Minerva, la IA que apuesta resolver complejas operaciones matemáticas

Minerva, modelo desarrollada por Google que entiende, razona y da solución a problemas matemáticos que implican un razonamiento cuantitativo que habitualmente se le dificulta alser humano.

En la mitología griega Minerva es la diosa de la sabiduría y Google ha tomado prestado su nombre para un sistema de inteligencia artificial capaz de resolver complejas operaciones aritméticas paso a paso. Contrario a lo que uno pudiera imaginar, aún les dificulta resolver tareas que impliquen razonamiento cuantitativo.

Ethan Dyer y Guy Gur-Ari, autores del texto Solving Quantitative Reasoning Problems With Language Models (Resolución de problemas de razonamiento cuantitativo con modelos de lenguaje), explicaron que el sistema posee un «modelo de lenguaje capaz de resolver cuestiones matemáticas y científicas utilizando el razonamiento paso a paso». 

Mientras que Google asegura en su blog que “Resolver preguntas matemáticas y científicas requiere una combinación de habilidades, que incluyen analizar correctamente una pregunta con lenguaje natural y notación matemática, recordar fórmulas y constantes relevantes y generar soluciones paso a paso que involucran cálculos numéricos y manipulación simbólica.»

Esto significa que Minerva es capaz de resolver problemas en los que intervienen tanto las matemáticas como el lenguaje, como esos que nos ponían a resolver en la escuela: si viajas 110 kilómetros a 55 km/h, ¿en qué punto del camino te encontrarás con un vehículo que viaja en dirección contraria a la misma velocidad?

¿Cómo resuelve los problemas Minerva? Su desarrollo está basado en PaLM, un modelo de lenguaje que contiene más de 540 mil millones de parámetros para entender y resolver los problemas. Según los científicos Minerva genera múltiples soluciones a cada pregunta y asigna probabilidades a los distintos resultados mejorando significativamente su rendimiento.

Para evaluar la efectividad de Minerva los científicos la sometieron a varias pruebas académicas que se aplican desde la primaria hasta la universidad (STEM, MATH y GSM8k) con buenos resultados, aunque el sistema todavía se equivoca. 

Minerva todavía comete errores. Aproximadamente la mitad son errores de cálculo, y la otra mitad son errores de razonamiento, donde los pasos de la solución no siguen una cadena lógica de pensamiento. Y, aunque Minerva dista de ser perfecta, representa un importante avance en el desarrollo de la inteligencia artificial.

Fuente; https://storage.googleapis.com/minerva-paper/minerva_paper.pdf / https://www.entrepreneur.com/article/430645 

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