在圍棋這個人類一直以來占據著優勢的項目里，谷歌旗下DeepMind開發的人工智能（AI）AlphaGo已經先后擊敗了柯潔和李世石兩位頂尖棋手。但說來難以置信，DeepMind開發的AI能打敗人類世界棋王，卻無法通過英國高中的數學考試。

《分析神經模型的數學推理能力》

4月2日，谷歌旗下的DeepMind團隊公布了一份名為《分析神經模型的數學推理能力》的研究報告（Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models）。在這項研究中，團隊讓AI接受一項包含了算術、幾何、概率和測量的數學測試，考題有 40 題，難度大約是英國高中數學的程度。

DeepMind給出的40道英國高中數學題

不過，在這40道高中難度的數學題中，擁有強大通用算法和遠超人類計算能力的人工智能，卻只答對了14題，正確率只有35%，是實打實的不及格。

值得一提的是，在AI參加測試以前，團隊已經為其做好了充足訓練。據DeepMind介紹，他們為AI建立了一個包含200萬道題目的題庫，涵蓋了算術、代數、概率、微積分等各種題型。

同時，團隊也派出了循環神經網絡 （RNN） 和Transformer兩大當下性能最先進的模型參與測試。

為什么人工智能無法答對高中數學題呢？

原來，最主要的原因是AI“看不懂”題目。DeepMind旗下的AI雖然已經擁有了極強的機器翻譯能力，但依然抵不住數學問題的復雜性和語言多樣性的壓力。

對AI而言，數學符號和題目本身就很難理解

對人類而言，要解決數學問題，要應用到的不只有計算能力，還有各種各樣的認知技能。比如理解題干，需要將文字或圖標轉換為算術運算符。

而對于依賴大量數據分析來尋求解決問題規律的AI而言，數學語言的復雜性是一座難以逾越的高山。

其次，AI“舉一反三”的能力，也無法與人類一較高下。它只能處理一些內部存儲的問題，無法超越已有的環境去理解新的東西。

而人類在解決數學問題時，會進行推理，從已知的公理中找到最佳策略，而在具體的運算過程中，必須利用工作記憶來完成運算。

據DeepMind研究人員總結，現階段AI在推論的能力上，還不及人類。在解答問題時，人腦動用了多種認知能力，包括將符號分類、演算、運用工作記憶來儲存中間值、還要運用學到的規則或定理等。

相反，AI則擅長模式比對、機器翻譯和強化式學習，但彈性遠不及人腦。它們不太能將事物推論到已有經驗的環境外，更無法處理刻意亂輸入的資訊。

不過，雖然目前AI還無法當數學老師，但他們已經稱霸了相當多的領域。除了圍棋以外，DeepMind旗下的AI又在游戲《星際爭霸2》（StarCraft II）的測試賽中，5-0橫掃世界頂尖職業選手。