Makineler matematik alanında gün geçtikçe daha iyi hâle geliyor. Yapay zekâ, üniversite seviyesindeki matematik problemlerini saniyeler içerisinde çözmeyi öğrenmiş durumda.
Yapay zekâ için zekice bir strateji izlendi:
Yapay zekâ, problemleri çözmek için dil analizinde sıkça kullanılan hesaplamalı bir araç olan Doğal Dil İşleme'yi (NLP) kullandı. Bu yöntem, her problemdeki matematik bir dil olarak düşünülebildiği için işe yaradı. Örneğin 'x' değişkeni, isimlerin ve işlemlerin rolünü oynarken karekökünü alma ise fiillerin yerine geçti. Bunun ardından yapay zekâ, problemleri çözümlere tercüme etti.
Facebook araştırmacıları, yapay zekâyı 500 problemle test ettiklerini ve %98 doğruluğa ulaştıklarını belirtiyorlar. Matematik problemlerini çözmek için kullanılan benzer bir standart programda aynı problemlerin doğruluk oranıysa %85.Yapay zekânın diferansiyel denklem çözme kabiliyeti hâlâ düşük:
Ekip yapay zekâya çözmesi için diferansiyel denklemler de verdi fakat bunları çözmek için başka tekniklerin yanı sıra integral almak da gerekiyordu. Bu denklemler için yapay zekânın performansı daha düşüktü. Tek bir tip diferansiyel denklemin çözümü için doğruluk oranı %81 olurken daha zor bir denklemin çözüm oranının %40 olduğu görüldü.
Charton, bilgisayarda matematik problemleri çözmenin pek de pratik olmadığını ancak yapay zekânın daha da geliştirilmesi durumunda insanların çözmekte zorlandığı matematik problemlerinin üstesinden gelinebileceğini belirtiyor.
Yapay zekânın verimliliğinin, teoremlerin kanıtlanması gibi matematiksel görevlerde insanlara zaman kazandırabileceği de düşünülüyor.
