Într-o realizare remarcabilă, Google DeepMind a soluționat o problemă matematică nerezolvată de un secol, folosind un model de limbaj de mari dimensiuni (LLM). Această descoperire, publicată în revista „Nature”, reprezintă prima oară când un model de limbaj de această amploare a fost folosit pentru a descoperi soluții noi și valoroase în matematica pură.
FunSearch, un instrument dezvoltat de Google DeepMind, combină Codey, o versiune ajustată a PaLM 2 de la Google, cu alte sisteme care resping răspunsurile incorecte sau lipsite de sens și reintegrează cele adecvate. Această metodologie pare să rezolve problema „halucinațiilor” – producerea de informații false – frecvent întâlnită în modelele mari de limbaj.
Inovație în Rezolvarea Problemelor
Echipa de cercetători a început prin a schița problema în limbajul de programare Python, lăsând anumite secțiuni nespecificate. FunSearch a intervenit, sugerând coduri pentru completarea acestor goluri. Un algoritm secundar a evaluat și punctat aceste sugestii, iar cele mai promițătoare au fost reintroduse în Codey pentru îmbunătățiri ulterioare.
Rezultate Impresionante
După milioane de sugestii și zeci de iterații, FunSearch a identificat o soluție corectă și inedită pentru „problema setului de capace”, o problemă complexă în teoria mulțimilor. În plus, când a fost testat pe problema „bin-packing”, o provocare majoră în informatică, FunSearch a descoperit o metodă mai rapidă decât soluțiile dezvoltate de oameni.
Această realizare nu doar demonstrează capacitatea IA de a genera cunoștințe noi și valoroase, dar deschide și noi perspective în abordarea problemelor nerezolvate din matematică și alte domenii științifice.
Sursa: Google
