Το FrontierMath, ένα πρωτοποριακό σύνολο μαθηματικών προβλημάτων, αποκαλύπτει το πόσο απέχει η τεχνητή νοημοσύνη (ΑΙ) από την πλήρη κατανόηση των υψηλών μαθηματικών. Αναπτύχθηκε από την ερευνητική ομάδα Epoch AI και περιλαμβάνει εκατοντάδες πρωτότυπα και εξαιρετικά δύσκολα προβλήματα, που απαιτούν όχι μόνο γνώση αλλά και δημιουργικότητα, καθώς και βαθιά μαθηματική σκέψη χαρακτηριστικά που ακόμα δεν κατέχουν οι σύγχρονες ΑΙ.

Παρά την πρόοδο των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων όπως το GPT-4o και το Gemini 1.5 Pro, η απόδοσή τους στο FrontierMath είναι εξαιρετικά χαμηλή, με ποσοστά επιτυχίας κάτω από το 2%, ακόμη και όταν έχουν στη διάθεσή τους υποστηρικτικά εργαλεία όπως τη δυνατότητα εκτέλεσης κώδικα Python. Οι ερευνητές και οι μαθηματικοί υπογραμμίζουν ότι τα προβλήματα αυτά δεν λύνονται με απλές μεθόδους απομνημόνευσης ή αναγνώρισης προτύπων, αλλά απαιτούν αληθινή κατανόηση και αναλυτική ικανότητα σε βάθος.

Τα καθιερωμένα benchmarks όπως τα GSM-8K και MATH δεν δυσκολεύουν πλέον τα μοντέλα ΑI τα οποία επιτυγχάνουν ποσοστά επιτυχίας πάνω από 90%. Ωστόσο, υπάρχει το πρόβλημα ότι καθώς τα μοντέλα εκπαιδεύονται σε προβλήματα παρόμοια με αυτά των τεστ, τα αποτέλεσμα δεν μετράνε σωστά τις πραγματικές δυνατότητές τους. Αντίθετα, τα προβλήματα του FrontierMath είναι απολύτως νέα και σχεδιάστηκαν έτσι ώστε να μην επιτρέπουν διαρροή δεδομένων.

Τα προβλήματα του FrontierMath καλύπτουν πληθώρα θεμάτων, από την υπολογιστική θεωρία αριθμών έως την αλγεβρική γεωμετρία. Αυτά τα προβλήματα είναι σχεδιασμένα για να εμποδίζουν τις ΑΙ να τα «μαντέψουν» σωστά ή να βρουν λύση με προσεγγίσεις «δοκιμής και σφάλματος», αναδεικνύοντας την ανάγκη για βαθιά γνώση και δημιουργικότητα.

Παρά τις προκλήσεις, το FrontierMath αποτελεί ένα κρίσιμο βήμα προς τα εμπρός στην αξιολόγηση των συλλογιστικών ικανοτήτων της Τεχνητής Νοημοσύνης. Όπως σημειώνουν οι συγγραφείς του ερευνητικού εγγράφου, «το FrontierMath αντιπροσωπεύει ένα σημαντικό βήμα προς την αξιολόγηση του κατά πόσον τα συστήματα ΤΝ διαθέτουν ικανότητες μαθηματικής συλλογιστικής ερευνητικού επιπέδου».

Αυτό δεν είναι μικρό κατόρθωμα. Αν η τεχνητή νοημοσύνη μπορέσει τελικά να λύσει προβλήματα όπως αυτά του FrontierMath, θα μπορούσε να σηματοδοτήσει ένα σημαντικό άλμα προς τα εμπρός στη μηχανική νοημοσύνη, ένα άλμα που ξεπερνά τη μίμηση της ανθρώπινης συμπεριφοράς και αρχίζει να προσεγγίζει κάτι που μοιάζει περισσότερο με πραγματική κατανόηση.

Αλλά προς το παρόν, οι επιδόσεις της AI στο benchmark είναι μια υπενθύμιση των περιορισμών της. Ενώ τα συστήματα αυτά υπερέχουν σε πολλούς τομείς, εξακολουθούν να δυσκολεύονται με το είδος της βαθιάς, πολυεπίπεδης συλλογιστικής που ορίζει τα προηγμένα μαθηματικά.

Στο μέλλον, η Epoch AI σκοπεύει να επεκτείνει το FrontierMath, προσθέτοντας περισσότερα προβλήματα και να προσαρμόσει τον δείκτη ώστε να παραμείνει ένα απαιτητικό τεστ για τις ΑΙ. Αυτή η πρόοδος θα παρακολουθείται στενά, όχι μόνο από την τεχνολογική κοινότητα αλλά και από μαθηματικούς και επιστήμονες.