AIはどうやって国際数学オリンピックの問題を解き、金メダルを獲得したのでしょうか?

AI - Ảnh 1. — AIモデルが国際数学オリンピック（IMO）の問題を解く

AIは今や、一般的な数学の問題を解くだけでなく、国際数学オリンピック（IMO）にも合格できるようになりました。2025年に国際的な専門家が主催したシミュレーション試験において、DeepMindのAlphaMathモデルは満点を獲得し、金メダルを獲得しました。

AIモデルが数学シミュレーションオリンピックで満点を獲得

DeepMindがOpenAIの研究チームと共同で開発したAlphaMathと呼ばれる新しい人工知能モデルが、国際数学オリンピック（IMO）のシミュレーション試験で満点を獲得した。

AIが複雑な問題を解決したのは今回が初めてではないが、実際の競技者が金メダルを獲得するために行う推論と同じくらい明確かつ首尾一貫した論理的連鎖をシステムが実行できたのは今回が初めてである。

AlphaMathは、Wolfram Alphaのようなプログラミング代数スタイルの問題解決手法を採用しておらず、現在の言語モデルのように次単語予測のみに頼ることもありません。代わりに、深層ニューラルネットワークと記号論理を組み合わせた、ニューロシンボリック推論と呼ばれるアプローチを採用しています。

これにより、AlphaMath は自然言語で記述された問題を理解し、それを正確な論理ステップに分解し、完全な解決策を数学的証明として提示することができます。

AlphaMathの設計において注目すべき点は、正解だけでなく、何百万もの誤った解答と、誤りを修正するための手順もモデルに学習させることです。このプロセスにより、システムは論理的な誤りを検出し、仮定の妥当性を評価し、各ステップで解答の方向を調整することを学習します。

これは「パターンを記憶する」学習から「構造化された批判的思考」学習への移行であり、モデルが正しく解決するだけでなく、プロの数学者のように推論プロセスを制御するのにも役立ちます。

IMO 模擬試験でテストされたとき、AlphaMath は、実際の IMO 出場者が通常行うように、問題自体を分析し、仮定を再構築し、アプローチを考え出し、独自の解決策を批評し、最終的に数式を組み込んだテキストで解決策を提示する能力を示しました。

AI システムが答えを見つけただけでなく、推論のプロセスを非常に完全かつ説得力を持って再現し、実際の手書きの試験のように採点できるようになったのはこれが初めてです。

推論AIの台頭：数学的問題解決から知識設計へ

AlphaMath の成功は、数学における AI の新たな能力を実証するだけでなく、これまでは人間だけがアクセスできた高度に構造化された知識空間にアクセスするコンピューターの能力を拡張します。

問題を理解し、論理を分析し、証明を構築し、自己反省できることは、AI が人工知能の大きな課題の 1 つである形式的な知識を操作する能力に近づいていることを示唆しています。

AlphaMathは従来のデジタルコンピュータとは異なります。このモデルは自然言語を理解し、それを用いて体系的な数学的推論構造を構築します。

これは、人工知能が単に読み取って応答するだけでなく、検証可能な独自の思考システムを構築することを可能にする前進です。推論がモデル化され自動化されると、AIは人間の答えを見つけるのを助けるだけでなく、プログラミングにおけるエラーの検出、定理の証明、マイクロチップの設計、理論物理学の研究にも役立つようになります。

AlphaMathのユニークな点は、数式を入力として処理するだけでなく、学生が試験を受けて考え始めるのと同じように、記述された問題の説明を直接処理することです。これにより、純粋な計算だけでなく、言語と推論が中核的なツールとなる学術分野とAIの間の相互運用性が向上します。

AlphaMath はまだ、人間の直感と経験を必要とする新しい問題を生成したり、創造的な数学的概念を発見したりすることはできませんが、模擬 IMO 試験で満点を獲得したことは、AI が単に応答するだけでなく、体系的に推論する方法を知るという新しい段階に入っていることを明確に示しています。

そして、それが、論理がもはや人間の特権ではなくなる、将来の世代の特殊 AI の基盤となるのです。

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トゥアン・ヴィ

出典: https://tuoitre.vn/ai-giai-de-olympic-toan-quoc-te-the-nao-ma-gianh-huy-chuong-vang-20250725180121618.htm