Post by DPost by VulcanPost by GPost by VulcanAI achieves silver-medal standard solving International Mathematical
Olympiad problems
https://deepmind.google/discover/blog/ai-solves-imo-problems-at-silver-medal-level/
Эти олимпиады для людей были придуманы, как достижения ии повлияет на
олимпиады?
олимпиады были придуманы, чтобы проверять наличие мозга
Это если экзаменуемый не сталкивался с этой задачкой раньше.
А если AI для тренировки скормили задачки с решениями за 20 лет олимпиад
I tried this year’s problems while I was at the International #Math Olympiad
myself. It took me hours. I imagine that when people saw Sputnik overhead in
1957, they might have had the same feeling that I do now.
I have been anticipating this level of #AI coming, but thought it was still
years away. My interest is not in making AI better, but in what we need to do to
help all the people. That’s below.
But first, context: IMO problems are specifically selected to be non-standard.
For the previous 10 years, I served as the national coach of the USA
International Math Olympiad team
(https://www.quantamagazine.org/po-shen-loh-led-the-u-s...). During the IMO
itself, the national coaches meet to select the problems that will appear on the
exam paper.
One of the most important tasks of that group is to avoid problems that have
similarity to problems that have appeared anywhere before. During those
meetings, national coaches would often dig up an old obscure math competition,
on which a similar problem had appeared, and show it to the group, after which
the proposed problem would be struck down.
So, this AI breakthrough is totally different from #GPT being able to do
standardized tests through pattern-matching. It strikes at the heart of
discovery. It's very common for students to hit a wall the first time they try
IMO-style problems, because they are accustomed to learning from example,
remembering, and executing similar steps.
Take a look at the 6 problems for yourself, and you’ll see that they are way
https://www.imo-official.org/year_info.aspx?year=2024. And even though the AI
took more than the normal time limit, it’s only a matter of time before the
software and hardware speed up, so the sheer fact that it was able to solve the
problems at all is a major advance. The hard part of solving these problems
isn’t calculation. It’s inventing a solution pathway. Most people would get 0
points even if they had a year to think.
Now what does this mean for people? And what can we actually do about it?
https://url.vulakh.us/loh
кто такой Po-Shen Loh объяснять не надо?
или надо?
Кто такой этото Лох - я не знаю, но вот до меня только что дошло, что это
наконец-то реализация комбинированного интеллекта. Идея по сути довольно
простая: вот, скажем, считать до 100 - для человека довольно сложная задача,
дети ей учатся годами. А компьютер может это делать очень легко и эффективно.
Поэтому пытаться научить компьютерный ИИ арифметике - глупо и неэффективно. От
этого происходят не только тормоза, но и косяки в арифметике ("галлюцинации").
Вместо того надо сращивать ИИ и родную реализацию арифметики в компьютере, по
сути мозг со встроенным нейроинтерфейсом к калькулятору. То же самое относится к
многим другим областям - грамматики, логические доказательства, и прочее.
Мне уже лет 10 как непонятно, почему так не сращивают. Я тогда увидел пример,
который пытается научить ИИ находить соответствие количества открывающих и
закрывающих скобок, с попыткой разобрать, что там получилось в индивидуальных
нейронах - типа, этот реагирует на открывание, этот на открывание, а тут
считается баланс, но кривовато. И подумал, что было бы очень логично отдать
подсчет в отдельную арифметическую логику, к которой обращаться из нейронной сети.
И вот наконец-то на практике сростили.
-СБ