CSDN|OpenAI 发布模型实现自动定理证明,妈妈再也不用担心我的数学?
【CSDN|OpenAI 发布模型实现自动定理证明,妈妈再也不用担心我的数学?】
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作者 | 八宝粥出品 | CSDN(ID:CSDNnews)OpenAI 大招频出 , 染指数学江湖日前 , OpenAI 研究者Stanislas Polu和Ilya Sutskever在社交媒体发布消息 , 宣布在预印本发布文章 , 展示了一个基于Transformer 的自动定理证明模型 。 文章表示 , 团队在 Metamath 库上取得了新的进展 , 通过将深度学习和形式系统相结合能带来更好的效果 。
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论文两位作者在社交网络分享发布新模型的喜悦团队表示 , GPT-f 可以自动证明 Metamath 当中23个定理 。 横向对比上 , GPT-f 最佳模型实现 Metamath 56.22% 的保留测试集 , 而目前最先进的 MetaGen-IL 只有 21.16% 的证明能力 。 文章还给出了数据集 set.mm 和证明助手的一个 demo:
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“自动定理证明”对于饱受数学困扰的同学来说简直就是大杀器 , 比拟“步步高点读机” , 笔者不禁想到自己中学数学做题时自信地刷刷写下“证明”二字和面对高等数学挠头时候的“这也能证?” , “要是机器能帮我证明就好了” 。 实际上 , 在数学界 , 确实有很多问题需要机器来帮忙 。 但是 GPT-f 真的是数学界的 AlphaGo 吗?数学家也要望机器兴叹了吗?似乎也并不是这样 。 数学天才也需要机器前段时间获得诺贝尔物理学奖的科学家罗杰·彭罗斯 , 他在数学方面有一个很有趣的贡献 , 就是彭罗斯密铺 , 1976年 , 他提出采用两种不同的菱形进行密铺 , 实现对平面的全覆盖 。 而放眼三维 , 早在十七世纪 , 德国天文学家开普勒就对三维欧式空间当中容纳球的方式进行研究 , 发现三维球堆积的最大密度为:而这个定理直到 1998 年由机器来辅助证明的 。 就是那种你明明知道却证不出来的感觉 。 直到 2014年才由黑尔斯的 FlysPeck 项目完成了形式化证明 。 说到推理 , 就肯定会提到计算机界的鼻祖图灵大佬 。 二战期间 , 德军采用恩格玛机器加密 , 给盟军的情报获取造成了极大的打击 。 为了破解密码 , 盟军招募大量人力组建团队 , 对密码机进行研究 , 后发明“图灵炸弹(Turing Bombe)” , 虽然对恩格玛的破解是波兰人 , 但是毫无疑问图灵是恩格玛破解的最大功臣 。 此后“图灵炸弹”在布莱切利继续发挥作用 , 给密码破译工作加速 。 图灵以他的名字命名的抽象计算模型——图灵机也是通过机器来模拟人类计算的过程 。 后来成为计算机历史上具有浓墨重彩的一页 。 机器辅助证明已经成为了单独的数学研究方向 , 而人工智能更多地研究的是让机器自主去发现和探索数学定理 。 就好比 AlphaGo 或者 AutoML 一样 , 机器可以自己去探索和研究 。 人们期待计算机能给人带来更多惊喜 。 GPT 这种惊人能力让人想到了当年的印度天才拉马努金 , 他从来没有经历专业的数学训练 。 凭借自己的天赋 , 用自己的符号和方式证明了很多已经存在的定理 。 著名的数学家哈代发现了他的天赋 , 将其带往英国 , 后发现了拉马努金猜想、整数分割和θ函数等著名的数学定理 。 如果机器真的都能变成一个个拉马努金 , 那么不久的将来在数学甚至信息学界就会发生翻天覆地的变化 。 保持慎重,保持乐观对于 GPT 模型 , 很多人并不乐观 , 像此前一直对 GPT 开炮的 Gary Marcus, 在社交媒体上一直置顶自己在《MIT 科技评论》上面批判 GPT 的文章 , 文中批评了 GPT 在面对数学等基础学科上的无知和无能 , 称其根本一文不值 , 只是一个了解上下文的机器而已 。 此次更是快速反应, 称 GPT-f 也一样达不到人类的水平 , 更不用说打败人类了 。
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