Sztuczna Inteligencja rozwiązała problem matematyczny
Admin / December 12, 2023
Grupa naukowców z Google DeepMind twierdzi, że dokonali pierwszego w historii odkrycia naukowego za pomocą sztucznej inteligencji. Wykorzystali do tego duże modele językowe (LLM), które są podstawą dla nowoczesnych chatbotów, takich jak popularny ChatGPT OpenAI.
LLM są potężnymi sieciami neuronowymi, które uczą się wzorców językowych, w tym kodu komputerowego, z ogromnych ilości tekstu i innych danych. Choć chatboty oparte na LLM są niezwykle popularne, nie generują one nowej wiedzy i są podatne na konfabulacje, prowadząc do odpowiedzi, które mogą być płynne i wiarygodne, ale często błędne
DeepMind stworzył FunSearch - system, który wykorzystuje LLM do tworzenia rozwiązań problemów w formie programów komputerowych. FunSearch jest sparowany z "ewaluatorem", który automatycznie klasyfikuje programy według ich wydajności. Wykorzystuje duży model językowy o nazwie Codey, który jest precyzyjnie dostrojony do kodu komputerowego.
FunSearch łączy Codey z innymi systemami, które odrzucają nieprawidłowe lub bezsensowne odpowiedzi i podłączają z powrotem dobre. Najlepsze programy są następnie łączone i przekazywane z powrotem do LLM w celu ich ulepszenia. W ten sposób system stale ewoluuje słabe programy w bardziej wydajne, które mogą odkrywać nową wiedzę.
Naukowcy postanowili przetestować ten system na kilku matematycznych problemach. Jednym z nich było znajdowanie zbioru trzech kropek w taki sposób, by nie tworzyły one linii prostej.
FunSearch zaczyna od szkicu problemu w Pythonie. Następnie Codey wypełnia puste pola, sugerując kod, który rozwiąże problem. Kolejny algorytm sprawdza i ocenia to, co wymyślił Codey. Najlepsze sugestie są zapisywane i przekazywane z powrotem do Codey, który próbuje ponownie ukończyć program. Cały proces jest powtarzany kilka milionów razy, co zajęło kilka dni.
W rezultacie, FunSearch był w stanie wymyślić kod, który wygenerował poprawne i wcześniej nieznane rozwiązanie problemu polegającego na znalezieniu największego rozmiaru zestawu punktów, których trzy elementy nigdy nie tworzą linii prostej.
Co w tym wszystkim jest najważniejsze — rozwiązanie problemu jest nowe, a więc nie mogło się nawet pojawić w danych treningowych algorytmu. Można więc śmiało założyć, że sztuczna inteligencja sama "wymyśliła" nowe rozwiązanie problemu.
Zaskoczeni są też sami badacze. Alhussein Fawzi, badacz DeepMind, powiedział w rozmowie z serwisem MIT Tech: