5 Minuty
Nowy benchmark matematyczny testuje granice sztucznej inteligencji
W ostatnich miesiącach modele AI od Google DeepMind i OpenAI zaskoczyły świat zdolnością do rozwiązywania zadań na poziomie matury z matematyki. To zmusiło badaczy do stworzenia nowego standardu oceny – projektu FrontierMath, koordynowanego przez Epoch AI. W pracach nad najtrudniejszym poziomem (Tier 4) uczestniczył dr Bartosz Naskręcki z UAM, który przyznał, że samo pełne rozwiązanie jednego z jego zadań zajęło 13 stron ścisłego dowodu. Ten egzamin dla modeli LLM ma sprawdzić, jak głęboko modele rozumują i w jakim stopniu potrafią tworzyć oryginalne dowody matematyczne.
Jak powstał egzamin i dlaczego jest inny od dotychczasowych benchmarków
Dotychczasowe benchmarki szybko przestały wystarczać: LLM skutecznie uczyły się wzorców i rozwiązywały standardowe testy. FrontierMath powstał jako odpowiedź – grupa około 30 ekspertów z całego świata spotkała się w Berkeley, dzieląc się na zespoły tematyczne (teoria liczb, topologia, kombinatoryka, analiza matematyczna, geometria algebraiczna). Pracowali iteracyjnie, testując fragmenty zadań na najsilniejszych modelach AI w trybie incognito, by uniknąć „zapamiętywania” problemów. Wiele propozycji odrzucono, bo modele zbyt szybko trafiały na właściwy trop. Ostateczny zestaw to 50 supertrudnych wyzwań.
Funkcje i cechy platformy testowej (Epoch AI + FrontierMath)
Funkcje kluczowe
- Wieloetapowy benchmark z podziałem na poziomy trudności (Tier 1–4).
- Kontrolowane środowisko testowe z limitami czasu i tokenów (np. 3 godziny i ~1 mln tokenów na zadanie).
- Tryb incognito oraz mechanizmy zapobiegające zapamiętywaniu zadań przez modele.
- Panele eksperckie do walidacji rozwiązań i oceny jakości dowodów.
Parametry techniczne
Infrastruktura umożliwia symulację limitów obliczeniowych, śledzenie wykorzystania tokenów oraz porównania między modelami (porównanie modeli LLM, metryki dokładności, szybkości rozumowania, robocze logi tokenów). Dzięki temu laboratoria mogą testować nie tylko wydajność, ale i strategię rozwiązywania problemów.
Porównanie z innymi benchmarkami
W odróżnieniu od standardowych testów szkolnych FrontierMath stawia na świeże, niepublikowane wcześniej problemy: każde zadanie ma wymagać nowego podejścia badawczego, a odpowiedź nie może być wyciągnięta z internetu. To likwiduje przewagę modeli, które polegają na natychmiastowym wyszukiwaniu wzorców lub cytowaniu istniejących rozwiązań. W praktyce oznacza to, że istniejące modele radzą sobie dopiero z kilkoma zadaniami z Tier 4 (obecnie 4 z 50).
Zalety i przewagi FrontierMath
- Realistyczne i badawcze wyzwania zamiast odtwórczych zadań.
- Możliwość porównania modeli AI w kontrolowanych warunkach.
- Przydatność dla zespołów badawczych, laboratoriów i firm rozwijających LLM.
- Pomaga identyfikować obszary, gdzie model wymaga lepszego szkolenia (np. tworzenie nowych koncepcji, oryginalne dowodzenie).
Zastosowania: kto powinien używać FrontierMath?
Use case’y platformy obejmują: walidację modeli LLM przed wdrożeniem do zastosowań naukowych, benchmarki R&D w firmach AI, porównania akademickie, oraz narzędzie oceny umiejętności rozumowania matematycznego w modelach szkoleniowych. Dla czytelników z Litwy i regionu Bałtyku to także sposób na ocenę lokalnych inwestycji w AI i wybór partnerów technologicznych.
Rynkowe znaczenie i implikacje dla edukacji oraz pracy
Według dr Naskręckiego rozwój AI działa jak „młotek” wymuszający rewizję modeli pracy i edukacji. W obliczu narzędzi, które wykonują rutynowe obliczenia i standardowe dowody, rośnie wartość płynnej inteligencji (fluid intelligence) — kreatywności, umiejętności tworzenia nowych koncepcji i myślenia „wolnego”, nie tylko szybkiego. To ma bezpośredni wpływ na rynek pracy: firmy będą poszukiwać pracowników zdolnych do innowacji i zadawania pytań, a nie wyłącznie do wykonywania instrukcji.
Ograniczenia AI i rola matematyka w epoce LLM
Dr Naskręcki podkreśla, że choć AI jest świetna w łączeniu i kombinowaniu istniejącej wiedzy, nie potrafi jeszcze tworzyć zupełnie nowych idei – np. udowodnić hipotezy Riemanna. Dlatego, nawet jeśli za 2–3 lata modele „wysyci” obecny benchmark i będą odpowiadać poprawnie na większość zadań, prawdziwa domena matematyka polegać będzie na wymyślaniu odważnych, nieoczywistych pomysłów. Kariera naukowca nie znika, ale ewoluuje: mniej będzie „dopisywania drobiazgów”, więcej – tworzenia przełomowych koncepcji.
Podsumowanie: co oznacza FrontierMath dla społeczności technologicznej?
FrontierMath to nie tylko test: to narzędzie do monitorowania postępu w obszarze rozumowania maszynowego. Umożliwia rzetelne porównania modeli LLM, wskazuje luki w obecnych architekturach i pomaga formułować cele rozwojowe. Dla labów AI, firm oraz edukacji oznacza to konieczność inwestycji w kreatywność, interdyscyplinarność i nowe metody nauczania, które przygotują ludzi do współpracy z coraz potężniejszymi systemami sztucznej inteligencji.
Źródło: bankier
Komentarze