Az elemi geometriában az AI már majdnem megveri az embert
Két napja publikálták a Nature-ben a „Solving olympiad geometry without human demonstrations” című cikket.
Ez egy AI, ami diákolimpiai szintű elemi geometriai feladatokat tud megoldani, majdnem olyan jól, mint egy aranyérmes versenyző. Eddig is voltak olyan programok (nem igazán AI), amelyek aránylag jól működtek, de nem ennyire jól. Tarski bizonyította be, hogy az elemi síkgeometria állításai eldönthetők (írható egy olyan program, ami inputként megkapja az állítást és outputként kiadja az Igaz-t ha igaz az állítás és Nem-et, ha nem), az, hogy ez pontosan mit jelent az itt van leírva. Ha jól értem itt arról van szó, hogy egy (igazából kettő) klasszikus bizonyító program és egy nyelvi modell (egy transzformer) közötti kommunikációval érték el, hogy ennyire rohadtul jó a rendszerük.
A cikk hivatalosan tegnapelőtt jelent meg, és elvileg alkalmas lehet arra, hogy hiszterizálja magát vele az ember. Ez azért van, mert valamilyen értelemben a történet hasonlít a misztikus Q*-ra. Pro forma itt most egy nyelvi modell egészen bizarr módon okos lett miután klasszikus algoritmusokkal találkozott, de ehhez az kellett, hogy rengeteg szintetikus tétel-bizonyítást párt tudtak generálni, és ez általában nem áll rendelkezésre. Nekem úgy tűnik, hogy az axiómarendszer eldönthetőségének itt kulcsszerepe lehet. Azért ez a cikk fog pár kört futni, ebben aránylag biztos vagyok.
P.S: Orbán Viktor nevű olvasóinkat esetleg érdekelheti, hogy bár a négy szerző közül ketten vietnami, ketten kínai származásúak, de mind a négyen Amerikában dolgoznak, a Google Deep Mind illetve a New York University munkatársai. Lehet, hogy a Nyugat hanyatlik, de azért meg lehet fogni a sörét…
<div class='sharedaddy sd-block sd-like jetpack-likes-widget-wrapper jetpack-likes-widget-unloaded' id='like-post-wrapper-192691293-16531126-6ae1ac3d82bad' data-src='https://widgets.wp.com/likes/?ver=14.1#blog_id=192691293&post_id=16531126&origin=www.orulunkvincent.hu&obj_id=192691293-16531126-6ae1ac3d82bad&n=1' data-name='like-post-frame-192691293-16531126-6ae1ac3d82bad' data-title='Like or Reblog'><h3 class="sd-title">Like this:</h3><div class='likes-widget-placeholder post-likes-widget-placeholder' style='height: 55px;'><span class='button'><span>Like</span></span> <span class="loading">Loading...</span></div><span class='sd-text-color'></span><a class='sd-link-color'></a></div>
Lassan a matematikus szakma is a lámpagyújtó szakma sorsára jut… 🙂
OK, értem én, hogy ez még csak elemi geometria, meg minden, de azért némi aggodalommal tölt el a gondolat, hogy majd egy matematikus AI-vel „elolvastatják” az összes eddigi bizonyítást (ehhez kell a jó „nyelvi” AI is, gondolom), az alkalmazandó logikai következtetéseket pedig valahogy „megtanulja”; ahhoz meg már AI sem kell, hogy egy kellően formalizált bizonyítás helyességét ellenőrizze…
@excombo: nagyon sok formalizált, nehéz tétel bizonyítására lenne szükség a training setben. talán ezerszer annyira, mint ami rendelkezésre áll. (mondjuk ahhoz, hogy a differenciáltopológia egy nagyobb szeletében nehéz kérdésekre tudjon válaszolni). ez most nem látszik elérhetőnek. legalábbis egyelőre.
A P.S.-hez:
Make America great again. Még több vietnami meg kinai meg egyéb nációjú kimüvelt emberfőt Amerikába! (Mert ha csak a sajátjainkra támaszkodnánk….)
@DarthVader: a sajátjaik is elég jók. de amerika mindig a világot jelentette, lehetőséget a legtehetségesebb embereknek, akárhol is születtek. a vietnami oktatási rendszer nagyon jó, trinh thieu vietnamban volt undergraduate és onnan ment ki amerikába, jelenleg is Ph.D diák New Yorkban. Szerintem azért az original transformer paper 8 szerzője között született amerikai nincs, de nem hiszem, hogy ez problémát okoz. az amerikai egyetemi rendszer még mindig messze a legjobb a világon. elon musk dél-afrikai születésű, de amerikai, zuckerberg amerikai, altman amerikai. ami lényeges, az nagyon nagy részt amerikában történik.
Én a debreceni egyetemen együtt fociztam egy Binh nevű matek szakos vietnami fiúval (45 kg vasággyal). Tehetséges volt, bennfogták az egyetemen, tíz év múlva hallottam, hogy docens és van Debrecenben három cipőboltja. A tehetség nem jár egyedül…vajon Jótündérnek hány cipőboltja lehet?
Lányom osztálytársa volt egy vietnami srác, elit gimnázium matek tagozatán. Egyszerre járta ki a műegyetemen az informatika szakot és az ELTE-n a matematikust. Magyarországon született, nevelkedett, de amikor magyar állampolgárságot kért, nem kapta meg. Most amerikai állampolgár és mikor utoljára hallottam róla, a Google fejlesztője volt. Vagy az Amazoné. Mindegy is.
@nyulambator: https://en.wikipedia.org/wiki/Van_H._Vu azt hiszem ő a leghíresebb magyar egyetemet végzett vietnami-amerikai.
@jotunder:
Pusztán a baromra céloztam. És arra, hogy Amerika a bevándorlók nélkül baromira nem lenne olyan great.
@DarthVader: Amerika lényege a lehetőség, ha nem lenne a lényege a lehetőség, akkor nem lenne Amerika.
@jotunder:
Én értem, a barom nem érti.
@jotunder: Es ot nyelven van Wikipedia oldala, magyarul nincs…
Az elemi geometriát nem ismerem, nem jártam még ott, de a nyócba’ tavaly két nyelvi szakértői rendszer a szemem láttára összevissza rugdosott három strukturalista nyelvészt.
Csak mondom. 😎
.
…Kissé komolyabban: Nick Bostrom a Szuperintelligencia című könyvében (ami egyébként mindenkinek erősen ajánlott) már 2014-ben részletesen tárgyalta a poszt témájával meg az AI-kkal kapcsolatban megfontolandókat (is).
.
Egy érdekes példa a könyvből: egy egyszerű evolúciós algoritmust („hé, paraszt, melyik út vezet a valódi AI-k felé?”) arra a feladatra állítottak rá, hogy hozzon létre egy oszcillátort – de tudatosan nem adtak neki hozzáférést egy az oszcillátor kialakításához nélkülözhetetlen alkatrészhez (kondenzátorhoz). Az algoritmus utóbb mégis felkínált egy megoldást. A kutatók megnézték, és először úgy ítélték meg, hogy az nem működhet. Aztán amikor aprólékosabban is megvizsgálták, rájöttek, hogy az algoritmus a számítógépe érzékelők nélküli alaplapját úgy konfigurálta újra, hogy az kezdetleges rádióvevőként kezdjen működni, és a nyomtatott áramköri elemek antennaként a laborban álló egyéb személyi számítógépek jeleit is képesek legyenek érzékelni. Majd az algoritmus a hardverével ezeket e jeleket felerősítette, és így előállította a szükséges oszcilláló bemenetet.
Nem emberi gondolkodásmód*.
.
Amúgy engem mindig hökkent csodálattal tölt el, hogy sokak szerint az emberi értelem AZ értelem, és nem pedig csak egy – meglehetősen alacsony komplexitási szinten álló – intelligencia-egysejtű az intelligencia kozmikus evolúciós folyamatában…
.
.
.
.
* „– Tudja – mondta végül –, nagyon nehéz egy olyan nyelven beszélni a kvantumról, amelyet eredetileg arra terveztek, hogy meg tudjuk mondani a többi majomnak, merre van az érett gyümölcs.”
/Sir Terry Pratchett/
@labrys: 1. ha megnézed az eredeti cikkeket erről, láthatod, hogy bostrom elég rendesen túltolta ezt az egészet. az evolvable hardware egy teljesen normális research téma volt, szó nem volt benne klasszikus értelemben vett mesterséges intelligenciáról és a valóság sokkal de sokkal hétköznapibb volt annál, mint amiről bostrom írt (megnéztem). egy adrian thompson nevű professzor fejlesztette ki, egy ideig komolyan foglalkoztak vele, de nagyjából 2010 után már ez lecsengett. 2. a superintelligence megírása idején már egészen komolyan foglalkoztak language modellekkel, de a könyvben egy árva szó nincs róluk. amit AI forradalomnak neveznek az kilencvensok százalékban (van aki szerint száz) egy darab language modell architektúráról, a transzformerről szól (GPT, Claude, PaLM, BERT etc.) ez a legbizarrabb ebben az egész történetben. minden egyetlen egy cikkre vezethető vissza, ami egy architektúra leírása, amiről úgy gondolták, hogy működhet. és kb. három év múlva működött is. érthetetlen, hogy működik, nem kellene működnie, csak működik. és nem tudják, hogy mi a határ. lehet, hogy nagyjából az, amit látunk, lehet, hogy a valóságos superintelligence.
@labrys: a földönkívüli életről semmit sem lehet tudni, ha egyáltalán létezik, akkor olyan távol van tőlünk, hogy gyakorlatilag mindegy, hogy van vagy nincs.
az emberi értelem térben és időben a top benchmark. az, hogy valaki azt mondja, hogy de az evolúció képes lehet még ennél is komplexebb intelligencia kialakítására, sci-fi, tudományos érték nélkül. ez van, ez a benchmark. és ezerhétszáz milliárd paraméter és százmillió dollár után az AI reasoning abilityje még nagyon messze van az emberétől. és most még nem tudják, hogyan lehet a reasoning ability-t fejleszteni. de annyi mindent nem tudtak tíz éve, amit ma AI-geekek ezrei tudnak.
@jotunder: Nekem eléggé meggyőződésem, hogy a hibrid AI lesz a következő lépcsőfok. Amikor a különböző megközelítésekre épülő AI rendszereket sikeresen összefűzik, akkor újabb csodákat fogunk látni. Legyen például egy ChatGPT szerű rendszernek feladata, hogy érvényes szabályokat konstruáljon, egy másiké, hogy ezeket a szabályokat ellenőrizze, ha kell internetes kereséseket is bevetve, majd ezek a szabályok működtessenek egy szabály-alapú rendszert. A működés során felépített fuzzy szabályrendszer már nagyon-nagyon hasonlítana a reasoning-modellekre. Minél többet tapasztal, annál többet tanul, szabályok érvényességét megerősíti vagy gyengíti, új szabályokat vezet be.
A feladatoknál, ahol van érvényes erős szabálya, azt használja, ahol nincs megy a transzformer és a siker/kudarc alapján esetleg készül újabb szabály vagy a meglevők ereje változik.
Amúgy az emberénél erősebb intelligenciát elképzelni rendkívül könnyű. Vegyük például azt a korlátot, hogy egyszerre kb 7 dolgot tudunk fejben tartani, nagyon ügyesek mondjuk tizet. Egy gépi intelligenciánál ezt a korlátot rendkívül könnyű lenne megsokszorozni és ez sebességben, lehetséges kombinációk számában azonnal megtöbbszörözné az eredményességet.
@nyulambator: gondolod, hogy nem próbálnak ki mindent? itt őrült sok pénzről van szó.
@jotunder: De, kipróbálnak. Én csak megtettem a tippem, hogy merre lesz eredmény. Oszt vagy erre lesz, vagy másfele. Nem hinném, hogy én lennék az egyetlen lámlenge, akinek ez a szédületes bölcsesség az eszébe jut.
@jotunder: persze, az intelligencia evolúciójáról általam írtak kizárólag a saját, hangsúlyozottan szubjektív és szinte minden tudományos bizonyítékot nélkülöző véleményemet tükrözik. Ami legfeljebb egy közéleti blog egyik posztjának margójára körmölt sejtésnek nevezhető… 🙃
.
És nem akartam vitatkozni, szinte mindenben egyetértek veled. (Főleg ami az aktuális nyelvi modelleket illeti. – Bár számomra a Bostrom által részletezettek többsége elég megalapozottnak tűnik, de ez is csak afféle megérzés. Ahogy az is, hogy az emergens jelenségeknek mindig is jó nagy szerepük lesz ezekben az AI-dolgokban.)