人工智慧解數學題沒那麼容易
2017年第二十八期
約1500年前的古代數學著作《孫子算經》中記載了一個有趣的問題:“今有雉兔同籠,
人工智慧不斷參加“考試”挑戰
如果說一套系統就能解決所有問題的“通用人工智慧”離人們的生活還很遙遠,
人工智慧解題理科弱于文科
意料之外但又情理之中的是,目前各個人工智慧系統的表現普遍在理科解題上弱于文科解題。究其原因,目前機器學習更多強調的是對記憶、計算等相關內容的儲存和運用,而對於邏輯理解和推理這一模組還沒有很好地解決。數學解題,
儘管雞兔同籠問題已經成為小學數學中的常見題型,然而該問題對於電腦來說卻是一個極大的挑戰。具體來講,為了得到最終答案電腦需要通過理解題目的文字描述來得到相關數學表達,
電腦還需理解自然語言
事實上,抽取題目中各個概念變數的關係也十分具有難度。數學題要求的是精確,如果題目變換了一個詞,變數之間的關係可能就會改變,整個解法也會不一樣。
比如下面兩道追趕問題:
(1)兩輛車同時往同一方向開,速度分別為28公里/小時和46公里/小時,問多少小時後兩車相距63公里?
(2)兩輛車同時往相反方向開,速度分別為28公里/小時和46公里/小時,問多少小時後兩車相距63公里?
兩道題描述很類似,但是車的方向關係導致了兩題的解法大不相同。如何捕抓出這種細微的差別也是一大難點。這也是所謂的自然語言理解的一部分。電腦需要具有一定有關現實世界的常識去理解自然語言裡面一些隱式的指代。比如圓周率為3.14,速度乘以時間等於路程等等。在雞兔同籠問題中,雞有兩條腿、兔有四條腿是隱式包含的條件,只有知道這些常識才能正確地解答問題。
溫馨提示:集齊全年《科普中國 吉林行》專欄剪報的讀者,年底將獲贈省科協與城市晚報社出品的珍藏版科普畫冊。
在題型概念上是一樣的,表達方式卻截然不同。電腦需要知道如何把以上兩道問題都抽象成兩個物件相加,這就涉及到所謂的自然語言理解。電腦還需理解自然語言
事實上,抽取題目中各個概念變數的關係也十分具有難度。數學題要求的是精確,如果題目變換了一個詞,變數之間的關係可能就會改變,整個解法也會不一樣。
比如下面兩道追趕問題:
(1)兩輛車同時往同一方向開,速度分別為28公里/小時和46公里/小時,問多少小時後兩車相距63公里?
(2)兩輛車同時往相反方向開,速度分別為28公里/小時和46公里/小時,問多少小時後兩車相距63公里?
兩道題描述很類似,但是車的方向關係導致了兩題的解法大不相同。如何捕抓出這種細微的差別也是一大難點。這也是所謂的自然語言理解的一部分。電腦需要具有一定有關現實世界的常識去理解自然語言裡面一些隱式的指代。比如圓周率為3.14,速度乘以時間等於路程等等。在雞兔同籠問題中,雞有兩條腿、兔有四條腿是隱式包含的條件,只有知道這些常識才能正確地解答問題。
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