Il segreto dietro il successo di AlphaGeometry risiede nell’adozione di un innovativo approccio neuro–simbolico. Questo sistema intelligente sfrutta le potenzialità di un modello di linguaggio neurale per identificare rapidamente soluzioni promettenti, integrandole con l’inferenza simbolica per la formulazione di dimostrazioni formali. Tale combinazione ha dimostrato di superare le limitazioni riscontrate in precedenza nei sistemi di intelligenza artificiale, caratterizzati dalla mancanza di capacità di ragionamento logico e dati di addestramento insufficienti per affrontare problemi geometrici complessi.
AlphaGeometry è stato addestrato su un vasto set di dati sintetici, evitando l’utilizzo di soluzioni umane preesistenti. Il processo di addestramento prevedeva la generazione di diagrammi geometrici casuali, seguita dall’analisi di tutte le possibili relazioni
tra gli elementi in tali diagrammi. Il sistema è stato in grado di individuare tutte le prove possibili in ciascun diagramma, determinando le strutture geometriche aggiuntive necessarie per giungere a soluzioni valide. Il risultato è stato un set completo di dati sintetici di addestramento, che includeva oltre 100 milioni di esempi unici di problemi geometrici e relative soluzioni.Risulta particolarmente notevole il fatto che AlphaGeometry sia il primo modello di intelligenza artificiale al mondo ad aver ottenuto una medaglia di bronzo alle Olimpiadi internazionali della matematica nel 2000 e nel 2015. Anche se le Olimpiadi comprendono solitamente sei problemi, di cui solo due sono legati alla geometria, le straordinarie capacità geometriche di AlphaGeometry hanno consentito di ottenere un riconoscimento di prestigio in competizioni di alto livello.
DeepMind ha dichiarato che il loro obiettivo finale è quello di sviluppare il pensiero matematico per la prossima generazione di intelligenza artificiale. La padronanza dimostrata da AlphaGeometry nei confronti dei problemi delle Olimpiadi in geometria rappresenta una pietra miliare significativa in questo percorso. Inoltre, questo successo apre prospettive promettenti per l’applicazione di approcci simili in altri settori della matematica e in campi correlati. La ricerca e lo sviluppo continuo in questo ambito promettono di contribuire in modo significativo alla crescita e all’avanzamento dell’intelligenza artificiale e delle sue applicazioni pratiche.