人工智慧（AI）在近年來取得了突破性的進展，特別是在數學推理領域，其解題能力已超越人類頂尖數學菁英。 Google DeepMind 團隊所開發的幾何解題系統 AlphaGeometry2，成功攻克了讓全球高中生聞之色變、絞盡腦汁的國際數學奧林匹克競賽（IMO）幾何難題，其表現更超越了 IMO 平均金牌得主的水平，這意味著 AI 在數學推理領域邁向新的里程碑。
AI 擊敗人類數學天才！AlphaGeometry2 攻克奧數幾何難題
AlphaGeometry2 是一個神經符號混合系統，結合了語言模型（Neural）和符號推理引擎（Symbolic）的優勢，透過一種獨特的混合推理方法（neuro-symbolic approach）來處理複雜的幾何問題。它能夠處理更具挑戰性的幾何問題，包括涉及物體運動和角度、比例或距離的方程式問題。
AlphaGeometry2 相較於前代系統 AlphaGeometry（AG1）在解題成功率、搜尋演算法、語言模型和符號推理等關鍵方面都取得了顯著的改進。它採用了 Google 最先進的 Gemini 語言模型，展現出更強大的數學推理能力，並開發了一種新型的搜尋演算法「共享知識搜尋樹」（SKEST），提升了解題能力與效率。更值得一提的是，AlphaGeometry2 的符號引擎求解速度提升了高達 300 倍之多！
AlphaGeometry2 的局限性
AlphaGeometry2 仍存在一定的局限性，例如涉及變數點數量過多、不等式或非線性方程式等複雜數學概念的題目，以及牽涉到更進階的幾何技巧（例如反演幾何、投影幾何、根軸法等）的題目，目前 AlphaGeometry2 的幾何語言和符號引擎尚未完全支援。
相關實例
例如，AlphaGeometry2 能夠解決涉及物體移動軌跡的幾何問題，像是如何找到一個點在特定條件下移動的軌跡。它也能夠處理線性方程式問題，像是根據已知角度和比例計算未知距離或角度。
AI 在數學推理領域的優勢和劣勢
AI 在數學推理領域的優勢在於其高速的計算能力和邏輯推理能力。AI 系統能夠快速分析大量數據，找出規律和模式，並進行邏輯推理，這使得 AI 在解題過程中能夠更加高效、準確。
AI 在數學推理領域的劣勢在於其缺乏靈活性和創造性。AI 系統需要大量的數據訓練，才能在特定領域表現出色，而且它們無法像人類一樣進行抽象思考，也缺乏創造性地解決問題的能力。
AI 在數學領域的未來動向
未來 AI 在數學領域的發展方向將會著重於擴展其數學語言，使其能夠處理更複雜的數學問題，例如涉及不等式和非線性方程式的問題。此外，如何進一步改進自動數學公式化技術，使 AI 能夠更精準地從自然語言解析複雜的數學問題，也是未來研究的重點方向之一。
常見問題QA
目前 AI 還無法完全取代數學家，因為 AI 缺乏人類的靈活性和創造性。但 AI 可以作為數學家的得力助手，幫助數學家更有效率地解決問題。
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