Google’ning DeepMind’i sun’iy intellekt yordamida matematik muammolarni hal qiladi

Katta til modellaridagi (LLM) so'nggi yutuqlar sun'iy intellektni yanada moslashuvchan qildi, ammo bu salbiy tomoni bilan birga keladi: xatolar.

Generativ AI narsalarni yaratishga moyildir, ammo Google DeepMind matematik haqiqatlarga amal qiladigan yangi LLMni taklif qildi.

Kompaniyaning FunSearch dasturi juda murakkab matematik muammolarni hal qila oladi.

Mo''jizaviy tarzda, u ishlab chiqaradigan echimlar nafaqat aniq; ular hech bir inson topa olmagan mutlaqo yangi yechimlardir.

Taxminiy o'qish vaqti: 4 daqiqada

FunSearch qiziqarli bo'lgani uchun emas, balki matematik funktsiyalarni qidirgani uchun shunday nomlanadi. Biroq, ba'zi odamlar qopqoq to'plamini muammo deb hisoblashlari mumkin: matematiklar hatto uni qanday eng yaxshi hal qilish haqida kelisha olmaydilar, bu esa uni haqiqiy raqamli sirga aylantiradi. DeepMind AlphaFold (oqsillarni yig'ish), AlphaStar (StarCraft) va AlphaGo (Go o'ynash) kabi Alpha modellari bilan sun'iy intellekt sohasida allaqachon yutuqlarga erishgan. Bu tizimlar LLMga asoslanmagan, balki yangi matematik tushunchalarni ochib bergan.

FunSearch bilan, DeepMind katta til rejimi bilan boshlangan, Google PaLM 2 versiyasi Codey deb nomlangan. Ishda ikkinchi LLM darajasi mavjud bo'lib, Codeyning natijalarini tahlil qiladi va noto'g'ri ma'lumotlarni yo'q qiladi. Tadqiqotchining so'zlariga ko'ra, ushbu ishning orqasidagi jamoa bu yondashuv ishlay oladimi yoki yo'qligini bilmas edi va nima uchun hali ham amin emas DeepMind Alhusayn Favzi.

Boshlash uchun muhandislar DeepMind ular qopqoq to'plami muammosining Python tasvirini yaratdilar, ammo yechimni tavsiflovchi satrlarni qoldirdilar. Codeyning vazifasi muammoni aniq hal qiladigan qatorlarni qo'shish edi. Xatolarni tekshirish qatlami Codey yechimlarini ularning to'g'ri yoki yo'qligini aniqlash uchun baholaydi. Yuqori darajadagi matematikada tenglamalar bir nechta yechimga ega bo'lishi mumkin, ammo barchasi bir xil darajada yaxshi deb hisoblanmaydi. Vaqt o'tishi bilan algoritm eng yaxshi Codey yechimlarini aniqlaydi va ularni yana modelga kiritadi.

DeepMind FunSearch-ga millionlab mumkin bo'lgan yechimlarni yaratish uchun bir necha kun ishlash imkonini beradi. Bu FunSearch-ga kodni takomillashtirish va yaxshi natijalarga erishish imkonini berdi. Yangi nashr etilgan tadqiqotlarga ko'ra, L,sun'iy aql qalpoq to'plami muammosining ilgari noma'lum, ammo to'g'ri echimini topdi. DeepMind FunSearch-ni konteynerlarni qadoqlash muammosi deb ataladigan boshqa qiyin matematik muammo bo'yicha ham ozod qildi, bu algoritm konteynerlarni qadoqlashning eng samarali usulini tavsiflaydi. FunSearch yechimni odamlar hisoblaganidan tezroq topdi.

Matematiklar hali ham LLM texnologiyasini o'z ishlariga va ishiga integratsiya qilish uchun kurashmoqda DeepMind mumkin bo'lgan yo'lni ko'rsatadi. Jamoa bu yondashuv salohiyatga ega deb hisoblaydi, chunki u yechim emas, balki kompyuter kodini yaratadi. Buni tushunish va tekshirish odatda xom matematik natijalarga qaraganda osonroq.

Tegishli o'qishlar

• Endi shunchaki omad emas: fantastik futbol tahlil namunasiga aylanadi. Fantalgoritmo fantaziya futbol olami matematika bilan uchrashganda tug'ilgan
• Gato, DeepMind va umumiy sun'iy intellekt sari poyga
• Predictive Analytics nima va u biznesda nima uchun muhim
• BARQAROR TIJORAT Binolar: ENERGIYANI BOSHQARISH VA SUN’IY INTELEKT BILAN GLOBAL ENERGİYA ISTE’molini 30% VA CO37 BO‘LISHLARINI 2% KASADIRISH MUMKIN.
• Innovatsiyalar va mijozlar bilan munosabatlar - tajriba va mantiqiy-deduktiv aql

BlogInnovazione.it