ИИ DeepMind от Гугл решил неразрешимую математическую задачку, а мы всё ещё пытаемся найти калькулятор.
Новость, которая заставит вас чувствовать себя ещё более несостоятельными в математике. Google DeepMind, искусственный интеллект, который, видимо, скоро начнет подавать нам завтраки и объяснять смысл жизни, только что решил одну из тех головоломок, над которой математики ломали головы десятилетиями. Речь идет о так называемой «cap set problem».
Открытие было сделано с использованием нового инструмента под названием FunSearch, большой языковой модели, которая ищет функции (отсюда и название, хотя веселья в этом мало) для решения различных математических задач.
Веселье здесь, конечно, условно, потому что FunSearch сочетает в себе LLM под названием Codey, версию модели Google для здравоохранения PaLM 2, с алгоритмами отбора, которые просеивают предложения, выдавая правильные и новаторские решения. В то время как другие ИИ-инструменты были ограничены специфическими задачами, универсальность FunSearch делает его пригодным для широкого круга математических проблем.
Это представляет собой прыжок в технологиях ИИ: ИИ на основе больших языковых моделей, таких как ChatGPT и Google’s Bard, доказали свою полезность в прочесывании существующих баз знаний для поиска ответов на проблемы, но они ужасно плохи в математике. И когда дело доходит до генерации совершенно новых знаний, большинство моделей начинают выдавать тонны фактически неверной информации или «галлюцинировать».
Есть ли предел возможностей у нейросетей?
FunSearch также выдал много бессмыслицы, согласно статье. Но среди обломков исследователи нашли алмазы. В частности, FunSearch опровергает мнение, что эти ИИ генерируют только известный контент, и демонстрирует, что они могут совершать новаторские открытия.
«То, что делает FunSearch особенно мощным научным инструментом, заключается в том, что он выводит программы, раскрывающие, как построены его решения, а не только каковы эти решения», — написали в компании Google DeepMind в своем блоге.
В отличие от своих предшественников, FunSearch использует двухэтапный процесс. Сначала исследователи формулируют проблему на Python, опуская строки, указывающие решение. Затем Codey заполняет отсутствующие части, а второй алгоритм оценивает предложения, повторяя процесс для уточнения результатов. Таким образом, FunSearch успешно нашел правильное и ранее неизвестное решение многолетней проблемы кепп-множества, головоломки, которая ставила в тупик математиков из-за ее сложной природы. Задача заключается в вычислении, сколько точек можно разместить на площади, где никогда не образуются три точки на одной прямой.
Успех FunSearch открывает новые пути для использования больших языковых моделей в решении математических задач. Способность инструмента генерировать код, предлагая рецепт решений, указывает на потенциальные применения в различных областях проблем.
Пока ученые ищут способы включения ИИ в свои процессы, достижение FunSearch предполагает многообещающую парадигму использования мощности этих моделей в будущих исследованиях.
