Google schockt die Welt.

Google DeepMinds AlphaEvolve bricht Rekorde im Bereich der Mathematik. Foto: Bloomberg .

Google DeepMind hat soeben einen wissenschaftlichen Bericht veröffentlicht, der belegt, dass AlphaEvolve gleichzeitig fünf Ramsey-Zahlen-Sublimit-Rekorde gebrochen hat. Dies ist eines der schwierigsten kombinatorischen Probleme der Mathematik; die bisherigen Rekorde hatten 6 bis 20 Jahre Bestand.

DeepMind-CEO Demis Hassabis teilte die Nachricht umgehend mit und nannte sie „einen wichtigen Meilenstein für KI in der Mathematik“. Auch Turing-Preisträger Yann LeCun gratulierte dem Forschungsteam.

Die Ramsey-Zahl ist ein Problem, das selbst die größten Mathematiker vor unlösbare Schwierigkeiten gestellt hat. Paul Erdős, der Lehrer von Terence Tao, sagte einmal, dass, wenn Außerirdische die Erde bedrohten und die Menschheit die Ramsey-Zahl R(5,5) innerhalb einer bestimmten Frist berechnen müsste, um nicht auszusterben, die vernünftigste Entscheidung für die Menschheit die Kapitulation wäre. Diese Aussage verdeutlicht die extreme Schwierigkeit des Problems.

Konkret verbesserte AlphaEvolve die unteren Schranken der fünf klassischen Ramsey-Zahlen, darunter R(3,13) von 60 auf 61, R(3,18) von 99 auf 100, R(4,13) von 138 auf 139, R(4,14) von 147 auf 148 und R(4,15) von 158 auf 159. Obwohl sich jede Zahl nur um eins erhöhte, ist eine Erhöhung um eine Einheit in vielen anderen Problemen schwieriger als eine Erhöhung der Größenordnung. Alle fünf Durchbrüche basieren auf demselben System.

AlphaEvolve löst Probleme nicht auf herkömmliche Weise. Anstatt dass Menschen Suchalgorithmen entwickeln und Maschinen diese ausführen, arbeitet AlphaEvolve in einem eigenen algorithmischen Raum. Es nutzt die umfangreiche Programmiersprache Gemini, um seinen Code kontinuierlich zu verbessern, zu testen, seine Leistung zu bewerten und die effizientesten Algorithmen zu speichern.

Das DeepMind-Forschungsteam identifizierte AlphaEvolve als Erfinder von vier verschiedenen algorithmischen Gruppen für 28 R(r,s)-Werte, die von zufälligen Initialisierungsmethoden bis hin zu komplexen algebraischen Strukturen auf der Grundlage von Paley-Graphen und quadratischen Restgraphen reichen.

AlphaEvolve sorgt nicht zum ersten Mal für Aufsehen. Zuvor brach das System einen 56 Jahre alten Rekord bei Matrixkernen, optimierte die Betriebsabläufe von Googles Rechenzentren und entdeckte vereinfachte Architekturmuster für KI-Chips. Wenn ein System Algorithmen zur Optimierung seines Trainingsprozesses entwickelt, verschwimmt die Grenze zwischen Werkzeug und Schöpfer zunehmend.