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Google DeepMind的人工智能系统AlphaProof和AlphaGeometry 2在国际数学奥林匹克竞赛（IMO）中取得了主要进展，赢得了银牌。
这标志着人工智能在办理繁芜数学问题方面迈出了主要的一步，传统上这个领域一贯是人类的强项。

要点择要

Google DeepMind的人工智能系统在IMO中办理了六道问题中的四道。
该人工智能系统得到了42分中的28分，仅差一分即可得到金牌。
AlphaProof和AlphaGeometry 2是取得这一造诣的人工智能模型。

人工智能系统：AlphaProof和AlphaGeometry 2

Google DeepMind推出了两个新的人工智能模型：AlphaProof和AlphaGeometry 2。
AlphaProof是基于强化学习的系统，专门设计用于形式化数学推理，而AlphaGeometry 2则专注于办理几何问题。
这两个别系共同办理了IMO中涉及代数、几何和数论等领域的繁芜问题。

在IMO中的表现

今年的IMO中，人工智能系统成功办理了六道问题中的四道，得到了统共28分。
这一成绩使其跻身银牌行列，仅比29分的金牌标准低一分。
这些问题经手工转换为形式化的数学措辞，以便让人工智能系统理解。
AlphaProof办理了两道代数问题和一道数论问题，而AlphaGeometry 2仅用19秒便办理了一道几何问题。

寻衅与局限

只管取获胜利，人工智能系统仍面临寻衅。
它们无法办理两道组合数学问题，且在办理某些问题时花费的韶光明显比人类竞争对手更长。
例如，学生有九个小时来办理问题，而人工智能系统则须要长达三天才能办理部分问题。

未来意义

这一造诣为人工智能在数学研究和问题办理方面开启了新的可能性。
Google DeepMind设想未来数学家将与人工智能工具互助，共同探索假设，考试测验新方法，快速完成繁琐的证明事情。
从AlphaProof和AlphaGeometry 2得到的见地将被纳入Google Gemini人工智能模型的未来版本中。

专家不雅观点

得到菲尔兹奖的Timothy Gowers对人工智能的事情印象深刻，他希奇地创造其能够提出奥妙的办理方案，有时找到“解锁问题的邪术钥匙”。
然而，他指出人工智能的方法与人类的直觉和效率有所不同。

结论 Google DeepMind在IMO中的造诣是人工智能能力的主要进步。
只管仍旧存在寻衅，但AlphaProof和AlphaGeometry 2的成功表明人工智能在繁芜数学问题办理和研究中的潜力。

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