Google ನ DeepMind ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ಗಣಿತದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ

ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ (LLM ಗಳು) ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳು AI ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಮಾಡಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು ತೊಂದರೆಯೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತದೆ: ದೋಷಗಳು.

ಜನರೇಟಿವ್ AI ವಿಷಯಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಒಲವು ತೋರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ Google DeepMind ಗಣಿತದ ಸತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅಂಟಿಕೊಳ್ಳುವ ಹೊಸ LLM ನೊಂದಿಗೆ ಬಂದಿದೆ.

ಕಂಪನಿಯ FunSearch ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಗಣಿತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು.

ಅದ್ಭುತವಾಗಿ, ಅದು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಪರಿಹಾರಗಳು ನಿಖರವಾಗಿಲ್ಲ; ಅವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಸ ಪರಿಹಾರಗಳಾಗಿವೆ, ಅದು ಯಾವುದೇ ಮಾನವರು ಕಂಡುಕೊಂಡಿಲ್ಲ.

ಅಂದಾಜು ಓದುವ ಸಮಯ: 4 ಮಿನುಟಿ

FunSearch ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅದು ಮೋಜಿನ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಅಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕೆಲವು ಜನರು ಕ್ಯಾಪ್ ಸೆಟ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಹೂಟ್ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು: ಗಣಿತಜ್ಞರು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಬೇಕೆಂದು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು ನಿಜವಾದ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ರಹಸ್ಯವಾಗಿದೆ. ಡೀಪ್ ಮೈಂಡ್ ಆಲ್ಫಾಫೋಲ್ಡ್ (ಪ್ರೋಟೀನ್ ಫೋಲ್ಡಿಂಗ್), ಆಲ್ಫಾಸ್ಟಾರ್ (ಸ್ಟಾರ್‌ಕ್ರಾಫ್ಟ್), ಮತ್ತು ಆಲ್ಫಾಗೋ (ಗೋ ಪ್ಲೇಯಿಂಗ್) ನಂತಹ ಆಲ್ಫಾ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಈಗಾಗಲೇ ಪ್ರಗತಿ ಸಾಧಿಸಿದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು LLM ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಹೊಸ ಗಣಿತದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿದವು.

FunSearch ಜೊತೆಗೆ, ಡೀಪ್ ಮೈಂಡ್ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮೋಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಯಿತು, Google ನ PalM 2 ನ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು Codey ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಎರಡನೇ LLM ಹಂತವಿದೆ, ಇದು ಕೊಡಿಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಈ ಕೆಲಸದ ಹಿಂದಿನ ತಂಡಕ್ಕೆ ತಿಳಿದಿರಲಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧಕರ ಪ್ರಕಾರ ಏಕೆ ಎಂದು ಇನ್ನೂ ಖಚಿತವಾಗಿಲ್ಲ ಡೀಪ್ ಮೈಂಡ್ ಅಲ್ಹುಸೇನ್ ಫೌಜಿ.

ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು, ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಡೀಪ್ ಮೈಂಡ್ ಅವರು ಕ್ಯಾಪ್ ಸೆಟ್ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಪೈಥಾನ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಿದರು, ಆದರೆ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಟ್ಟರು. ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸುವ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಕೊಡಿಯ ಕೆಲಸವಾಗಿತ್ತು. ದೋಷ ತಪಾಸಣೆ ಪದರವು ಕೋಡಿ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿವೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡಲು ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಗಣಿತಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ, ಸಮೀಕರಣಗಳು ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಸಮಾನವಾಗಿ ಉತ್ತಮವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕೋಡಿ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗೆ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ.

ಡೀಪ್‌ಮೈಂಡ್ ಫನ್‌ಸರ್ಚ್ ಅನ್ನು ಹಲವಾರು ದಿನಗಳವರೆಗೆ ಚಲಾಯಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಲಕ್ಷಾಂತರ ಸಂಭವನೀಯ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಉದ್ದವಾಗಿದೆ. ಇದು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಲು FunSearch ಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟಿತು. ಹೊಸದಾಗಿ ಪ್ರಕಟವಾದ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಕಾರ,ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕ್ಯಾಪ್ ಸೆಟ್ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಹಿಂದೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲದ ಆದರೆ ಸರಿಯಾದ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡಿದೆ. ಡೀಪ್ ಮೈಂಡ್ ಕಂಟೇನರ್ ಪ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಮತ್ತೊಂದು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಗಣಿತದ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಮೇಲೆ ಫನ್‌ಸರ್ಚ್ ಅನ್ನು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸಿತು, ಇದು ಕಂಟೇನರ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್. FunSearch ಮಾನವರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ವೇಗವಾಗಿ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡಿದೆ.

ಗಣಿತಜ್ಞರು ತಮ್ಮ ಕೆಲಸ ಮತ್ತು ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ LLM ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಇನ್ನೂ ಹೆಣಗಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಡೀಪ್ ಮೈಂಡ್ ಅನುಸರಿಸಲು ಸಂಭವನೀಯ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ತಂಡವು ನಂಬುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಪರಿಹಾರಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಕಚ್ಚಾ ಗಣಿತದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಿಂತ ಇದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ.