AlphaEvolve от Google DeepMind: Новый ИИ для математики

AlphaEvolve — новый искусственный интеллект Google DeepMind

Оглавление

Конкретные метрики и цифры

  • Ускорение проверки: Автоматизированная проверка новых математических конструкций с помощью AlphaEvolve в задачах комбинаторной оптимизации оказалась до 10 000 раз быстрее по сравнению с традиционными (экспертными или ручными) методами.
  • Результат MAX-4-CUT: Был установлен новый нижний предел приближения для задачи MAX-4-CUT, с найденной конструкцией — «гаджет» на 19 переменных
  • Общие достижения: AlphaEvolve улучшила 14 различных настроек умножения матриц и превзошла все предыдущие результаты.
  • Время поиска новых решений: Некоторые математические конструкции, исторически занимавшие годы, теперь генерируются за часы или минуты.
  • Внутренняя производительность: Зафиксирован рост эффективности в проектировании центров обработки данных и обучающих процессов.

Технические детали

  • Архитектура: AlphaEvolve построен на основе связки Gemini Flash и Gemini Pro.
  • Алгоритм: Использует эволюционную оптимизацию, включая генерирование решений и отбор «выживших».
  • Интерфейс/API: Интеграция с инфраструктурой Google, пока нет публичного API.
  • Автоматическая проверка: Каждая «гаджет» проверяется автоматически, допускаются только корректные элементы.
  • Объём данных и тренировки: Большая обучающая выборка комбинаторных структур.
  • Гибкость: Обеспечивает решение различных задач в научной сфере.

Экспертные мнения

  • Дэниэл Кеннедди (Google DeepMind): «Это сдвиг парадигмы — мы не пытаемся заменить математика, а расширяем его возможности».
  • Бенджамин Балог (DeepMind): «AlphaEvolve может обрабатывать сложные алгоритмы в большом спектре научных областей».
  • Антон Кренн (DeepMind): «Эволюционный подход применим везде с четкими метриками».
  • Сообщество: Подчёркивает баланс между креативностью ИИ и формальной строгостью.
  • Критика: Ограниченная доступность инструмента и непонятные результаты для широкой аудитории.

Практические кейсы

  • MAX-4-CUT: Новый гаджет из 19 переменных улучшил пределы аппроксимации.
  • Случайные графы: Установлены строгие нижние границы для задач на случайных графах.
  • Инфраструктура Google: Оптимизация процессов в дата-центрах и проектирование новых чипов.
  • Проектирование алгоритмов: AlphaEvolve проектирует алгоритмы, опережая узкоспециализированные AI-системы.

Рыночный контекст

  • Специализация: AlphaEvolve фокусируется на генерации исследовательских идей.
  • Доступность: Внутренний проект против открытых компонентов конкурентов.
  • Ценообразование: Нет информации о стоимости, в то время как конкуренты предлагают open-source решения.
  • Рыночная доля: AlphaEvolve ведет в новой нише AI-открытий.

Временная линия

  • 2022: Запуск AlphaTensor, ИИ для умножения матриц.
  • 2023: FunSearch демонстрирует эволюционный AI-поиск решений.
  • Март–май 2024: Разработка AlphaEvolve как общего инструмента.
  • 14 мая 2024: Официальный релиз AlphaEvolve.
  • 2024 (Q2–Q3): Пилотное внедрение в инфраструктуру Google.
  • Планы: Расширение к широкой научной коллаборации.

Социальный резонанс

  • Положительная реакция: Научные открытия и демократизация доступа.
  • Вопросы этики: Задачи верификации найденных конструкций.
  • Обсуждение на Хабр: Недоступность API и огромный потенциал технологии.
  • Активность на Reddit/Hacker News: Обсуждение применения методов в других науках.