2023-02-16 10:19:17 来源:商业新知网
不得不说,科学家们最近都在痴迷给AI补数学课了。
这不,脸书团队也来凑热闹,提出了一种新模型,能完全自动化论证定理,并显著优于SOTA。
【资料图】
要知道,随着数学定理愈加复杂,之后再仅凭人力来论证定理只会变得更加困难。
因此,用计算机 论证数学定理 已经成为一个研究焦点。
此前OpenAI也提出过专攻这一方向的模型GPT-f,它能论证Metamath中56%的问题。
而这次提出的最新方法,能将这一数字提升到 82.6% 。
与此同时,研究人员表示该方法使用的时间还更短,与GPT-f相比可以将计算消耗缩减到原本的十分之一。
难道说这一次AI大战数学,是要成功了?
本文提出的方法为一种基于Transformer的在线训练程序。
大致可以分为三步:
第一、在数学证明库中预训练;
第二、在有监督数据集上微调策略模型;
第三、在线训练策略模型和判断模型。
具体来看是利用一种搜索算法,让模型在已有的数学证明库中学习,然后去推广证明更多的问题。
其中数学证明库包括3种,分别是Metamath、Lean和自研的一种证明环境。
这些证明库简单来说,就是把普通数学语言转换成近似于编程语言的形式。
Metamath的主库是set.mm,包含基于ZFC集合论的约38000个证明。
Lean更为人熟知的,是微软那个可以参加IMO赛事的AI算法。Lean库就是为了教会同名算法所有的本科数学知识,并让它学会证明这些定理。
这项研究的主要目标,是为了构建一个证明器,让它可以自动生成一系列合适的策略去论证问题。
为此,研究人员提出了一个基于MCTS的非平衡超图证明搜索算法。
MCTS译为蒙特卡洛树搜索,常用 于 解决博弈树问题,它因为AlphaGo所被人熟知。
它的运行过程,就是通过在搜索空间中随机抽样来找寻有希望的动作,然后根据这个动作来扩展搜索树。
本项研究采用的思路类似于此。
搜索证明过程从目标g开始,向下搜索方法,逐步发展成一个超图 (Hypergraph) 。
当出现一个分支下出现空集时,就意味着找到了一个最优证明。
最后,在反向传播过程中,记下超树的节点值和总操作次数。
在这个环节中,研究人员假设了一个策略模型和一个判断模型。
策略模型允许判断模型进行抽样,判断模型可以评估当前策略找到证明方法的能力。
整个搜索算法,就以如上两个模型作为参照。
而这两个模型都是Transformer模型,且权值共享。
接下来,就到了在线训练的阶段。
这个过程中,控制器会将语句发送给异步HTPS验证,并收集训练和证明数据。
然后验证器会将训练样本发送给分布式训练器,并定期同步其模型副本。
在测试环节,研究人员将HTPS与GPT-f进行了比较。
后者是OpenAI此前提出的数学定理推理模型,同样基于Transformer。
结果表明,在线训练后的模型可以证明Metamath中82%的问题,远超GPT-f此前56.5%的记录。
在Lean库中,这一模型可以证明其中43%的定理,比SOTA提高了38%,以下是该模型证明出的IMO试题。
不过目前它还不是十全十美。
比如在如下这道题中,它解题用了比原题简便的办法,但这是不对的,研究人员表示这是因为注释中出现了错误。
用计算机论证数学问题, 四色定理 的证明便是最为人熟知的例子之一。
四色定理是近代数学三大难题之一,它提出“任何一张地图只用四种颜色就能使具有共同边界的国家,着上不同的颜色”。
由于这一定理的论证需要大量计算,在它被提出后100年内,都没有人能完全论证。
直到1976年,在美国伊利诺斯大学两台计算机上,经过1200小时、100亿次判断后,终于可以论证任何一张地图都只需要4种颜色来标记,由此也轰动了整个数学界。
加之随着数学问题愈加复杂,用人力来检验定理是否正确也变得更加困难。
近来,AI界也把目光逐步聚焦在数学问题上。
2020年,OpenAI推出数学定理推理模型GPT-f,可用于自动定理证明。
这一方法可完成测试集中56.5%的证明,超过当时SOTA模型MetaGen-IL30%以上。
同年,微软也发布了可以做出IMO试题的Lean,这意味着AI能做出没见过的题目了。
去年,OpenAI给GPT-3加上验证器后,做数学题效果明显好于此前微调的办法,可以达到小学生90%的水平。
今年1月,来自MIT+哈佛+哥伦比亚大学+滑铁卢大学的一项联合研究表明, 他们提出的模型可以做高数 了。
总之,科学家们正在努力让AI这个偏科生变得文理双全。
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