गूगल ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) गणित प्रणाली विकसित की है। इसके अलावा, गूगल ने दावा किया है कि उसका सिस्टम अंतर्राष्ट्रीय गणितीय ओलंपियाड (आईएमओ) में स्वर्ण पदक जीतने वाले इंसानों को भी हरा सकता है। एआई समस्या समाधानकर्ता अल्फाजियोमेट्री 2, आईएमओ में प्रस्तुत ज्यामिति समस्याओं में से 84 प्रतिशत को हल करने में सक्षम है, जबकि अंतर्राष्ट्रीय गणितीय ओलंपियाड में स्वर्ण पदक विजेता औसतन केवल 81.8 प्रतिशत समस्याओं को हल कर पाते हैं।
मेरे विचार से प्रश्न काफी कठिन हैं।
आईएमओ प्रश्न अपनी कठिनाई के लिए जाने जाते हैं और उन्हें हल करने के लिए गणितीय अवधारणाओं की गहरी समझ की आवश्यकता होती है। एआई मॉडल अब तक इस गणितीय अवधारणा को प्राप्त नहीं कर पाए हैं। डीपमाइंड द्वारा विकसित और अल्फाजिओमेट्री द्वारा प्रबंधित यह प्रणाली पिछले वर्ष जनवरी में जब इसका अनावरण किया गया था, तो यह रजत पदक विजेताओं के स्तर का प्रदर्शन करने में सक्षम थी। हालाँकि, एक साल बाद, गूगल का दावा है कि उसके उन्नत सिस्टम का प्रदर्शन औसत स्वर्ण पदक विजेता के स्तर को पार कर गया है।
उन्नत प्रणाली में सुधार किए गए
कैलिफोर्निया के माउंटेन व्यू स्थित गूगल ने कहा कि उसने इस प्रणाली की क्षमताओं को बढ़ाने के लिए मूल अल्फाजियोमेट्री भाषा का विस्तार किया है, ताकि वस्तुओं की गति से संबंधित कठिन समस्याओं, कोणों के रैखिक समीकरणों से संबंधित समस्याओं, अनुपातों और दूरियों से संबंधित समस्याओं का समाधान किया जा सके। कंपनी ने आगे कहा कि अन्य परिवर्धनों के साथ-साथ, IMO 2000-2024 ज्यामिति समस्याओं पर अल्फाजियोमेट्री भाषा की कवरेज दर में काफी सुधार किया गया है। जिसके बाद गणित के सवालों को हल करने की क्षमता 66 प्रतिशत से बढ़कर 88 प्रतिशत हो गई है। अपने अत्याधुनिक जेमिनी एआई टूल का उपयोग करते हुए, गूगल ने अल्फाजिओमेट्री2 की खोज प्रक्रिया में भी सुधार किया है, जिससे यह भाषा मॉडलिंग में बेहतर हो गया है।
गणित में रैखिक समीकरणों को हल करने में सक्षम।
गूगल ने कहा कि टीम ने एआई को समतल सतह के चारों ओर ज्यामितीय वस्तुओं को घुमाकर तर्क करने की क्षमता भी दी है। उदाहरण के लिए, यह एक त्रिभुज की ऊंचाई को बदलने के लिए एक बिंदु को एक रेखा के साथ स्थानांतरित करने में सक्षम है और यह रैखिक समीकरणों को हल करने में भी सक्षम है। गूगल ने कहा कि कठिन गणितीय समस्याओं को हल करने में 84 प्रतिशत की अविश्वसनीय दक्षता दर हासिल करने के बावजूद, अभी भी सुधार की गुंजाइश है।
