谷歌DeepMind的人工智能研究团队与纽约大学的同事合作，开发了一种名为AlphaGeometry的人工智能系统，该系统已展示出高水平解决复杂几何问题的能力。

在《自然》杂志上发表的论文中，该小组描述了他们的新人工智能系统以及他们在开发过程中使用的想法。《自然》团队还发布了一个播客，概述了新的人工智能系统。

证明数学定理可能是一项具有挑战性的工作，能够做好这一工作的人被认为是高等教育机构的宝贵资产，在某些情况下，对于谷歌等公司来说也是如此。因此，建立了一种识别此类个体的方法——国际数学奥林匹克竞赛。它被称为高中生数学世界锦标赛。

由于在许多现代应用中使用数学固有的许多困难，例如计算机系统的设计，计算机科学家一直希望人工智能系统能够解决复杂的数学问题和/或证明定理。不幸的是，到目前为止，人工智能系统的表现并没有达到预期的效果。然而，在这项新研究中，DeepMind团队现在创建了一个名为AlphaGeometry的人工智能系统，该系统可以与国际数学奥林匹克竞赛金牌获得者的水平进行竞争。

为了创建AlphaGeometry，研究团队使用了一种新方法。他们没有尝试教系统如何使用多个示例来证明定理，而是使用了允许系统自我训练的神经语言模型。这是通过综合数百万个具有不同复杂程度的已知定理和证明来完成的。他们还添加了符号推演引擎，以帮助系统在无需人类帮助的情况下学习和解决日益复杂的问题。

然后，研究人员测试了他们的新系统，给了2002年至2020年国际数学奥林匹克学生面临的30个问题，发现它能够比以前的人工智能系统更好地解决其中25个问题。他们指出，其表现与比赛中金牌得主的平均水平相当。

研究小组指出，该系统目前被编程为可处理特定形式的几何形状，但表明它可能能够将其功能扩展到其他领域。