再创历史！DeepMind AI超进化，能拿奥数金牌了

主要观点总结

DeepMind发布新AI系统AlphaGeometry2，旨在解决国际数学奥林匹克竞赛中的几何问题。该系统融合了神经网络理论和符号AI方法，成功解决了过去25年IMO中84%的几何问题，表现超越金牌得主平均水平。AlphaGeometry2包含了谷歌Gemini系列语言模型和符号引擎，能够完成逻辑推理和大规模数据处理。然而，它也存在局限性，无法处理一些问题如点数可变、非线性方程和不等式的问题。DeepMind认为，解开复杂几何问题的新方法可能是开发更强大AI系统的关键。AlphaGeometry2的成功表明神经网络和符号AI的融合可能是开发通用AI的有效路径。但AI系统仍需在简单任务执行、复杂任务处理和降低成本等方面取得更多进展。

关键观点总结

关键观点1: AlphaGeometry2融合了神经网络理论和符号AI方法。

该系统结合了谷歌Gemini系列语言模型和符号引擎，以提高AI系统的理解、推理和逻辑证明能力。

关键观点2: AlphaGeometry2解决了过去25年IMO中84%的几何问题。

其表现超越了金牌得主的平均水平，成为了第一个在如此大规模题集上实现这一成就的AI系统。

关键观点3: AlphaGeometry2存在一定的局限性。

目前无法解决点数可变、非线性方程和不等式的问题。此外，在一些简单任务上，AI系统仍可能表现出不准确的行为。

关键观点4: DeepMind认为解开复杂几何问题的新方法可能是开发更强大AI系统的关键。

AlphaGeometry2的成功展示了神经网络和符号AI融合在开发通用AI方面的潜力。

关键观点5: AI系统仍需取得更多进展。

尽管AI系统在解决复杂问题上取得了显著进展，但在保证简单任务执行的准确性、拓宽复杂任务处理的可能性、降低开发和部署成本等方面仍有待提高。

文章预览

DeepMind祭出神经网络与符号AI融合新招。 编译 |   徐豫 编辑 |   云鹏 智东西2月8日消息，谷歌旗下顶尖AI研究实验室DeepMind于2月7日发布论文，其开发的一套名为AlphaGeometry2的AI系统，解决国际数学奥林匹克竞赛（IMO）几何问题的表现超越了金牌得主的平均水平。 AlphaGeometry2是DeepMind去年1月发布的AlphaGeometry系统的升级版。在最近发表的一项研究中，AlphaGeometry2能够解决过去25年IMO中84%的几何问题，而OpenAI的o1推理模型一道题都答不上来。IMO是一个高中生的全球顶尖数学比赛。 据DeepMind团队分享，AlphaGeometry2融合了神经网络理论和符号AI方法，其一方面采用基于神经网络架构搭建的谷歌Gemini系列模型，同时另一方面遵循符号AI的操作规则，以此提升AI系统理解、推理和逻辑证明能力，打开了实现通用AI的新思路。 事实上，今年夏天，DeepMind曾展示了一套结 ………………………………