高数是多少理科生的噩梦？那让 AI 做一道数学题有多难呢？又何况是高数呢？多年来，科学家一直尝试让 AI 机器人挑战数学考试，但连年不及格，甚至低到 20 多分。因此，科学家们普遍认为人工智能无法挑战高数。

然而近日，麻省理工的科学家基于 OpenAI Codex 预训练模型在高数上通过 few-shot learning 的正确率达到了 81%！最重要的是，与OpenAI凭借“编程技巧”取得数学高分的方法不同，谷歌AI这一次，走的可是“像人一样思考”的路子。

当之无愧的“AI做题家”

乍一听，大多数网友的第一反应是，怎么连AI做高数题都考不了满分。确实在此前，科学家一直都在尝试让AI机器人挑战数学考试，但连年不及格，甚至低到只有20多分。因此，人们普遍认为神经网络无法解决高等数学问题。但这一次，麻省理工的科研人员成功了。

课程范围从初级微积分到微分方程、概率论、线性代数都有，题目形式除了计算、甚至还有画图。这一次，谷歌AI“满血版”，也都拿到了做题家中的最高分，直接将分数拉高了20分左右，掌握了更好的解题技巧。

研究团队的解决思路是先在文本上做预训练，再用代码进行微调，把数学问题转换成等价的问题，通过让 AI 自动生成补充提干的上下文，将题目自动生成适合模型运行的文本后，再生成对应的代码并运行，最终解决数学问题。研究团队下一步打算把这项技术扩展到更多课程，并考虑实际应用到教学中。

密涅瓦通过生成解决方案来解决问题，包括数值计算、符号操作，而不需要依赖计算器等外部工具。密涅瓦可以将自然语言和数学符号进行结合来解析和回答数学问题。密涅瓦不仅可以解决代数问题，还能解决物理、数论、几何、生物、化学、天文学等众多问题。

为了更好地确认模型可以改进的领域，研究者们分析了模型出错的问题样本，发现大多数错误很容易解释。结果表明，大约一半是计算错误，另一半是推理误差，原因是解决步骤没有遵循逻辑思考链。

同时，Minerva 也有可能得出正确的最终答案，但推理依然错误。分析结果显示，这种概率相对较低，Minerva 62B 在 MATH 数据集上的平均低于 8%。

是高数太难不是AI太弱

事实上近年来，科学家们一直尝试让AI机器人通过数学考试挑战，因为在此之前连年“失利”，从未及格，甚至低至20余分，使人们一度认为AI无法挑战高数。近日，科学家们研制的AI正确率达到了81%，此前9-12岁的小学数学上仅拿到了20多分，经过重新训练后才勉强达到55分。

所以分数低真不是AI的问题，是高数太难了！

要知道AI不仅在技术圈有着不错的发展，在不同的领域也大展拳脚，前有让 AI 在 40 秒写 40 篇高考作文，用 AI 修复很多珍贵的照片、画面。不仅有学生们盼着有一天能用 AI 做作业，还有老师们也期望用 AI 出卷子。

那么距离AI考满分的那天还有多远呢？