🔢 Проблема: хотя есть много впечатляющих примеров того, как работают нейросети, все эти модели ещё недостаточно умные. Например, не могут решать сложные математические задачи университетского уровня. Обученные на текстах нейросети находят правильный ответ только в 8% случаев.
😎 Решение: переводить математические задачи в задачи по программированию.
Сначала взяли вопросы из математических курсов бакалавриата и сделали из них задачи по программированию. Например, заменили задачу «найти расстояние между двумя точками» на «написать программу, которая находит расстояние между двумя точками». Использовали модель OpenAi Codex, которая переводит простые фразы на английском в код.
Затем предобученной модели показали миллионы примеров кода из онлайн-репозиториев. Нейросеть изучила отношения между текстом и кодом и научилась преобразовывать текстовые вопросы в программы.
Нейронка не только решает задачи с точностью 80% и объясняет их, но и сама составляет вопросы. Студентам показали 5 задач от составителей-людей и 5 от системы. Испытуемые не смогли определить, какие вопросы придумала нейросеть.
🤨 И что? С помощью нейросети можно генерировать задачи для студентов, объяснять им решения и оптимизировать программы курсов.
👥 Кто: студенты, исследователи и преподаватели Массачусетского технологического института с коллегами, США.
Источник: news.mit.edu и pnas.org
