Изследователското подразделение DeepMind на Google заяви, че най-новият му AI агент е значителна стъпка към използването на тази технология за решаване на сериозни проблеми в областта на математиката и науката. Системата, известна като AlphaEvolve, е базирана на големите езикови модели (LLM) на компанията Gemini, като е използван „еволюционен” подход, който оценява и подобрява алгоритмите в широк спектър от случаи на реално използване.
AlphaEvolve по същество е AI агент за програмиране, но той е много по-задълбочен и ефективен от стандартния чатбот Gemini. Когато разговаряте с Gemini, винаги съществува риск от халюцинации, при които ИИ си измисля детайли поради недетерминистичния характер на основната технология. AlphaEvolve използва иновативен интересен подход за да повиши точността си при справяне със сложните алгоритмични проблеми.
Според DeepMind този AI използва система за автоматично оценяване. Когато даден изследовател взаимодейства с AlphaEvolve, той въвежда проблема заедно с предполагаемите решения и пътищата за търсене на решение. Моделът генерира множество възможни решения, като използва ефективния Gemini Flash и по-детайлния Gemini Pro, след което всяко решение се анализира от иценяваща система. Това е еволюционен алгоритъм позволяващ на AlphaEvolve да се фокусира върху най-доброто решение и да го подобрява.
Много от предишните AI системи на компанията, като например AlphaFold за сгъване на протеини, са били обучени в една област на знанието. AlphaEvolve обаче е по-динамична. DeepMind твърди, че AlphaEvolve е AI с общо предназначение, който може да подпомогне изследванията на всеки програмен и алгоритмичен проблем. И Google вече е започнала да го внедрява в своя обширен бизнес, при това с много положителни резултати.
Екипът е задействал AlphaEvolve в системата за управление на клъстери Borg на Google в нейните центрове за данни. ИИ предлага промяна в евристиката за планиране, която е внедрена и спестява на Google 0,7% от изчислителните ѝ ресурси в световен мащаб. За компания с размерите на Google това е значителна финансова изгода.
AlphaEvolve може също така да подобри ефективността на генеративния изкуствен интелект. Вътрешното поведение на генеративните системи се основава на операции за умножение на матрици. Най-ефикасният начин за умножаване на матрици с размер 4×4 с комплексни стойности е разработен от математика Фолкер Щрасен през 1969 г. и това се запазва в продължение на десетилетия, но DeepMind официално съобщи, че AlphaEvolve е открила нов алгоритъм, който е още по-ефикасен. DeepMind е работила по този проблем и преди с тясно обучени агенти на изкуствен интелект като AlphaTensor. Въпреки че е общ изкуствен интелект, AlphaEvolve е предложил по-добро решение от AlphaTensor.
Следващото поколение хардуер за обработка на най-новите процесори Tensor на Google също ще се възползва от AlphaEvolve. DeepMind съобщава, че AI е направил промяна в езика за описание на хардуера Verilog на чипа, при която са отпаднали излишните битове, за да се повиши ефективността. Google все още продължава да проверява промяната, но очаква тя да стане част от предстоящия процесор.
Досега само Google е имала възможност да работи с AlphaEvolve. Въпреки че използва по-малко изчислителни ресурси, отколкото AlphaTensor, той все още е твърде сложен, за да бъде предоставен публично. Това може да се промени в бъдеще, но подходът за оценка, който го прави толкова способен, може да бъде интегриран и в по-малки AI инструменти за различни научни изследвания.
