Comment utiliser l'intelligence artificielle de Google pour résoudre des problèmes mathématiques

Les problèmes mathématiques pourraient cesser d'être un casse-tête

Google a annoncé le 30 juin sa nouvelle intelligence artificielle baptisée Minerva . Il est montré dans cette annonce qu'il est capable de résoudre des questions mathématiques et scientifiques en utilisant un raisonnement pas à pas . Tous les calculs numériques et symboles utilisés Ils ne nécessitent en aucun cas une calculatrice.

Vous trouverez ci-dessous un exemple clair d'un problème qu'un élève peut avoir devant lui dans son cours de mathématiques. Minerva peut maintenant effectuer tout le calcul pas à pas et non directement , en créant les différentes notations et en éliminant finement l'inconnu et le nécessaire. Tout cela avec seulement une question initiale et sans offrir de données supplémentaires.

Maintenant, avec une simple déclaration, vous aurez la résolution grâce à la base de PaLM (Parthaways Language Model), ainsi que 118 Go d'articles scientifiques pour préserver la notation mathématique la plus utilisée par tous.

Mais Google n'a pas voulu rester uniquement dans les problèmes mathématiques les plus basiques qui existent. Il voulait faire un pas et aller beaucoup plus loin. C'est pourquoi il a opposé Minerva à une série de problèmes de niveau collégial avec une grande variété de sciences telles que chimie, ingénierie ou biologie . Dans tous les cas on a vu qu'il offre de grands résultats :

Le modèle n'est pas parfait et fait aussi des erreurs

Comme le détaille Google, Minerva fait des erreurs de temps en temps , bien que ses erreurs soient "facilement interprétables". Selon les mots des chercheurs, "environ la moitié sont des erreurs de calcul, et l'autre moitié sont des erreurs de raisonnement, dans lesquelles les étapes de la solution ne suivent pas une chaîne de pensée logique".

Une autre option est que le modèle obtienne la bonne réponse avec un raisonnement erroné (faux positif). Ci-dessous, Infobae laisse quelques exemples :

Enfin, les chercheurs soulignent que le modèle présente certaines limites , telles que celle les réponses du modèle ne peuvent pas être vérifiées automatiquement.

La raison en est que Minerva génère des réponses en utilisant le langage naturel et des expressions mathématiques LaTeX, "sans structure mathématique sous-jacente explicite".

L'IA de Google qui permet de créer des images à partir de texte

Google a également développé le modèle Pathways Autoregressive Text-to-Image, Parti pour son acronyme en anglais, un système autorégressif qui crée des conceptions graphiques photoréalistes à partir de texte.

partie est que est capable de recevoir des instructions longues et complexes, ses développeurs se sont donc efforcés de faire comprendre à cette Intelligence Artificielle les différents événements survenus tout au long de l'histoire de l'humanité et de manifester une "connaissance précise du monde" selon les mots de ses créateurs.

Cette dernière intelligence artificielle de Google a été créée au moyen de séquences de données volumineuses d'images et de contenu graphique, par opposition au traitement de données typique de texte, de chiffres et de symboles.

Toutes ces procédures sont connues sous le nom de "séquences de jetons" et sont effectuées au moyen de systèmes appelés Tokenizers, dans le cas de Parti, le ViT-VQGAN a été utilisé.

Enfin, il convient de noter que Parti peut générer des images avec basé sur des descriptions jusqu'à 67 mots de rallonge.

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