La géométrie, et plus largement les mathématiques, représentent un domaine particulièrement complexe pour l’intelligence artificielle. Google DeepMind, la division avancée de recherche en IA du groupe Alphabet, a mis au point avec AlphaGeometry un programme capable de résoudre des problèmes mathématiques et de géométrie complexes.
AlphaGeometry a la bosse des maths
Thang Wang, coauteur de l’étude publiée dans la revue Nature, explique que le manque de données d’entraînement spécifiques à ce domaine, souvent symbolique et spécifique, est un obstacle majeur. Les systèmes d’IA actuels, principalement basés sur des modèles textuels, peinent à adopter le raisonnement logique nécessaire pour résoudre des problèmes mathématiques. Cette recherche vise donc à évaluer les progrès de l’intelligence artificielle en matière de raisonnement logique.
AlphaGeometry est un programme qui combine un modèle linguistique avec un moteur symbolique dédié à la logique formelle et aux règles strictes. Ce système hybride utilise la reconnaissance de modèles et les règles logiques pour aborder les problèmes géométriques de manière similaire à la réflexion humaine : en combinant compréhension existante et expérimentation exploratoire.
Lors de tests sur des problèmes du niveau des Olympiades internationales de mathématiques, AlphaGeometry a résolu 25 problèmes sur 30 dans le temps imparti, surpassant nettement le système de référence développé par le mathématicien chinois Wen-Tsün Wu en 1978, qui n’en avait résolu que 10.
En pratique, AlphaGeometry aborde un problème de géométrie en tentant d’abord de générer une preuve via son moteur symbolique. Si cela échoue, le modèle linguistique intervient en ajoutant de nouveaux éléments au diagramme, ce qui facilite la recherche de solutions par le moteur symbolique. Pour entraîner le modèle linguistique d’AlphaGeometry, l’équipe a créé près d’un demi-milliard de diagrammes géométriques aléatoires, générant ainsi 100 millions de preuves synthétiques pour pallier le manque de données existantes.
Roman Yampolskiy, professeur associé en informatique à l’Université de Louisville, considère que cette capacité d’AlphaGeometry marque un progrès significatif vers des compétences de résolution de problèmes plus sophistiquées et humaines dans les machines. Les implications de ce progrès s’étendent bien au-delà des mathématiques, elles touchent des domaines comme la vision par ordinateur, l’architecture et la physique théorique.
Des progrès restent cependant encore à faire. AlphaGeometry excelle dans la géométrie « élémentaire », mais peine encore avec des problèmes mathématiques avancés et abstraits de niveau universitaire. Les chercheurs veulent étendre cette approche à d’autres domaines des mathématiques, affirmant que la géométrie n’est qu’un exemple de leur capacité à implémenter un raisonnement profond dans l’IA.
🟣 Pour ne manquer aucune news sur le Journal du Geek, abonnez-vous sur Google Actualités. Et si vous nous adorez, on a une newsletter tous les matins.
