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谷歌 DeepMind AI 败了:在数学面前输给了高中生

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如今,新闻媒体界充斥着AI在从下围棋到解读磁共振影像(MRI)的诸多任务中完胜人类专家的报道。有人可能认为,智能机器处理数学起来应该很轻松――但数学仍然是AI相对未攻克的一个领域。DeepMind的新论文《分析神经模型的数学推理能力》让一个神经网络接受高中数学考试,结果让人大跌眼镜:AI考试不及格。

人类运用各种认知技能来解答简单的数学替换问题:

DeepMind通过先收集由不同类型的数学问题组成的数据集来训练和测试神经模型。他们不是采用众包(crowd-sourcing)方法,而是合成数据集以生成大量的训练示例,以控制难度级别,并缩短训练时间。比如说,该团队使用一种“自由形式”的文本格式,确保可以在数据集当中容纳树形图或图形类问题。

该数据基于英国国立学校的数学课程(直至16岁),涵盖代数、算术、微积分、比较、测量、数字、操纵多项式和概率。

虽然以前有过使用神经网络驱动方法来处理数学的研究,但DeepMind将自己局限于一般的序列处理架构,以便为将来的比较提供最一般化的基准。该团队选择了LSTM(长短期记忆)和Transformer架构用于这次考试。

DeepMind在数学问题上测试了两个LSTM模型:简单LSTM(Simple LSTM),用问题数据加以训练,每次一个字符,使用独热编码(one-hot encoding);以及注意力LSTM(Attentional LSTM),表示常用神经机器翻译编码器/解码器架构,如下图所示。

与此同时,Transformer模型是一个序列到序列模型,它在机器翻译中获得了最出色的结果。其一般的问题解决逻辑如下所示。


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