تدعي DeepMind أن أحدث أداة منظمة العفو الدولية لها هي الأوز في مشاكل الرياضيات والعلوم
تقول DeepMind من AI R&D من Google إنها طورت نظامًا جديدًا لمنظمة العفو الدولية لمعالجة المشكلات في حلول “قابلة للتصاعد”.
في التجارب ، يمكن أن يساعد النظام ، الذي يطلق عليه Alphaevolve ، في تحسين بعض البنية التحتية التي تستخدمها Google لتدريب طرز الذكاء الاصطناعى ، على حد قول DeepMind. تقول الشركة إنها تقوم ببناء واجهة مستخدم للتفاعل مع Alphaevolve ، وتخطط لإطلاق برنامج وصول مبكر للأكاديميين المختارين قبل بدء تشغيل أوسع.
معظم نماذج الذكاء الاصطناعى الهلوسة. بسبب بنيتهم الاحتمالية ، فإنهم يصنعون الأشياء بثقة في بعض الأحيان. في الواقع ، نماذج منظمة العفو الدولية الأحدث مثل هلوسات Openai’s O3 أكثر من أسلافهم ، وتوضيح الطبيعة الصعبة لهذه القضية.
يقدم Alphaevolve آلية ذكية لتقليل الهلوسة: نظام تقييم تلقائي. يستخدم النظام نماذج لإنشاء ونقد وتوصل إلى مجموعة من الإجابات المحتملة لسؤال ما ، ويقوم تلقائيًا بتقييم الإجابات للدقة وتسجيلها.
Alphaevolve ليس هو أول نظام يأخذ هذا الماجة. قام الباحثون ، بما في ذلك فريق في DeepMind قبل عدة سنوات ، بتطبيق تقنيات مماثلة في مختلف مجالات الرياضيات. لكن DeepMind يدعي استخدام Alphaevolve لنماذج “أحدث”-على وجه التحديد نماذج الجوزاء-يجعله أكثر قدرة على ذلك من الحالات السابقة من الذكاء الاصطناعي.
لاستخدام Alphaevolve ، يجب على المستخدمين مطالبة النظام بمشكلة ، بما في ذلك تفاصيل مثل التعليمات والمعادلات ومقتطفات التعليمات البرمجية والأدب ذي الصلة. يجب عليهم أيضًا توفير آلية لتقييم إجابات النظام تلقائيًا في شكل صيغة.
نظرًا لأن Alphaevolve لا يمكن أن يحل إلا المشكلات التي يمكن أن تقيسها ذاتيًا ، يمكن للنظام العمل فقط مع أنواع معينة من المشكلات-وتحديداً تلك الموجودة في مجالات مثل علوم الكمبيوتر وتحسين النظام. في قيود رئيسية أخرى ، لا يمكن لـ Alphaevolve وصف الحلول إلا بأنها خوارزميات ، مما يجعلها نوبة سيئة للمشاكل غير العددية.
لقياس Alphaevolve ، كان DeepMind يحاول النظام مجموعة من حوالي 50 مشكلات الرياضيات التي تمتد من فروع من الهندسة إلى combinatorics. تمكن Alphaevolve من “إعادة اكتشاف” أفضل الإجابات المعروفة للمشكلات 75 ٪ من الوقت وكشف الحلول المحسنة في 20 ٪ من الحالات ، كما يدعي DeepMind.
قام DeepMind أيضًا بتقييم Alphaevolve على المشكلات العملية ، مثل تعزيز كفاءة مراكز بيانات Google ، وسرعة التدريب على النماذج. وفقًا للمختبر ، أنشأ Alphaevolve خوارزمية تسترد بشكل مستمر 0.7 ٪ من موارد حساب Google في جميع أنحاء العالم في المتوسط. اقترح النظام أيضًا تحسينًا أدى إلى تقليل الوقت الإجمالي الذي يستغرقه Google لتدريب نماذج الجوزاء بنسبة 1 ٪.
لكي نكون واضحين ، فإن Alphaevolve لا يقوم باكتشافات اختراق. في إحدى التجارب ، تمكن النظام من إيجاد تحسن لتصميم رقائق تسريع TPU AI من Google والذي تم وضع علامة عليه بواسطة أدوات أخرى في وقت سابق.
ومع ذلك ، فإن DeepMind تقدم نفس الحالة التي تقوم بها العديد من مختبرات الذكاء الاصطناعي لأنظمتها: أن Alphaevolve يمكن أن يوفر الوقت مع تحرير الخبراء للتركيز على عمل آخر أكثر أهمية.
