AI | MO: la nueva prueba de Turing y 10 MUSD
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La Olimpiada Internacional de Matemáticas es uno de los eventos más importantes para el desarrollo de talento joven pues ha formado a numerosas generaciones de matemáticos pero también muchos otros científicos y profesionales con sensibilidad por las matemáticas.
Los problemas que resuelven los olímpicos requieren soluciones ingeniosas que no solo necesitan una notoria habilidad para las matemáticas sino un entrenamiento dedicado. Ganar una medalla en la International Mathematical Olympiad (IMO) es un revulsivo gigantesco en la carrera de cualquier joven y evidentemente esto lo hace muy competitivo..
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En los últimos meses se propuso como un reto entrenar un modelo de inteligencia artificial que sea capaz de ganar una medalla de oro en esta competición. El equipo que sea capaz de lograrlo sin lugar a dudas habrá resuelto una versión precisa y parcial del célebre Test de Turing.
En esta edición de nuestro boletín les contaremos algunos detalles sobre lo que seguramente es uno de los retos más importantes para la inteligencia actual. Conversando con algunos colegas he notado que la atención para este proyecto es mayúscula tanto académicamente como a nivel industrial teniendo en cuenta las implicaciones que tendrán estos nuevos modelos matemáticos.
¿Quién lo convoca?
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El premio ha sido convocado por XTX Markets quien ha propuesto un presupuesto de 10 millones de dólares americanos para las distintas etapas de este reto. El Grand Prize será de 5 MUSD para quien logre la medalla de oro en una IMO. Cabe destacar que el comité académico de este premio no podría ser más prestigioso, les compartimos la lista:
- D. Sculley quien es CEO en Kaggle
- Kevin Buzzard quien es profesor de Matemáticas puras en el Imperial College London
- Leo de Moura quien es científico del grupo de razonamiento automatizado en Amazon Web Services (AWS)
- Lester Mackey quien es investigador principal de Microsoft Research
- Peter J Liu quien es científico de investigación en Google DeepMind
- Timothy Gowers quien es profesor tanto en University of Cambridge y Collège de France
- Po-Shen Loh quien es profesor de Matemáticas en Carnegie Mellon University
- Dan Roberts quien es AI Fellow en Sequoia Capital e investigador del Massachusetts Institute of Technology
- Geoff Smith quien es director del United Kingdom Mathematics Trust
- Terence Tao quien es profesor de Matemáticas en la UCLA
Lineamientos del Grand Prize y bases de datos
Un aspecto interesante es cómo juzgar cuando una inteligencia artificial verdaderamente sea capaz de resolver los problemas de la IMO, todo depende de cuál sea el input que recibirán los modelos y cómo se evaluará la respuesta. Existen algunos modelos en los que si la pregunta está suficientemente digerida fácilmente pueden resolverla los modelos actuales.
Los organizadores del AI | MO han decidido que la inteligencia artificial deberá recibir las preguntas exactamente en el mismo formato que un participante de la IMO y se evaluarán sus respuestas por medio de seres humanos tal y como se hace en los exámenes tradicionales.
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Aunque aún no se ha anunciado la fecha y los detalles finales, se sabe que los equipos participantes deberán subir una imagen de Docker algunas semanas antes así como acertar en algún número mínimo de preguntas con el objetivo de reducir el número de los finalistas. El día de la competición, de manera paralela a los estudiantes de la IMO se ejecutarán los docker en un hardware de AWS sin acceso a ninguna API externa.
Los organizadores del AI | MO han compartido una amplia lista de bases de datos con problemas anteriores del IMO o versiones previas, les compartimos la liga donde pueden encontrarlas.
La primera parte del AI | MO ya está en curso y consiste en resolver 110 problemas de matemáticas intermedios para estudiantes de bachillerato. Los detalles de esta fase en la que se dará un total de poco más de 1 millón de dólares los pueden encontrar en la siguiente liga de Kaggle.
Algunos avances
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En los últimos años se han publicado importantes avances sobre este problema, especialmente con el uso de los Large Language Models. Me gustaría destacar los tres siguientes aunque evidentemente esta no es una lista exhaustiva:
- Formal Mathematics Statement Curriculum Learning
- HyperTree Proof Search for Neural Theorem Proving.
- Solving olympiad geometry without human demonstrations.
Estamos seguros de que en los próximos años los avances en este problema revolucionarán nuevamente a la inteligencia artificial que utilizamos para otros dominios y así como los juegos como el Ajedrez, el Go o StarCraft II han sido un tour de force, ahora el reto de la IMO es uno de los más importantes para el futuro de la IA.
¿Dónde aprender Matemáticas e Inteligencia Artificial?
En el Colegio de Matemáticas Bourbaki enseñamos con detalle las matemáticas y los usos de las redes neuronales profundas, les invirtamos a revisar nuestra oferta académica para elegir el curso adecuado.
- Track de Ciencia de Datos. (49 semanas).
- Machine Learning & AI for the Working Analyst ( 12 semanas).
- Matemáticas para Ciencia de Datos ( 24 semanas).
- Especialización en Deep Learning. (12 semanas).
- Track de Finanzas Cuantitativas (49 semanas)
- Aplicaciones Financieras De Machine Learning E IA ( 12 semanas).
- Las matemáticas de los mercados financieros (24 semanas).
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