តើ AI ដោះស្រាយសំណួរគណិតវិទ្យាអូឡាំពិកអន្តរជាតិ និងឈ្នះមេដាយមាសដោយរបៀបណា?

គំរូបញ្ញាសិប្បនិមិត្តត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាគណិតវិទ្យាអូឡាំពិកអន្តរជាតិ (IMO) ដូចសិស្សគណិតវិទ្យាពិត។ មិន​ត្រឹម​តែ​ផ្តល់​ចម្លើយ​ត្រឹម​ត្រូវ​ប៉ុណ្ណោះ​ទេ វា​ថែម​ទាំង​សរសេរ​ដំណោះស្រាយ​មួយ​ជំហានៗ​ដូច​ម្ចាស់​មេដាយ​មាស។

គំរូ AI ដោះស្រាយបញ្ហា គណិតវិទ្យាអូឡាំពិក អន្តរជាតិ (IMO)

ឥឡូវនេះ AI មិនត្រឹមតែអាចដោះស្រាយបញ្ហាគណិតវិទ្យាទូទៅប៉ុណ្ណោះទេ ថែមទាំងអាចប្រលងជាប់ International Mathematical Olympiad (IMO) ផងដែរ។ នៅក្នុងការប្រឡងក្លែងធ្វើដែលរៀបចំដោយអ្នកជំនាញអន្តរជាតិក្នុងឆ្នាំ 2025 គំរូ AlphaMath របស់ DeepMind ទទួលបានពិន្ទុដ៏ល្អឥតខ្ចោះ និងឈ្នះមេដាយមាសមួយ។

គំរូ AI សម្រេចបានពិន្ទុល្អឥតខ្ចោះនៅក្នុង Math Simulation Olympiad

គំរូបញ្ញាសិប្បនិម្មិតថ្មីមួយដែលមានឈ្មោះថា AlphaMath ដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយ DeepMind សហការជាមួយក្រុមស្រាវជ្រាវមកពី OpenAI ទើបតែទទួលបានពិន្ទុដ៏ល្អឥតខ្ចោះនៅក្នុងការប្រឡង ក្លែងធ្វើគណិតវិទ្យា អន្តរជាតិ (IMO)។

នេះមិនមែនជាលើកទីមួយទេ ដែល AI បានដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញ ប៉ុន្តែវាជាលើកទីមួយហើយ ដែលប្រព័ន្ធអាចប្រតិបត្តិខ្សែសង្វាក់នៃហេតុផលច្បាស់លាស់ និងស៊ីសង្វាក់គ្នា ដូចបេក្ខនារីពិតប្រាកដនឹងរកហេតុផលដើម្បីឈ្នះមេដាយមាស។

AlphaMath មិនប្រើបច្ចេកទេសដោះស្រាយបញ្ហាតាមបែបពិជគណិតកម្មវិធីដូចជា Wolfram Alpha ទេ ហើយក៏មិនពឹងផ្អែកលើការទស្សន៍ទាយពាក្យបន្ទាប់ដូចជាគំរូភាសាបច្ចុប្បន្នដែរ។ ផ្ទុយទៅវិញ វាដំណើរការលើការរួមបញ្ចូលគ្នានៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទដ៏ស៊ីជម្រៅ និងតក្កវិជ្ជានិមិត្តសញ្ញា—វិធីសាស្រ្តដែលគេស្គាល់ថាជាហេតុផល neuro-symbolic ។

សូមអរគុណចំពោះបញ្ហានេះ AlphaMath អាចយល់ពីបញ្ហាដែលបានពិពណ៌នាជាភាសាធម្មជាតិ បំបែកពួកវាទៅជាជំហានឡូជីខលច្បាស់លាស់ ហើយបន្ទាប់មកបង្ហាញដំណោះស្រាយពេញលេញជាភស្តុតាងគណិតវិទ្យា។

អ្វីដែលគួរឱ្យកត់សម្គាល់អំពីការរចនារបស់ AlphaMath គឺថាវាបង្ហាត់គំរូមិនត្រឹមតែលើដំណោះស្រាយត្រឹមត្រូវប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងលើដំណោះស្រាយមិនត្រឹមត្រូវរាប់លាន រួមជាមួយនឹងជំហានដើម្បីកែកំហុសផងដែរ។ ដំណើរការនេះជួយឱ្យប្រព័ន្ធរៀនរកឃើញកំហុសឡូជីខល វាយតម្លៃភាពសមហេតុផលនៃការសន្មត់ និងកែតម្រូវទិសដៅដំណោះស្រាយនៅជំហាននីមួយៗ។

នេះគឺជាការផ្លាស់ប្តូរពី "ការទន្ទេញលំនាំ" ទៅជា "ការគិតប្រកបដោយរចនាសម្ព័ន្ធ" ការរៀនដែលជួយគំរូមិនត្រឹមតែអាចដោះស្រាយបានត្រឹមត្រូវប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងគ្រប់គ្រងដំណើរការវែកញែកដូចជាអ្នកគណិតវិទ្យាដែលមានជំនាញវិជ្ជាជីវៈផងដែរ។

នៅពេលសាកល្បងជាមួយការប្រឡង IMO ក្លែងធ្វើ AlphaMath បង្ហាញពីសមត្ថភាពក្នុងការវិភាគបញ្ហាដោយខ្លួនឯង បង្កើតការសន្មត់ឡើងវិញ បង្កើតវិធីសាស្រ្ត រិះគន់ដំណោះស្រាយរបស់វា ហើយចុងក្រោយបង្ហាញដំណោះស្រាយក្នុងអត្ថបទដែលរួមបញ្ចូលរូបមន្តតាមរបៀបដែលបេក្ខជន IMO ពិតប្រាកដធ្វើជាធម្មតា។

នេះជាលើកដំបូង ដែលប្រព័ន្ធ AI មិនត្រឹមតែរកឃើញចម្លើយប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងបង្កើតឡើងវិញនូវដំណើរការវែកញែកយ៉ាងពេញលេញ និងគួរឱ្យជឿជាក់ដែលថាវាអាចត្រូវបានគេចាត់ថ្នាក់ដូចជាការប្រឡងសរសេរដោយដៃពិតប្រាកដ។

ការកើនឡើងនៃហេតុផល AI: ពីការដោះស្រាយបញ្ហាគណិតវិទ្យារហូតដល់ការរចនាចំណេះដឹង

ភាពជោគជ័យរបស់ AlphaMath មិនត្រឹមតែបង្ហាញពីសមត្ថភាពថ្មីរបស់ AI ក្នុងគណិតវិទ្យាប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងពង្រីក សមត្ថភាពរបស់កុំព្យូទ័រក្នុងការចូលទៅកាន់កន្លែងចំណេះដឹងដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធខ្ពស់ ដែលពីមុនមានសម្រាប់តែមនុស្សប៉ុណ្ណោះ។

ការដែលអាចយល់ពីបញ្ហា វិភាគតក្កវិជ្ជា បង្កើតភស្តុតាង និងការឆ្លុះបញ្ចាំងដោយខ្លួនឯង បង្ហាញថា AI កាន់តែខិតទៅជិតសមត្ថភាពក្នុងការរៀបចំចំណេះដឹងផ្លូវការ ដែលជាបញ្ហាប្រឈមដ៏អស្ចារ្យមួយនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិត។

AlphaMath មិនដំណើរការដូចកុំព្យូទ័រឌីជីថលប្រពៃណីទេ។ គំរូយល់ពីភាសាធម្មជាតិ ហើយប្រើវាដើម្បីបង្កើតរចនាសម្ព័ន្ធហេតុផលគណិតវិទ្យាដែលបានរៀបចំ។

នេះគឺជាជំហានទៅមុខដែលអនុញ្ញាតឱ្យបញ្ញាសិប្បនិម្មិតមិនត្រឹមតែអាន និងឆ្លើយតបប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងបង្កើតប្រព័ន្ធគិតដែលអាចផ្ទៀងផ្ទាត់បានដោយខ្លួនឯងផងដែរ។ នៅពេលដែល ហេតុផលត្រូវបានយកគំរូតាម និងស្វ័យប្រវត្តិ AI មិនត្រឹមតែជួយមនុស្សឱ្យស្វែងរកចម្លើយប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែក៏អាចដើរតួនាទីក្នុងការរកឃើញកំហុសក្នុងការសរសេរកម្មវិធី ទ្រឹស្តីបទបង្ហាញ ការរចនាមីក្រូឈីប ឬស្រាវជ្រាវទ្រឹស្តីរូបវិទ្យា។

អ្វីដែលពិសេសនោះគឺថា AlphaMath មិនត្រឹមតែដំណើរការរូបមន្តគណិតវិទ្យាជាការបញ្ចូលប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងដំណើរការដោយផ្ទាល់ជាមួយនឹងការពិពណ៌នាបញ្ហាដែលបានសរសេរ ដូចជាសិស្សទទួលបានការប្រឡង ហើយចាប់ផ្តើមគិត។ វាបង្កើតឱ្យមានអន្តរប្រតិបត្តិការកាន់តែខ្ពស់រវាង AI និងវិស័យសិក្សា ដែលភាសា និងហេតុផលគឺជាឧបករណ៍ស្នូល មិនមែនត្រឹមតែការគណនាសុទ្ធនោះទេ។

ទោះបីជា AlphaMath មិនទាន់បង្កើតបញ្ហាថ្មី ឬ រកឃើញ គំនិតគណិតវិទ្យាប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិត ដែលទាមទារវិចារណញាណ និងបទពិសោធន៍របស់មនុស្សក៏ដោយ ការសម្រេចបានពិន្ទុដ៏ល្អឥតខ្ចោះលើការប្រឡង IMO ដែលក្លែងធ្វើគឺជាសញ្ញាច្បាស់លាស់ថា AI កំពុងឈានចូលដំណាក់កាលថ្មីដែលមិនគ្រាន់តែឆ្លើយតបប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែក៏ដឹងពីរបៀបវែកញែកជាប្រព័ន្ធផងដែរ។

ហើយនោះគឺជាមូលដ្ឋានគ្រឹះសម្រាប់ជំនាន់អនាគតនៃ AI ឯកទេស ដែលតក្កវិជ្ជាមិនមែនជាឯកសិទ្ធិរបស់មនុស្សទៀតទេ។

ត្រឡប់ទៅ ប្រធានបទ

ទួន វី

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