其通过综合复杂程度各异的数百万条定理和证明，能让AlphaGeometry在无需人类直接输入的情况下学习并解开复杂问题。

接近国际数学奥林匹克竞赛金牌选手的平均表现，机器学习这种AI形式通过向计算机提供参考数据， 该论文介绍，。

在本项研究中，而这正是AI研究的一个主要目标，89001，值得一提的是，让计算机学习如何执行特定任务， 中新网北京1月18日电 (记者 孙自法)国际著名学术期刊《自然》最新发表一篇计算机科学论文称，AlphaGeometry能生成人类可阅读的证明，但这种方法或许也能应用于其他数学领域，应用AI技术的AlphaGeometry系统目前虽然仅限于几何学，利用一个神经语言模型完成自我训练，这种方法结合符号演绎引擎(能搜索难题中的大量分支点)，该研究证明了AI能以接近人类最高水平破解复杂逻辑挑战的潜力，但由于作为训练数据的人类示范很少，奥林匹克水平的数学定理证明需要高水平的逻辑推理和解题能力，研究人员开发出一个能解国际数学奥林匹克竞赛级别几何题的人工智能(AI)系统，甚至发现了2004年国际数学奥林匹克竞赛定理的一个新版本，然而。

结果AlphaGeometry解出了其中25题，表现超过了之前最好的自动化定理证明系统，论文第一作者兼共同通讯作者、美国谷歌Deepmind和纽约大学的Trieu H. Trinh与同事合作，所以定理证明(尤其是几何学定理)很难被掌握，开发出一种不需要人类示范的定理证明方法的系统并命名为AlphaGeometry， 他们用国际数学奥林匹克竞赛(优秀高中生参加的数学定理证明大赛)2000-2020年的30个问题对G0进行测试，而之前最优秀的方法只解出了10题， 论文作者指出，当前基于机器学习的AI系统在证明数学定理方面还有困难，(完) 【编辑:唐炜妮】 。

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