Η DeepMind, το ερευνητικό εργαστήριο τεχνητής νοημοσύνης της Google, παρουσίασε ένα καινοτόμο εργαλείο που φιλοδοξεί να αλλάξει τον τρόπο με τον οποίο σχεδιάζονται και βελτιστοποιούνται οι υπολογιστικοί αλγόριθμοι. Το AlphaEvolve, όπως ονομάζεται, είναι ένας «εξελικτικός προγραμματιστικός πράκτορας» βασισμένος σε μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, που αξιοποιεί την τεχνητή νοημοσύνη όχι απλώς για να παράγει κώδικα, αλλά για να εξελίσσει ενεργά τις πιο αποδοτικές μορφές του.
Οι αλγόριθμοι αποτελούν θεμέλιο λίθο στην επιστήμη των υπολογιστών, καθώς είναι σύνολα οδηγιών που επιλύουν σύνθετα προβλήματα. Το AlphaEvolve στοχεύει να υποστηρίξει ερευνητές, μηχανικούς και επιστήμονες που ασχολούνται με τη βελτιστοποίηση τέτοιων αλγορίθμων – από μαθηματικά θεωρήματα έως την κατανομή φόρτου σε data centers.
Μια διαφορετική προσέγγιση στον κώδικα
Το όνομα και η λειτουργία του AlphaEvolve δεν είναι τυχαία. Το εργαλείο λειτουργεί βάσει αρχών εξελικτικού προγραμματισμού, χρησιμοποιώντας μηχανισμούς όπως μεταλλάξεις και διασταυρώσεις – έννοιες εμπνευσμένες από τη βιολογία – για να βελτιώνει σταδιακά μια “δεξαμενή” πιθανών λύσεων. Το σύστημα αξιολογεί αυτόματα την απόδοση των προτεινόμενων αλγορίθμων μέσω μετρικών και επιλέγει τις πιο αποδοτικές εκδοχές προς περαιτέρω εξέλιξη.
Ένα χαρακτηριστικό παράδειγμα είναι η ανακάλυψη ενός νέου αλγορίθμου για τον πολλαπλασιασμό μητρών 4×4 με μιγαδικούς αριθμούς, που απαιτεί μόλις 48 βασικές πράξεις. Η επίδοση αυτή ξεπερνά το μέχρι πρότινος κορυφαίο αποτέλεσμα του Strassen από το 1969 – μια εξέλιξη σημαντική για την ταχύτερη εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής μάθησης.
Πέρα από τις ψευδαισθήσεις των LLMs
Σε αντίθεση με τα παραδοσιακά μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs), το AlphaEvolve δεν λειτουργεί με βάση υποθέσεις ή φυσική γλώσσα. Αντιθέτως, εστιάζει σε ποσοτικά μετρήσιμα αποτελέσματα και αξιολογήσεις, μειώνοντας τον κίνδυνο δημιουργίας ανακριβών ή “ψευδαισθητικών” απαντήσεων, όπως συχνά συμβαίνει με τα LLMs.
Η ερευνητική ομάδα της DeepMind σημειώνει ότι το εργαλείο έχει ήδη αποδώσει καρπούς: βοήθησε στην καλύτερη διαχείριση υπολογιστικών πόρων σε data centers της Google, βελτίωσε τον σχεδιασμό μικροτσίπ και συνέβαλε στην εκπαίδευση των μοντέλων Gemini της Google μειώνοντας κατά 1% τον απαιτούμενο χρόνο εκπαίδευσης, αποτέλεσμα της βελτίωσης κατά 23% στις σχετικές πράξεις πολλαπλασιασμού μητρών.
Επιπλέον, το AlphaEvolve προτάθηκε για χρήση στο Borg, το σύστημα διαχείρισης υπολογιστικών clusters της Google. Εκεί πρότεινε έναν νέο ευρετικό αλγόριθμο προγραμματισμού εργασιών, ο οποίος ήδη λειτουργεί στην παραγωγή και, σύμφωνα με την εταιρεία, ανακτά κατά μέσο όρο 0,7% των παγκόσμιων υπολογιστικών πόρων της Google.
Προοπτικές και προκλήσεις
Το AlphaEvolve δοκιμάστηκε και σε θεωρητικά μαθηματικά προβλήματα – ανάλυση, γεωμετρία, συνδυαστική και θεωρία αριθμών. Σε περίπου 75% των περιπτώσεων, το σύστημα ανακάλυψε τις καλύτερες γνωστές λύσεις, ενώ σε 20% των προβλημάτων κατάφερε να τις βελτιώσει, κάνοντας πρόοδο σε ανοιχτά επιστημονικά ζητήματα.
Οι ειδικοί βλέπουν στο AlphaEvolve ένα δείγμα της κατεύθυνσης που ακολουθεί η τεχνητή νοημοσύνη. Ο γνωστός ερευνητής Gary Marcus δήλωσε πως ο όρος «πράκτορας» είναι κατάλληλος και δεν εμπεριέχει υπερβολές, ενώ τόνισε τη σημασία του νευροσυμβολικού μοντέλου – της σύνθεσης δηλαδή των νευρωνικών δικτύων με τις πιο κλασικές μεθόδους ΤΝ.
Ο Stuart Battersby, τεχνικός διευθυντής της Chatterbox Labs, σχολίασε πως η επιτάχυνση της ανάπτυξης αλγορίθμων μέσω εργαλείων όπως το AlphaEvolve είναι καθοριστική, υπογραμμίζοντας ωστόσο την ανάγκη για αυξημένη ασφάλεια σε όλες τις εφαρμογές AI.
Το επόμενο βήμα
Η Google σκοπεύει να προσφέρει πρόσβαση στο AlphaEvolve σε ακαδημαϊκούς ερευνητές, ενισχύοντας τη συνεργασία επιστήμης και βιομηχανίας στον τομέα του εξελικτικού προγραμματισμού.
[via]
