人工知能の重要な質問は、モデルが再生とリミックスを超えて、彼らが学んだ、実際に新しいアイデアや洞察を生み出したことを超えていることです。
Google Deepmindの新しいプロジェクトは、いくつかの巧妙なTweexを備えたこれらのモデルが最小限の人間の専門知識を克服できることを示唆しています。いくつかのタイプのアルゴリズムを設計することができます。これはAIを追求するのに役立ちます。
Alfevolvと呼ばれる同社の最新のAIプロジェクトは、Gemini AIモデルのコーディングスキルを、新しいアルゴリズムの有効性と新しいデザインの生産のための開発方法の方法と組み合わせています。
Alphevolvaは、56年間信頼されてきたStarsonアルゴリズムと呼ばれるアプローチを改善するマトリアシスに関連する計算方法を含む、多くの種類の計算のために、より効率的なアルゴリズムを思いつきました。新しいアプローチは、結果を生成するために必要な計算の数を減らすことにより、計算効率を改善します。
DeepMindはアルファベットを使用して、スケジューリングタスク、データ競技内のコンピューターチップの設計をスケッチし、Geminiなどの大規模な言語モデルを作成するために使用されるアルゴリズムの設計を適応させるなど、多くの実際の問題のより良いアルゴリズムを考え出しました。
「これらは、現代のAIエコシステムの3つの重要な要素です」は、Deepmindの科学のためのAIの長であるPushmeet Kohliと呼ばれています。 「この超自然的なコーディングエージェントは、いくつかのタスクをとることができ、解決策の観点から彼らのために知られているものよりもはるかに先を行くことができます。」
Alphabolwayの研究の1つであるMatez Balogは、大きな言語モデルが実際に執筆やコードを思いついたかどうかを知ることはしばしば困難であると言いますが、いくつかの問題に対するより良い解決策を思いついた人はいないことを示すことができます。バログは、「新しくて正しいものを見つけることができることを非常に正確に示しました。」 「あなたが見つけたものがトレーニングデータではないことを本当に確認することができます。」
プリンストン大学の科学者であるSanjeev Aroraは、Algorithm Designを専門としており、アルファベットによって行われた進捗は比較的小さく、潜在的な答えの場所を検索することを含むアルゴリズムにのみ適用されると言います。しかし、彼は次のように述べています。「検索は、多くの設定に適用される非常に一般的なアイデアです。」
Ai-operated Codingは、開発者や企業にソフトウェアを作成する方法を変え始めています。最新のAIモデルにより、初心者がシンプルなアプリとWebサイトを作成することが簡単になり、経験豊富な開発者がAIを使用して作業を自動化しています。
Alfavolve AIは、斬新なアイデアを使用して継続的な使用と評価を通じて来る能力を完全に示しています。 DeepMindおよび他のAI企業は、AIエージェントが、特定の問題を考慮して、おそらくビジネス上の問題や新しい洞察のための簡単な解決策である多くの分野で、より一般的なシンプルさを示すことを徐々に学ぶことを望んでいます。
コロンビア大学の助教授であるジョシュ・アルマンは、アルゴリズムの設計に取り組んでおり、アルファベットはトレーニング中に学んだ商品をリミックスするのではなく、新しいアイデアを生成すると言います。 「それは、復活だけでなく、何か新しいことをすることです」と彼らは言います。