AlphaGeometry, le système d’IA de DeepMind, capable de résoudre des problèmes de géométrie complexes à un niveau élevé

Une équipe de chercheurs en IA de DeepMind de Google, en collaboration avec un collègue de l’Université de New York, a développé un système d’IA appelé AlphaGeometry qui a démontré sa capacité à résoudre des problèmes de géométrie complexes à un niveau élevé.

Dans leur article publié dans la revue Nature, le groupe décrit son nouveau système d’IA et les idées qu’il a utilisées dans son développement. L’équipe à Nature a également publié un podcast donnant un aperçu du nouveau système d’IA.

Prouver des théorèmes mathématiques peut être une entreprise difficile, et les personnes capables de le faire sont considérées comme des atouts précieux pour les instituts d’enseignement supérieur et, dans certains cas, pour les entreprises, comme Google. Un moyen d’identifier ces individus a donc été mis en place : l’Olympiade mathématique internationale. Il est décrit comme les compétitions des Championnats du monde de mathématiques pour les lycéens.

En raison des nombreuses difficultés inhérentes à l’utilisation des mathématiques pour de nombreuses applications modernes, telles que la conception de systèmes informatiques, les informaticiens espéraient des systèmes d’IA capables de résoudre des problèmes mathématiques complexes et/ou de prouver des théorèmes. Malheureusement, jusqu’à présent, les systèmes d’IA n’ont pas fonctionné aussi bien qu’espéré. Cependant, dans cette nouvelle étude, l’équipe de DeepMind a créé un système d’IA appelé AlphaGeometry qui rivalise au niveau des étudiants médaillés d’or à l’Olympiade mathématique internationale.

Pour créer AlphaGeometry, l’équipe de recherche a utilisé une nouvelle approche. Plutôt que d’essayer d’enseigner au système comment prouver des théorèmes à l’aide de plusieurs exemples, ils ont utilisé un modèle de langage neuronal qui permettait au système de s’entraîner lui-même. Cela a été réalisé en synthétisant des millions de théorèmes et de preuves connus avec différents niveaux de complexité. Ils ont également ajouté un moteur de déduction symbolique pour aider le système à apprendre et à résoudre des problèmes de plus en plus complexes sans l’aide d’humains.

Les chercheurs ont ensuite testé leur nouveau système en lui soumettant 30 problèmes rencontrés par les étudiants de l’Olympiade internationale de mathématiques au cours des années 2002 à 2020 et ont constaté qu’il était capable de résoudre 25 d’entre eux bien mieux que les systèmes d’IA précédents. Ils ont noté que sa performance était comparable à celle de la moyenne des médaillés d’or de la compétition.

L’équipe de recherche note que le système est actuellement programmé pour fonctionner avec des formes spécifiques de géométrie, mais suggère qu’il pourrait peut-être étendre son répertoire à d’autres domaines.