 |
Google DeepMindのAlphaEvolveが数学分野で記録を更新。写真：ブルームバーグ。 |
Google DeepMindは、AlphaEvolveがラムゼイ数サブリミットの5つの記録を同時に更新したことを示す科学レポートを発表した。ラムゼイ数は数学における最も難しい組み合わせ問題の一つであり、これまでの記録は6年から20年間破られていなかった。
DeepMindのCEOであるデミス・ハサビス氏は、このニュースを即座に共有し、「数学におけるAIの大きな節目だ」と述べた。チューリング賞受賞者のヤン・ルカン氏も研究チームを祝福した。
ラムゼー数は、最も偉大な数学者でさえも頭を悩ませてきた難問である。テレンス・タオの師であるポール・エルデシュはかつて、もし地球がエイリアンの脅威にさらされ、人類が一定時間内にラムゼー数R(5,5)を計算しなければ絶滅の危機に瀕するとしたら、人類にとって最も賢明な選択は降伏することだろうと述べた。この発言は、ラムゼー数の極めて困難な問題を如実に物語っている。
具体的には、AlphaEvolveは、古典的なラムゼイ数R(3,13)の下限値を60から61に、R(3,18)を99から100に、R(4,13)を138から139に、R(4,14)を147から148に、R(4,15)を158から159にそれぞれ改善しました。それぞれの数値は1ずつしか増加していませんが、1単位増加させることは、他の多くの問題で桁数を増やすよりも難しいものです。これら5つのブレークスルーはすべて同じシステムから生まれました。
特筆すべきは、AlphaEvolveが従来の方法で問題を解決しない点である。人間が探索アルゴリズムを設計して機械に実行させるのではなく、AlphaEvolveは独自のアルゴリズム空間で推論を行う。大規模プログラミング言語であるGeminiを用いて、コードを継続的に改善し、テストを行い、パフォーマンスを評価し、最も効率的なアルゴリズムを保持する。
DeepMindの研究チームは、AlphaEvolveが28個のR(r,s)値に対して、ランダム初期化手法からペイリーグラフや二次剰余グラフに基づく複雑な代数構造まで、4つの異なるアルゴリズムグループを発明したことを突き止めた。
AlphaEvolveが注目を集めたのは今回が初めてではない。以前にも、このシステムはマトリックスコア数で56年ぶりの記録を塗り替え、Googleのデータセンターの運用スケジュールを最適化し、AIチップのアーキテクチャパターンを簡素化することに成功した。システムが自身の学習プロセスを最適化するアルゴリズムを発見すると、ツールと開発者の境界線はますます曖昧になっていく。
出典：https://znews.vn/google-gay-soc-post1635566.html
コメント (0)