Deux systèmes d’IA développés par Google DeepMind ont marqué l’histoire cette semaine, en obtenant un score équivalent à une médaille d’argent à l’Olympiade internationale de mathématiques (IMO). AlphaProof et AlphaGeometry 2, les deux systèmes, ont collaboré pour résoudre six problèmes complexes de la prestigieuse compétition.
Il convient de noter que le système combiné a résolu quatre problèmes sur six, gagnant 28 points sur 42 possibles, soit un seul point de moins que le seuil d’or.
L’IA a notamment obtenu un score parfait sur le problème le plus difficile de la compétition, que seuls cinq concurrents humains ont réussi à résoudre. Cette performance remarquable place l’IA de DeepMind parmi les meilleurs jeunes esprits mathématiques du monde.
« Ce qu’il fait va bien au-delà de ce dont une recherche par force brute pure serait capable, il se passe donc clairement quelque chose d’intéressant lorsqu’il opère », dit Le professeur Timothy Gowers, médaillé Fields et ancien lauréat de la médaille d’or de l’OMI, qui a noté les réponses de l’IA.
Différentes approches de résolution de problèmes
Les deux systèmes ont utilisé des approches distinctes. AlphaProof, un modèle de langage combiné à l’apprentissage par renforcement, a abordé deux problèmes d’algèbre et un problème de théorie des nombres. Il s’appuie sur les « mathématiques formelles » pour écrire des preuves mathématiques vérifiables sous forme de programmes, permettant au système d’apprendre et de s’améliorer.
AlphaGeometry 2, en revanche, s’est concentré sur les questions de géométrie et a résolu son problème de manière étonnante en seulement 16 secondes. Sa solution impliquait une approche créative qui a même surpris les experts humains, mettant en évidence la capacité de l’IA à sortir des sentiers battus.
« Il y a eu des exemples légendaires de [computer-aided] des preuves plus longues que celles de Wikipédia. Ce n’était pas ça : nous parlons d’une production très courte, de style humain », ajoutée Professeur Gowers.
Réalisations et limites
Si l’IA a excellé dans certains domaines, elle a eu du mal dans d’autres. Pour deux des six questions, les systèmes n’ont pas réussi à faire de progrès. De plus, les systèmes d’IA de Google ont eu besoin de temps variables pour résoudre les problèmes, allant de quelques minutes à trois jours.
Pour référence, alors que les concurrents humains disposent d’un délai de neuf heures, l’IA de DeepMind a mis trois jours pour résoudre un problème particulièrement difficile.
Le professeur Gowers, tout en reconnaissant que cette réussite va « bien au-delà de ce que les démonstrateurs automatiques de théorèmes pouvaient faire auparavant », a souligné plusieurs réserves importantes.
« Le principal problème est que le programme a nécessité beaucoup plus de temps que les concurrents humains », a-t-il déclaré. « Si les concurrents humains avaient eu droit à ce genre de temps pour résoudre un problème, ils auraient sans aucun doute obtenu de meilleurs résultats. »
Il a également souligné l’implication humaine dans la traduction des problèmes en langage formel.
« Sommes-nous proches du point où les mathématiciens seront superflus ? C’est difficile à dire. Je pense que nous sommes encore à une ou deux percées de ce niveau », conclut Gowers.
Potentiel futur
Malgré les limites, la réussite de Google DeepMind représente une avancée significative dans les capacités de raisonnement mathématique de l’IA.
Le développement de systèmes d’IA capables de résoudre des problèmes mathématiques complexes pourrait avoir des implications de grande portée dans divers domaines, de la recherche scientifique à l’éducation.
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À PROPOS DE L’ÉDITEUR
Aman Tripathi Journaliste et rédacteur en chef actif et polyvalent. Il a couvert l’actualité régulière et de dernière minute pour plusieurs publications et médias d’information de premier plan, notamment The Hindu, Economic Times, Tomorrow Makers et bien d’autres. Aman possède une expertise en politique, en voyages et en actualités technologiques, en particulier en matière d’IA, d’algorithmes avancés et de blockchain, avec une forte curiosité pour tout ce qui relève de la science et de la technologie.
2024-07-28 14:41:00
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