Pastaruoju metu matematikos pasaulyje netyla kalbos apie tai, kad dirbtinis intelektas pirmą kartą prilygo geriausiems pasaulio jauniesiems matematikams – prestižinėje Tarptautinėje matematikos olimpiadoje jis pasiekė maksimalų rezultatą.
„Anksčiau tobulas rezultatas prestižiškiausiame pasaulio matematikos konkurse kasmet būdavo pasiekiamas tik keliems gabiems jaunuoliams, tačiau pirmą kartą tobulą rezultatą pasiekė ir dirbtinis intelektas.
Dvi Kinijos technologijų įmonės, „Huawei“ ir „Xiaohongshu“, pranešė, kad jų dirbtinio intelekto modeliai teisingai išsprendė visus uždavinius, pateiktus šį mėnesį vykusios Tarptautinės matematikos olimpiados dalyviams“, – rašė Andrew Zinnas iš „Techxplore“.
DI pasiekė tai, kas anksčiau pavykdavo tik talentingiausiems mokiniams
2025 m. DI modeliai jau buvo pasiekę aukso medalio lygio rezultatą, tačiau maksimalaus balų skaičiaus dar nebuvo surinkę.
Tarptautinė matematikos olimpiada, skirta jaunesniems nei 20 metų dalyviams, šiemet vyko Šanchajuje (Kinija), joje dalyvavo 666 dalyviai, iš kurių 7 surinko maksimalų balų skaičių.
„Žinoma, dirbtinis intelektas šioje užduotyje pasirodė puikiai – dėl tos pačios priežasties jis galiausiai gaus tobulus arba beveik tobulus balus GRE egzamine, skirtame stojimui į magistrantūrą, SAT egzamine, skirtame stojimui į bakalauro studijas, LSAT egzamine, skirtame stojimui į teisės mokyklą, ir daugelyje kitų standartizuotų testų“, – teigė informatikos profesorius Robertas J. Marksas.
Profesoriaus teigimu, tokie rezultatai neturėtų stebinti. Standartizuotų egzaminų užduotys sudaromos iš temų ir metodų, kurie jau yra patekę į duomenis, naudotus šiuolaikinių generatyvinio dirbtinio intelekto sistemų mokymui.
Kadangi šių testų kūrėjai patys žino teisingus atsakymus ir sprendimo būdus, DI gali išmokti atpažinti panašias užduotis bei sėkmingai pritaikyti jau įgytas žinias naujose situacijose.
Ką iš tiesų rodo tobulas DI rezultatas?
Pasak R. J. Markso, didieji kalbos modeliai iš esmės veikia kaip vadinamosios „stochastinės papūgos“ – jie geba atkartoti ir pritaikyti žmonių sukurtą informaciją, tačiau tai dar nereiškia, kad kuria naujas žinias.
Todėl puikūs rezultatai standartizuotuose testuose, anot profesoriaus, nėra kūrybiškumo įrodymas. Jie veikiau rodo, kad sistema tapo itin įgudusi atpažinti dėsningumus ir taikyti metodus, išmoktus iš milžiniško žmonių sukaupto žinių kiekio.
Profesorius tai palygino su DI naudojimu kuriant pagal nusistovėjusias formules parašytą grožinę literatūrą ar automatizuotai kuriant trumpametražius filmus. Jo teigimu, jei žmonės jau atliko visą kūrybinį darbą, dirbtinis intelektas gali jį įvairiai perdirbti ir pateikti nauja forma.
