Google DeepMind anunță o „revoluție” în domeniul inteligenței artificiale științifice

Google DeepMind a folosit modele de chatbot pentru a găsi soluții la probleme majore din matematică și informatică. Sistemul, numit AlphaEvolve, combină creativitatea unui model de limbaj extins (LLM) cu algoritmi care pot testa sugestiile modelului pentru a rafina și îmbunătăți soluțiile. Cercetarea este descrisă într-un articol tehnic publicat de companie pe 14 mai.

„Această lucrare este destul de impresionantă”, a declarat Mario Krenn, șeful Laboratorului de Științe ale Luminii Artificiale de la Institutul Max Planck pentru Știința Luminii din Erlangen, Germania. „Cred că AlphaEvolve este prima demonstrație de succes a unor noi descoperiri bazate pe LLM-uri versatile.”

Pe lângă utilizarea sistemului pentru a găsi soluții la probleme nedefinite, DeepMind a aplicat această tehnică de inteligență artificială (IA) la propriile provocări din lumea reală, potrivit lui Pushmeet Kohli, cercetătorul șef al DeepMind. AlphaEvolve a contribuit la îmbunătățirea designului următoarei generații de procesoare tensoriale - cipuri de computer dezvoltate special pentru IA - și a găsit o modalitate de a valorifica mai eficient puterea de calcul globală a Google, economisind 0,7% din resursele sale totale.

IA multifuncțională

Majoritatea aplicațiilor de succes ale inteligenței artificiale în știință de până acum - inclusiv instrumentul de proiectare a proteinelor AlphaFold - au implicat algoritmi de învățare creați manual pentru o sarcină specifică, spune Krenn. Însă AlphaEvolve este un instrument de uz general, valorificând capacitatea LLM de a genera cod care rezolvă probleme într-o varietate de domenii.

DeepMind descrie AlphaEvolve ca un „agent”, deoarece implică utilizarea de modele interactive de inteligență artificială. Cu toate acestea, acesta vizează un punct diferit al procesului științific față de multe alte sisteme științifice de inteligență artificială cu „agent”, care sunt folosite pentru a revizui literatura de specialitate și a propune ipoteze.

AlphaEvolve se bazează pe linia de programe de masterat în masterat (LLM) Gemini a companiei. Fiecare sarcină începe cu introducerea de către utilizator a unei întrebări, a unor criterii de evaluare și a unei soluții propuse, din care LLM-ul sugerează sute sau mii de revizuiri. Un algoritm de „evaluare” evaluează apoi revizuirile pe baza criteriilor pentru o soluție bună.

Pe baza soluțiilor considerate a fi cele mai bune, LLM sugerează idei noi și, în timp, sistemul dezvoltă un ansamblu algoritmic mai puternic. „ Explorăm un set divers de posibilități de rezolvare a problemelor”, a declarat Matej Balog, cercetător în domeniul inteligenței artificiale la DeepMind și co-conducător al cercetării.

Aplicație restrânsă

În matematică, AlphaEvolve pare să ofere accelerări semnificative în rezolvarea anumitor probleme, potrivit lui Simon Frieder, matematician și cercetător în domeniul inteligenței artificiale la Universitatea din Oxford, Marea Britanie. Dar probabil că va fi aplicabil doar unui „subset restrâns” de sarcini care pot fi formulate ca probleme care urmează să fie rezolvate prin cod, a spus el.

Alți cercetători sunt precauți în ceea ce privește utilitatea instrumentului până când acesta va fi testat în afara DeepMind. „Până când sistemele nu vor fi testate de comunitatea largă, aș rămâne sceptic și aș lua rezultatele raportate cu un bob de sare”, a declarat Huan Sun, cercetător în domeniul inteligenței artificiale la Universitatea de Stat din Ohio, Columbus.

Deși AlphaEvolve necesită mai puțină putere de calcul pentru a rula decât AlphaTensor, consumă încă prea multe resurse pentru a fi disponibil gratuit pe serverele DeepMind, a spus Kohli. Cu toate acestea, compania speră că lansarea sistemului va încuraja cercetătorii să propună domenii științifice în care să aplice AlphaEvolve. „Suntem absolut dedicați să ne asigurăm că este accesibil unui public cât mai larg din comunitatea științifică”, a spus Kohli.

VNA

Sursă: https://nhandan.vn/google-deepmind-cong-bo-ai-khoa-hoc-dot-pha-post879748.html