Ciencia

El matemático de la IA de Facebook puede resolver problemas de cálculo en la universidad

Las máquinas están mejorando en matemáticas – la inteligencia artificial ha aprendido a resolver problemas de cálculo de nivel universitario en segundos.

François Charton y Guillaume Lample, de Facebook AI Research, entrenaron a una IA en decenas de millones de problemas de cálculo generados aleatoriamente por una computadora.

Los problemas eran expresiones matemáticas que implicaban integración, una técnica común en el cálculo para encontrar el área bajo una curva.

Para encontrar soluciones, la IA utilizó el procesamiento del lenguaje natural (PNL), una herramienta computacional comúnmente utilizada para analizar el lenguaje.

Esto funciona porque las matemáticas en cada problema pueden ser pensadas como una oración, con variables, normalmente denotadas como x, que juegan el papel de sustantivos y operaciones, como encontrar la raíz cuadrada, jugando el papel de verbos. La IA entonces “traduce” el problema en una solución.

Cuando el par probó la IA en 500 problemas de cálculo, encontró una solución con una precisión del 98 por ciento. Un programa estándar comparable para resolver problemas de matemáticas sólo tenía una precisión del 85 por ciento en los mismos problemas.

El equipo también le dio al IA ecuaciones diferenciales para resolver, que son otras ecuaciones que requieren integración para resolverlas, así como otras técnicas. Para estas ecuaciones, el IA no era tan bueno, resolviéndolas correctamente el 81 por ciento para un tipo de ecuación diferencial y el 40 por ciento en un tipo más difícil.

A pesar de esto, todavía podía responder correctamente a preguntas que confundían a otros programas de matemáticas.

Hacer cálculos en un ordenador no es especialmente útil en la práctica, pero con más formación la IA podría algún día ser capaz de abordar problemas de matemáticas que son demasiado difíciles de resolver para los humanos, dice Charton.

La eficacia de la IA podría ahorrar a los humanos tiempo en otras tareas matemáticas, por ejemplo, a la hora de probar teoremas, dice Nikos Aletras de la Universidad de Sheffield, Reino Unido.

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