A Survey of Deep Learning for Mathematical Reasoning

要約

数学的推論は人間の知性の基本的な側面であり、科学、工学、金融、日常生活などのさまざまな分野に応用できます。
数学の問題を解決し、定理を証明できる人工知能 (AI) システムの開発は、機械学習と自然言語処理の分野で大きな関心を集めています。
たとえば、数学は、強力な深層学習モデルにとって困難な推論の側面のテストベッドとして機能し、新しいアルゴリズムとモデリングの進歩を推進します。
一方で、大規模なニューラル言語モデルの最近の進歩により、数学的推論に深層学習を使用する新しいベンチマークと機会が開かれました。
この調査論文では、過去 10 年間の数的推論と深層学習の交差点における主要なタスク、データセット、および手法をレビューします。
また、既存のベンチマークと手法を評価し、この分野における将来の研究の方向性についても議論します。

要約(オリジナル)

Mathematical reasoning is a fundamental aspect of human intelligence and is applicable in various fields, including science, engineering, finance, and everyday life. The development of artificial intelligence (AI) systems capable of solving math problems and proving theorems has garnered significant interest in the fields of machine learning and natural language processing. For example, mathematics serves as a testbed for aspects of reasoning that are challenging for powerful deep learning models, driving new algorithmic and modeling advances. On the other hand, recent advances in large-scale neural language models have opened up new benchmarks and opportunities to use deep learning for mathematical reasoning. In this survey paper, we review the key tasks, datasets, and methods at the intersection of mathematical reasoning and deep learning over the past decade. We also evaluate existing benchmarks and methods, and discuss future research directions in this domain.

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