具有高级数学推理能力的通用人工智能（AGI）有望在科学和技术领域开辟新的前沿。当前的 AI 系统由于推理技能和训练数据的局限性，在解决一般数学问题时仍存在困难。
就在昨天，Google DeepMind 的 AlphaProof 和 AlphaGeometry 团队推出了一个基于强化学习的形式数学推理新系统 AlphaProof，以及几何解题系统的改进版本 AlphaGeometry 2。
这两个系统共同解决了今年国际数学奥林匹克竞赛（IMO）六个问题中的四个，首次达到银牌获得者的水平。
解决复杂数学问题的 AI 性能取得突破
近年来，IMO 年度竞赛被广泛认为是机器学习的一大挑战，也是衡量 AI 系统高级数学推理能力的理想基准。
今年，Google DeepMind 将其联合 AI 系统应用于 IMO 组织者提供的问题。他们的解决方案根据 IMO 的评分规则进行了评分，评分者包括著名的数学家、IMO 金牌得主和菲尔兹奖得主 Timothy Gowers 教授，以及两次 IMO 金牌得主、2024 年 IMO 问题选择委员会主席 Joseph Myers 博士。
IMO 金牌得主和菲尔兹奖得主 Timothy Gowers 教授称：“这个程序能提出如此非显而易见的结构，非常令人印象深刻，远远超出了我认为的最先进水平。”
首先，问题被手动翻译成形式数学语言，以便该系统理解。在正式竞赛中，学生有两个 4.5 小时的时段提交答案。该系统在几分钟内解决了一个问题，而解决其他问题则花了最多三天时间。
AlphaProof 通过确定答案并证明其正确性，解决了两个代数问题和一个数论问题。这包括今年 IMO 中只有五个参赛者解决的最难问题。AlphaGeometry 2 证明了几何问题，而两个组合数学问题仍未解决。
每个问题可以赢得七分，总分最高为 42 分。该系统最终得分 28 分，在解决每个问题上都获得了满分——相当于银牌类别的最高端。今年，金牌的门槛从 29 分开始，在正式比赛的 609 名参赛者中有 58 人达到了这个分数。