UNA INTELIGENCIA ARTIFICIAL BUENA PARA LAS MATEMÁTICAS

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Inteligencia artificial que ha aprendido a conversar con notación matemática

La inteligencia artificial está demostrando día a día que puede ser muy eficiente y buena para la resolución de problemas de distintos campos, pero ¿qué hay de las matemáticas?, ¿será que existe alguna IA que nos pueda ayudar en ese campo?. ¡Acompáñanos a descubrirlo!

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Inteligencia artificial para la resolución de problemas matemáticos paso a paso

Modelos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) se han popularizado muchísimo. Estos se enfocan en la comprensión y generación del lenguaje humano de manera computacional. Se han destacado en sobre manera por la calidad en sus resultados y el hecho de que puedan responder a diferentes dudas, gracias a la basta cantidad de información sobre diversos temas con los que fueron entrenados.

Sin embargo, modelos de procesamiento del lenguaje natural no están del todo especializados en el razonamiento cuantitativo, es decir, en la resolución de problemas matemáticos que requieren cierta combinación de habilidades, tales como análisis del planteamiento, notación matemática, fórmulas o resolución con base en cálculos numéricos. 


Es por esta razón, que Google nos ha presentado a Minerva, “un modelo de lenguaje capaz de resolver cuestiones matemáticas y científicas utilizando el razonamiento paso a paso”, en el artículo: Minerva: Solving Quantitative Reasoning Problems With Language Models. Este modelo de inteligencia artificial resuelve problemas matemáticos, utilizando una mezcla entre lenguaje natural y notación matemática.

¿Cómo ha sido construida esta IA?

Minerva se ha basado en Pathways Language Model (PaLM), adicionalmente se ha usado un conjunto de datos de 118 GB de artículos científicos de arXiv y páginas web que contienen expresiones matemáticas. Con toda esta información se podría decir que “el modelo aprende a conversar utilizando la notación matemática estándar”.

Para poder llegar al resultado final, esta IA genera múltiples soluciones, siguiendo distintos pasos, que suelen llegar a una misma respuesta. Por esto, para escoger de entre todas ellas, Minerva realiza una votación y aquel resultado más común se le presentará al usuario como la resolución al problema planteado.

Ejemplos de resolución de problemas matemáticos con esta IA

A continuación veremos un ejemplo del planteamiento de un problema matemático, y como es que esta IA lo resolvería:

(Fuente)

Como podemos apreciar, tenemos la pregunta que plantea el problema. La salida que nos ofrece Minerva, que es una explicación de como lo ha resuelto y los pasos que ha tomado para hacerlo.

Además, para poner a prueba sus capacidades de razonamiento, se ha sometido a este modelo a la resolución de problemas de distintas áreas en donde intervengan las matemáticas, así se han obtenido los siguientes resultados:

(Fuente)

Podemos apreciar que en todos los casos, Minerva ha obtenido resultados superiores.

¿A qué desafíos se enfrenta esta IA?

A pesar de los buenos resultados obtenidos, lo cierto es que esta IA no es perfecta y comete errores, ya sean de cálculo o de razonamiento. Otra opción es que se llegue una respuesta final correcta pero aplicando un razonamiento erróneo.

En conclusión…

Tenemos grandes avances en el campo de la inteligencia artificial, como lo hemos visto en este artículo, aplicándose en las matemáticas. Si bien aún presenta errores, abre las puestas para futuros modelos mejorados que podrían ser capaces de ayudar a investigadores, profesionales o también a aprendices, para que puedan estudiar con estas herramientas y sobre todo aprender. Cuéntanos, ¿qué piensas tú sobre los alcances que podría tener esta IA?.


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Gabriela Solano
Gabriela Solano
Ingeniera electrónica especializada en Visión Artificial y Machine Learning. - Para mí, la visión por computador y la inteligencia artificial son más que solo campos de estudio, son verdaderas pasiones. Disfruto explorando nuevas formas de aplicar estas tecnologías en diferentes áreas y encontrar soluciones innovadoras.
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