وكيل Google DeepMindâ € ™ s يحلمون خوارزميات تتجاوز الخبرة البشرية

والسؤال الرئيسي في الذكاء الاصطناعي هو عدد المرات التي تتجاوز فيها النماذج مجرد تجديد وإعادة تعزيز ما تعلموه وإنتاج أفكار أو رؤى جديدة حقًا.

يوضح مشروع جديد من Google DeepMind أنه مع وجود عدد قليل من التعديلات الذكية ، يمكن لهذه النماذج على الأقل تجاوز الخبرة البشرية في تصميم أنواع معينة من الخوارزميات بما في ذلك تلك المفيدة في تقدم الذكاء الاصطناعي نفسها.

يجمع أحدث مشروع من الذكاء الاصطناعي ، الذي يطلق عليه Alphaevolve ، بين مهارات الترميز لنموذج Gemini AI مع طريقة لاختبار فعالية الخوارزميات الجديدة وطريقة تطورية لإنتاج تصميمات جديدة.

توصل Alphaevolve إلى خوارزميات أكثر كفاءة لعدة أنواع من الحساب ، بما في ذلك طريقة للحسابات التي تنطوي على مصفوفات تحسن طريقة تسمى خوارزمية Strassen التي تم الاعتماد عليها لمدة 56 عامًا. يحسن النهج الجديد الكفاءة الحسابية عن طريق تقليل عدد الحسابات المطلوبة لإنتاج نتيجة.

استخدم DeepMind أيضًا Alphaevolve للتوصل إلى خوارزميات أفضل للعديد من المشكلات في العالم الحقيقي بما في ذلك جدولة المهام داخل مراكز البيانات ، ورسم تصميم رقائق الكمبيوتر ، وتحسين تصميم الخوارزميات المستخدمة لبناء نماذج لغة كبيرة مثل الجوزاء نفسها.

يقول Pushmeet Kohli ، رئيس AI في العلم في DeepMind. – هذا عامل الترميز الخارق هذا قادر على تولي بعض المهام ويتجاوز بكثير ما هو معروف من حيث الحلول لهم.

يقول Matej Balog ، أحد الأبحاث في Alphaevolve ، إنه من الصعب في كثير من الأحيان معرفة ما إذا كان نموذج اللغة الكبير قد توصل إلى جزء من الكتابة أو الكود الجديد حقًا ، ولكن من الممكن إظهار أنه لا يوجد أي شخص قد توصل إلى حل أفضل لمشاكل معينة. يقول بالوج: “لقد أظهرنا على وجه التحديد أنه يمكنك اكتشاف شيء جديد وجديد صحيح بشكل كبير”. – يمكنك أن تكون متأكدًا حقًا من أن ما وجدته لم يكن في بيانات التدريب.

يقول Sanjeev Arora ، العالم في جامعة برينستون المتخصصة في تصميم الخوارزمية ، إن التطورات التي قدمتها Alphaevolve صغيرة نسبيًا وتطبق فقط على الخوارزميات التي تتضمن البحث من خلال مساحة من الإجابات المحتملة. لكنه يضيف: “البحث هو فكرة عامة إلى حد ما تنطبق على العديد من الإعدادات.

بدأ الترميز الذي يعمل بنظام الذكاء الاصطناعى في تغيير طريقة كتابة المطورين والشركات البرمجيات. تجعل أحدث طرازات الذكاء الاصطناعى من المبتدئين إنشاء تطبيقات ومواقع ويب بسيطة ، ويستخدم بعض المطورين ذوي الخبرة الذكاء الاصطناعي لأتمتة المزيد من أعمالهم.

يوضح Alphaevolve إمكانية التوصل إلى أفكار جديدة تمامًا من خلال التجريب والتقييم المستمر. تأمل DeepMind وغيرها من شركات الذكاء الاصطناعي أن يتعلم وكلاء الذكاء الاصطناعى تدريجياً إظهار المزيد من البراعة العامة في العديد من المجالات ، وربما يولدون في النهاية حلولًا بارعة لمشكلة تجارية أو رؤى جديدة عند إعطاء مشكلة معينة.

يقول جوش ألمان ، أستاذ مساعد في جامعة كولومبيا ويعمل على تصميم الخوارزمية ، إن Alphaevolve يبدو أنه يولد أفكارًا جديدة بدلاً من إعادة خلط الأشياء التي تعلمتها أثناء التدريب. يقول: “يجب أن يفعل شيئًا جديدًا وليس مجرد تجدد ، كما يقول.