【人工知能(AI)】数学オリンピックの超難問を解く：Pythonで難問を解こう

DeepMind AI が数学オリンピックの超難問を解く
AIが数学を解く技術とは？
- 使用されている技術について:
Pythonで簡単な数学の問題を解いてみよう
AIやPythonで数学の問題を解くことの応用例
- 同業種への応用アイデア
- 他業種への応用アイデア
まとめ

AIが数学オリンピックの超難問を解いた話題と、Pythonで簡単な数学の問題を解くサンプルコードを紹介します。

PythonやJavaというプログラム言語と機械学習や深層学習といったAI技術を使って、あなたも数学の難問を解きましょう。

DeepMind AI が数学オリンピックの超難問を解く

参考

DeepMind AI solves hard geometry problems from mathematics olympiad

New Scientist

GoogleのDeepMindが作った人工知能（AI）が、国際数学オリンピアード（IMO）の幾何学問題を、世界で一番優秀な参加者と同じくらいのレベルで解くことができるようになりました。

数学オリンピックで問題を正解するには、数学的な創造力が求められるそうです。今までのAIシステムは、創造力を必要とする問題に苦労していました。

GoogleのAIは、「創造力」の壁を乗り越えて、数学の難問を解いたことで話題となっています。

AIが数学を解く技術とは？

AIが、数学的な「創造力」を身につけたということですね。

Google DeepMindのAIが、どのように数学の難問を解いたのか推測してみましょう。

使用されている技術について:

プログラム言語: 数学の問題を解くAIを作るためには、Python（パイソン）やJava（ジャバ）などのプログラム言語がよく使われます。各言語は、AIのプログラムを書くのに適しています。
AI技術: AIの中でも、機械学習や深層学習といった技術が使われている可能性が高いでしょう。大量のデータから学習して、問題を解く方法を見つけ出すのに役立ちます。
クラウド技術: AIが大量のデータを分析するためには、大量の計算能力が必要です。そこで、クラウド技術が使われたと推測できます。クラウド技術を使うと、インターネットを通じて大きな計算能力を利用できるため、より複雑な問題を解くことができます。今回のAIはGoogle DeepMindですから、Googleのクラウド技術（GCP）が使われたはずです。

Pythonで簡単な数学の問題を解いてみよう

GoogleのDeepMindが数学の難問を解いたように、Pythonでも数学の問題を解くことができます。
以下は、簡単な数学の問題を解くPythonのサンプルコードです。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Sample data: A sequence of numbers
x = np.array(range(1, 11)).reshape(-1, 1)  # Input values (1 to 10)
y = np.array([1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100])  # Output values (squares of x)

# Applying Linear Regression Model
model = LinearRegression()
model.fit(x, y)

# Making predictions
y_pred = model.predict(x)

# Plotting the data
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(x, y, color='blue', label='Actual Values')  # Plot actual values
plt.plot(x, y_pred, color='red', label='Predicted Values')  # Plot predicted values
plt.title('Linear Regression on Sample Data')
plt.xlabel('Input Value')
plt.ylabel('Output Value')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

【人工知能(AI)】数学オリンピックの超難問を解く：Pythonで難問を解こう | Pythonと線形回帰を使用して簡単な数学問題を解く — Pythonと線形回帰を使用して簡単な数学問題を解く

上記のPythonコードは、線形回帰を使用して簡単な数学問題を解いています。

x の値が1から10までの数字で、y の値がそれらの値の二乗であるデータセットを作成しました。目標は、各データ点を、線形回帰モデルを使用して適合させ、実際の値と予測値をプロットしてモデルのパフォーマンスを視覚化することです。

コードは以下の手順を実装しています。

データ準備：入力値（1から10）用の配列 x と出力値（x の二乗）用の配列 y を作成します。
モデルトレーニング：sklearn.linear_model ライブラリの LinearRegression モデルを使用してデータに適合させます。
予測：モデルは入力 x に基づいて出力値を予測します。
プロット：matplotlib.pyplot を使用して、実際の値（y）と予測値（y_pred）の両方をプロットします。実際の値は青い点として表示され、予測値は赤い線で表されます。