张捷财经观察 | 解题AI接近高峰,人工智能的边界在哪里?

张捷财经观察 7个月前 (08-13) 阅读数 8 #推荐

近日,人工智能在数学领域的应用再次取得重大突破,引发了对教育体系和人才培养的深入思考。据报道,在第65届奥林匹克数学竞赛(IMO)举行之际,谷歌DeepMind团队的科学家们在伦敦实验室里,通过两个最新的超级数学模型——AlphaProof和AlphaGeometry 2,成功解决了4道IMO的高难度题目。

AlphaProof结合了预训练的语言模型、强化学习算法以及国际象棋模型AlphaGo的超进化版,展现了令人瞩目的解题能力。而AlphaGeometry 2则基于Gemini语言模型,并经过大量合成数据训练,仅用19秒就解决了今年IMO的第四题,显示出显著的升级和进步。

这一成就不仅体现了人工智能在解题速度上的快速增长,也预示着其将遵循摩尔定律,实现指数型的进步。从一年多前AI开始尝试解决高考题,到现在能够应对IMO级别的难题,人工智能的边界正在不断被突破。

然而,尽管人工智能在解决复杂数学问题上取得了显著进展,但它仍然无法提出问题。在科学领域,提出问题往往比解决问题更为重要。图灵奖得主图灵曾提出“图灵死机原理”,即无法编写一个程序来验证计算机是否会死机,这揭示了人工智能在自我发现问题上的局限性。

对于教育体系而言,如何培养孩子提出问题的能力变得尤为关键。在中国,科学发现往往不容易被认可,如袁隆平院士在杂交水稻领域的贡献,这反映出教育体系在鼓励创新和提出问题方面还有待改进。

美国教育体系虽然宽松,但注重培养学生的想象力和提问能力,这正是人工智能无法替代的部分。因此,我们需要深入思考教育体系应该如何调整,以适应人工智能时代的需求,既解决人类可以解决的问题,也认识到人工智能无法触及的边界。

总之,人工智能的快速发展为我们提供了解决传统数学问题的新途径,但同时也提醒我们,提出问题和创新思维仍然是人类独有的宝贵能力。在未来的教育中,我们应该更加注重培养孩子的提问和创新能力,以适应不断变化的世界。

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战略学者、律师、投资人、央视财经评论员