃ ট্রিউ ট্রিন বলা দ্য নিউ ইয়র্ক টাইমস.

দৈত দোল

একটি দ্রুত জ্যামিতি প্রশ্ন: একটি ত্রিভুজ চিত্র করুন যার উভয় বাহুর দৈর্ঘ্য সমান। আপনি কিভাবে প্রমাণ করবেন নীচের দুটি কোণ ঠিক একই?

এটি আলফাজিওমেট্রির মুখোমুখি হওয়া প্রথম চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একটি। এটি সমাধান করার জন্য, আপনাকে জ্যামিতির নিয়মগুলি সম্পূর্ণরূপে উপলব্ধি করতে হবে তবে উত্তরের দিকে ইঞ্চি সৃজনশীলতাও থাকতে হবে।

"উপাদ্য প্রমাণ করা যৌক্তিক যুক্তির দক্ষতা প্রদর্শন করে... একটি উল্লেখযোগ্য সমস্যা সমাধানের দক্ষতার পরিচয় দেয়," দলটি আজ প্রকাশিত গবেষণায় লিখেছেন প্রকৃতি.

এখানে আলফা জিওমেট্রির আর্কিটেকচারের উৎকর্ষ। ডাব করা একটি নিউরো-সিম্বলিক সিস্টেম, এটি প্রথমে তার প্রতীকী ডিডাকশন ইঞ্জিনের সাথে একটি সমস্যা মোকাবেলা করে। এই অ্যালগরিদমগুলিকে একটি গ্রেড A ছাত্র হিসাবে কল্পনা করুন যে কঠোরভাবে গণিত পাঠ্যপুস্তকগুলি অধ্যয়ন করে এবং নিয়মগুলি অনুসরণ করে৷ তারা যুক্তি দ্বারা পরিচালিত হয় এবং সহজেই সমাধানের দিকে নিয়ে যাওয়া প্রতিটি পদক্ষেপকে ব্যাখ্যা করতে পারে - যেমন একটি গণিত পরীক্ষায় যুক্তির একটি লাইন ব্যাখ্যা করা।

এই সিস্টেমগুলি পুরানো স্কুল কিন্তু অবিশ্বাস্যভাবে শক্তিশালী, যেগুলির মধ্যে "ব্ল্যাক বক্স" সমস্যা নেই যা আধুনিক গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদমগুলির অনেকগুলিকে তাড়িত করে৷

গভীর শিক্ষা আমাদের বিশ্বকে নতুন আকার দিয়েছে। কিন্তু এই অ্যালগরিদমগুলি কীভাবে কাজ করে তার কারণে, তারা প্রায়শই তাদের আউটপুট ব্যাখ্যা করতে পারে না। এটি গণিতের ক্ষেত্রে আসে না, যা লিখিত হতে পারে এমন কঠোর যৌক্তিক যুক্তির উপর নির্ভর করে।

সিম্বলিক ডিডাকশন ইঞ্জিনগুলি ব্ল্যাক বক্সের সমস্যাকে প্রতিহত করে যে তারা যুক্তিযুক্ত এবং ব্যাখ্যাযোগ্য। কিন্তু জটিল সমস্যার সম্মুখীন, তারা ধীর এবং নমনীয়ভাবে মানিয়ে নিতে সংগ্রাম করে।

এখানে বৃহৎ ভাষার মডেলগুলি আসে৷ ChatGPT-এর পিছনে চালিকা শক্তি, এই অ্যালগরিদমগুলি জটিল ডেটাতে প্যাটার্ন খুঁজে বের করতে এবং নতুন সমাধান তৈরি করতে দুর্দান্ত, যদি যথেষ্ট প্রশিক্ষণের ডেটা থাকে৷ কিন্তু তারা প্রায়ই নিজেদের ব্যাখ্যা করার ক্ষমতার অভাব করে, যার ফলে তাদের ফলাফল দুবার পরীক্ষা করা প্রয়োজন।

আলফা জ্যামিতি উভয় জগতের সেরাকে একত্রিত করে।

একটি জ্যামিতি সমস্যার সম্মুখীন হলে, প্রতীকী ডিডাকশন ইঞ্জিন এটিকে প্রথমে এগিয়ে দেয়। ত্রিভুজ সমস্যা নিন। অ্যালগরিদম প্রশ্নের ভিত্তি "বোঝে", যাতে এটি প্রমাণ করতে হবে যে নীচের দুটি কোণ একই। ভাষা মডেল তারপর সমস্যা সমাধানে সাহায্য করার জন্য ত্রিভুজের শীর্ষ থেকে নীচের দিকে একটি নতুন রেখা আঁকার পরামর্শ দেয়। প্রতিটি নতুন উপাদান যা এআইকে সমাধানের দিকে নিয়ে যায় তাকে "নির্মাণ" বলা হয়।

সিম্বলিক ডিডাকশন ইঞ্জিন পরামর্শ নেয় এবং তার যুক্তির পিছনে যুক্তি লিখে রাখে। যদি নির্মাণ কাজ না করে, আলফাজিওমেট্রি সমাধানে না পৌঁছানো পর্যন্ত দুটি সিস্টেম একাধিক রাউন্ডের আলোচনার মধ্য দিয়ে যায়।

পুরো সেটআপটি "'চিন্তা, দ্রুত এবং ধীর' ​​ধারণার অনুরূপ" লিখেছেন ডিপমাইন্ডের ব্লগে দল। "একটি সিস্টেম দ্রুত, 'স্বজ্ঞাত' ধারণা প্রদান করে এবং অন্যটি, আরও ইচ্ছাকৃত, যুক্তিপূর্ণ সিদ্ধান্ত গ্রহণ করে।"

আমরা চ্যাম্পিয়ন

পাঠ্য বা অডিও ফাইলের বিপরীতে, জ্যামিতির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা উদাহরণের অভাব রয়েছে, যা আলফাজিওমেট্রিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া কঠিন করে তুলেছে।

একটি সমাধান হিসাবে, দলটি তাদের নিজস্ব ডেটাসেট তৈরি করেছে যার মধ্যে 100 মিলিয়ন সিন্থেটিক উদাহরণ রয়েছে র্যান্ডম জ্যামিতিক আকার এবং পয়েন্ট এবং রেখার মধ্যে ম্যাপ করা সম্পর্ক - আপনি যেভাবে গণিত ক্লাসে জ্যামিতি সমাধান করেন তার অনুরূপ, কিন্তু অনেক বড় পরিসরে।

সেখান থেকে, AI জ্যামিতির নিয়মগুলিকে আঁকড়ে ধরেছিল এবং সমাধান থেকে পিছনের দিকে কাজ করতে শিখেছিল যে এটিতে কোনও গঠন যুক্ত করার প্রয়োজন আছে কিনা। এই চক্রটি AI কে কোন মানব ইনপুট ছাড়াই স্ক্র্যাচ থেকে শিখতে দেয়।

AI-কে পরীক্ষা করে, দলটি এক দশকেরও বেশি পূর্ববর্তী প্রতিযোগিতা থেকে 30টি অলিম্পিয়াড সমস্যার সাথে চ্যালেঞ্জ করেছিল। উত্পন্ন ফলাফলগুলি তাদের গুণমান নিশ্চিত করতে পূর্ববর্তী অলিম্পিয়াড স্বর্ণপদক বিজয়ী ইভান চেন দ্বারা মূল্যায়ন করা হয়েছিল।

সব মিলিয়ে, AI অতীতের স্বর্ণপদক বিজয়ীদের পারফরম্যান্সের সাথে মিলেছে, সময়সীমার মধ্যে 25টি সমস্যা পূরণ করেছে। দ্য পূর্ববর্তী অত্যাধুনিক ফলাফল 10টি সঠিক উত্তর ছিল।

"আলফা জিওমেট্রির আউটপুট চিত্তাকর্ষক কারণ এটি উভয়ই যাচাইযোগ্য এবং পরিষ্কার," চেন বলেছেন. "এটি কোণ এবং অনুরূপ ত্রিভুজ সহ ক্লাসিক্যাল জ্যামিতির নিয়মগুলি ব্যবহার করে ঠিক যেমন ছাত্ররা করে।"

গণিতের বাইরে

আলফা জিওমেট্রি হল ডিপমাইন্ডের গণিতের সর্বশেষ প্রয়াস। 2021 ইন, তাদের AI ফাটল গাণিতিক ধাঁধা যা মানুষকে কয়েক দশক ধরে স্তব্ধ করে দিয়েছিল। আরো সম্প্রতি, তারা ব্যাবহার করেছিল কলেজ পর্যায়ে STEM সমস্যার কারণের জন্য বড় ভাষা মডেল এবং কর্কশ অ্যালগরিদম সহ একটি কার্ড গেমের উপর ভিত্তি করে একটি পূর্বে "অমীমাংসিত" গণিত সমস্যা ফান সার্চ.

আপাতত, AlphaGeometry জ্যামিতির সাথে মানানসই, এবং সতর্কতা সহ। বেশিরভাগ জ্যামিতি চাক্ষুষ, কিন্তু সিস্টেম অঙ্কনগুলি "দেখতে" পারে না, যা সমস্যা সমাধানকে ত্বরান্বিত করতে পারে। ইমেজ যোগ করা, সম্ভবত সঙ্গে গুগলের জেমিনি এআই, গত বছরের শেষের দিকে চালু করা হয়েছে, এটি এর জ্যামিতিক স্মার্টগুলিকে শক্তিশালী করতে পারে৷

একটি অনুরূপ কৌশল আলফাজিওমেট্রির বিস্তৃত বৈজ্ঞানিক ডোমেনে পৌঁছাতে পারে যার জন্য সৃজনশীলতার স্পর্শ সহ কঠোর যুক্তির প্রয়োজন। (আসুন বাস্তব হয়ে উঠুন-এটি সবই।)

"বৃহৎ-স্কেল সিন্থেটিক ডেটা দিয়ে গোড়া থেকে AI সিস্টেমগুলিকে প্রশিক্ষণের বিস্তৃত সম্ভাবনার পরিপ্রেক্ষিতে, এই পদ্ধতিটি কীভাবে ভবিষ্যতের AI সিস্টেমগুলি গণিত এবং এর বাইরেও নতুন জ্ঞান আবিষ্কার করতে পারে তা গঠন করতে পারে," দল লিখেছিল।

চিত্র ক্রেডিট: জোয়েল ফিলিপ / Unsplash 

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://singularityhub.com/2024/01/17/google-deepminds-new-ai-matches-gold-medal-performance-in-math-olympics/