“我能解决难题”和“我能提出好问题”！中国科学家在人工智能通用逻辑推理方面取得新突破

“我能解决难题”和“我能提出好问题”！中国科学家在人工智能通用逻辑推理方面取得新突破_中国经济网-国家经济门户
新华社北京1月26日电（魏梦佳记者）中国科研团队近日自主研发出“轨迹矩模型”。该成果26日下午在线发表在国际知名学术期刊《自然-机器智能》上。据相关专家介绍，这是世界上第一个具有独立制定问题和自动解决问题双重功能的通用人工智能系统。这表明中国科研团队在自动推理核心逻辑领域实现了关键技术的自研，在性能和功能多样性方面达到了国际最高水平。早已被置于认为人工智能在逻辑推理领域面临两大挑战。一是“组合爆炸”。也就是说，几何推理往往需要寻找并添加精美的辅助线。每次添加点或圆时，搜索空间（即探索模型中所有可能的解决方案）都会呈指数增长。另一个是“缺乏高质量数据”。这意味着现有的几何题库规模较小，难以支持大规模模型训练。由北京综合人工智能研究院、北京大学心理与认知科学学院、北京大学智能学院、北京大学人工智能研究院和北京大学武汉人工智能研究所组成的联合科研团队开发了一种先进的逻辑推理搜索架构，可以对复杂的几何世界进行抽象建模，让人工智能系统能够o 对每个逻辑节点进行有序、系统的探索。像人类数学家一样进行推理，避免多次徒劳的尝试。据悉，该团队创新性地引入了“标准化渲染”技术。这种机制赋予了AI“识破伪装”的能力。在复杂的几何空间中，同一个命题常常通过旋转、翻转或缩放图形来生成无限数量的表示。轨迹动量模型可以自动识别和融合这些对称或同构的拓扑结构，将复杂的搜索空间压缩几个数量级。例如，无论三角形在空间中如何放置，其本质上仍然是精确的块状几何关系。这种对物理对称性的深度利用极大地提高了搜索效率。在AI寻找“灵感”解决问题的同时，系统通过价值函数模拟人类的数学美学。随着借助强化学习技术，系统内置的“价值模型”可以实时预测每条推理路径的概率，不仅决定结论是否有效，还决定推导过程是否简洁。 “当人工智能发现证明一个命题的难度远远大于其构造的复杂性时，它就会利用它的‘直觉灵感’。”论文第一作者、北京人工智能研究院研究员张弛表示，这种“价值引导”使得模型能够在广阔的空间中准确捕捉具有人类特征的人。符合数学家审美标准的高质量问题，在全球率先实现从“模仿解题”到“自主创造”的范式转变。张驰介绍，矩模型只需要一张消费级显卡就可以解决国际数学的所有几何问题自2000年以来，奥林匹克运动会的比赛时间长达38分钟。实验表明，其推理效率和精度达到国际先进水平。论文共同通讯作者、北京大学心理与认知科学学院助理教授朱一新表示，动量模型的重要性不仅在于提高解决问题的速度，还在于通过模拟数学、人类数学的直觉和美学，实现“小数据、大任务”的范式转变。 “一条不依赖于大量标记数据的内部逻辑自我进化之路是通用人工智能发展的关键。我们的系统不仅可以与世界上最先进的人工智能系统相媲美，而且使我们处于理解逻辑底层美学和自行发现科学规律的前沿。”他说。目前，据报道，三个新的原始几何问题独立最终生成的矩模型入选2024年全国高中数学联赛（北京赛区）。张驰先生表示，该成果将为自动化数学测试、个性化智力教学和大规模科学模型的未来发展提供技术支撑，有助于为更多感兴趣的年轻人提供高质量的问答服务。未来，团队将持续开发通用智能模型，推动中国人工智能技术在逻辑领域和更复杂的科学发现上取得领先。
（编辑：项小斌）