구글이 세상을 놀라게 했다.

구글 딥마인드의 알파이볼브(AlphaEvolve)가 수학에서 가장 어려운 조합 문제인 램지 수(Ramsey number) 기록 5개를 경신했습니다. 이는 인간이 알고리즘을 설계할 때까지 기다리지 않고 자체적으로 알고리즘을 개발함으로써 이루어졌습니다.

구글 딥마인드의 알파이볼브(AlphaEvolve)가 수학 분야에서 기록을 경신했습니다. 사진: 블룸버그 .

구글 딥마인드는 알파이볼브(AlphaEvolve)가 램지 수(Ramsey number) 하위 한계 기록 5개를 동시에 경신했다는 과학 보고서를 발표했습니다. 이는 수학에서 가장 어려운 조합론적 문제 중 하나로, 이전 기록들은 6년에서 20년 동안 유지되어 왔습니다.

딥마인드 CEO 데미스 하사비스는 즉시 이 소식을 공유하며 "수학 분야 인공지능의 중요한 이정표"라고 평가했다. 튜링상 수상자인 얀 르쿤 또한 연구팀에게 축하를 전했다.

램지 수는 가장 위대한 수학자들조차 난제에 빠뜨린 문제입니다. 테렌스 타오의 스승인 폴 에르되시는 외계인이 지구를 위협하고 인류가 정해진 시간 안에 램지 수 R(5,5)를 계산하지 못하면 멸종에 직면하게 된다면, 인류에게 가장 합리적인 선택은 항복하는 것이라고 말한 적이 있습니다. 이 발언은 문제의 극심한 어려움을 반영합니다.

구체적으로, AlphaEvolve는 5개의 고전적인 램지 수의 하한값을 개선했는데, 여기에는 R(3,13)이 60에서 61로, R(3,18)이 99에서 100으로, R(4,13)이 138에서 139로, R(4,14)이 147에서 148로, 그리고 R(4,15)이 158에서 159로 향상된 것이 포함됩니다. 각 수치는 단 1씩 증가했지만, 1씩 증가시키는 것은 다른 많은 문제에서 자릿수를 크게 증가시키는 것보다 더 어렵습니다. 이 다섯 가지 획기적인 성과는 모두 동일한 시스템에서 나왔습니다.

특히, AlphaEvolve는 기존 방식과는 다르게 문제를 해결합니다. 사람이 검색 알고리즘을 설계하고 기계가 실행하도록 하는 대신, AlphaEvolve는 자체적인 알고리즘 공간에서 추론합니다. 또한 대규모 프로그래밍 언어인 Gemini를 사용하여 코드를 지속적으로 개선하고, 테스트하고, 성능을 평가하고, 가장 효율적인 알고리즘을 유지합니다.

DeepMind 연구팀은 AlphaEvolve가 28개의 R(r,s) 값에 대해 무작위 초기화 방법부터 Paley 그래프 및 이차 잔류 그래프를 기반으로 하는 복잡한 대수 구조에 이르기까지 4개의 서로 다른 알고리즘 그룹을 발명했음을 확인했습니다.

알파이볼브가 화제를 불러일으킨 것은 이번이 처음이 아닙니다. 이전에도 이 시스템은 매트릭스 코어 수에서 56년 만의 기록을 경신하고, 구글 데이터센터의 운영 일정을 최적화했으며, AI 칩 아키텍처의 단순화된 패턴을 발견했습니다. 시스템이 학습 과정을 최적화하는 알고리즘을 발견하게 되면, 도구와 창조자 사이의 경계는 점점 모호해집니다.

출처: https://znews.vn/google-gay-soc-post1635566.html