artikuluak

Google-ren DeepMind-ek arazo matematikoak ebazten ditu adimen artifizialarekin

Hizkuntza-eredu handietan (LLM) azken aurrerapenek AI moldagarriagoa egin dute, baina horrek alde txar batekin dakar: akatsak.

AI generatiboak gauzak asmatzen ditu, baina Google DeepMind-ek egia matematikoei atxikitzen dien LLM berri bat sortu du.

Konpainiaren FunSearch-ek matematika-problema oso konplexuak ebatzi ditzake.

Mirari moduan, sortzen dituen irtenbideak ez dira zehatzak bakarrik; gizakiak inoiz aurkitu ez dituen irtenbide guztiz berriak dira.

Irakurtzeko denbora estimatua: 4 minutu

FunSearch-ek funtzio matematikoak bilatzen dituelako deitzen da, ez dibertigarria delako. Hala ere, pertsona batzuek txapelen multzoaren arazoa ulutzat jo dezakete: matematikariak ezin dira ados jarri nola konpondu behar den onena, benetako zenbakizko misterio bihurtuz. Deepmind dagoeneko aurrerapenak egin ditu adimen artifizialean AlphaFold (proteinen tolestura), AlphaStar (StarCraft) eta AlphaGo (Go jolasten) AlphaFold ereduekin. Sistema hauek ez zeuden LLMn oinarritzen, baina kontzeptu matematiko berriak agerian utzi zituzten.

FunSearch-ekin, Deepmind hizkuntza modu handi batekin hasi zen, Google-ren PaLM 2-ren bertsio bat Codey izenekoa. Bigarren LLM maila bat dago lanean, Codeyren irteera aztertzen duena eta informazio okerra ezabatzen duena. Lan honen atzean zegoen taldeak ez zekien planteamendu honek funtzionatuko zuen ala ez eta oraindik ez dago ziur zergatik, ikertzailearen arabera. Deepmind Alhussein Fawzi.

Hasteko, at ingeniariak Deepmind kap-multzoaren arazoaren Python irudikapena sortu zuten, baina irtenbidea deskribatzen zuten lerroak kanpoan utzi zituzten. Codeyren lana arazoa zehaztasunez konpontzen zuten lerroak gehitzea zen. Erroreak egiaztatzeko geruzak Codey irtenbideak puntuatzen ditu zehatzak diren ikusteko. Goi-mailako matematikan, ekuazioak soluzio bat baino gehiago izan ditzake, baina guztiak ez dira berdin ontzat hartzen. Denborarekin, algoritmoak Codey soluzio onenak identifikatzen ditu eta ereduan txertatzen ditu berriro.

DeepMind-ek FunSearch-i hainbat egunez exekutatzen uzten dio, milioika irtenbide posible sortzeko nahikoa denbora. Horri esker, FunSearch-i kodea findu eta emaitza hobeak eman zituen. Argitaratu berri duten ikerketaren arabera, L 'adimen artifiziala aurrez ezezaguna baina zuzena den kapa multzoaren arazoari irtenbidea aurkitu zion. Deepmind FunSearch-ek ere askatu zuen edukiontzien paketearen arazoa izeneko beste arazo matematiko zail batean, ontziak ontziratzeko modu eraginkorrena deskribatzen duen algoritmoa. FunSearch-ek gizakiek kalkulatutakoak baino irtenbide bat aurkitu zuen.

Matematikariek LLM teknologia beren lanean eta lanetan integratzeko borrokan ari dira oraindik Deepmind jarraitu beharreko bide posible bat erakusten du. Taldeak uste du ikuspegi honek potentziala duela, konponbidea baino kode informatikoa sortzen duelako. Hori askotan errazago ulertzen eta egiaztatzen da emaitza matematiko gordinak baino.