ИИ решил математическую задачу, которая ставила людей в тупик
DeepMind утверждает, что впервые ИИ решил знаменитую сложную математическую задачу с решением, которое ускользнуло от математиков-людей, и может оказаться грандиозным, если выдержит тщательную проверку.
Исследователи Google DeepMind рассказали о новом инструменте искусственного интеллекта, который, по их утверждениям, создал совершенно новое решение проблемы, известной как «проблема с набором ограничений», который включает в себя рисование все большего и большего количества точек, при этом ни одна из них не образует прямую линию.
Новые результаты, о которых ученые объявили в статье опубликованной в журнале Nature, это первый случай, когда ИИ сделал уникальное научное открытие, которое, поскольку оно было ранее неизвестно и не входило в его обучающие данные. Это довольно существенный прецедент, учитывая, что ИИ придумывает бред и информационный мусор даже когда его обучающие данные имеет правильные ответы.
Компания DeepMind создала рассматриваемый инструмент под названием «FunSearch» для работы с математическими функциями на базе искусственного интеллекта AlphaZero, который решает математические задачи. LLM, который он использует, называется Codey. Модель обучена и отлажена на компьютерном коде и запрограммирована на отклонение неправильных ответов и возврат верных в свою модель.
— вице-президент DeepMind по исследованиям Пушмит Кохли.
В том, что утверждают ученые DeepMind, есть что-то мистическое: LLM удалось — возможно — думать самостоятельно.
— Ученый-исследователь DeepMind Альхуссейн Фавзи.
Хотя, очевидно, потребуется еще много исследований, чтобы проверить утверждения и попытаться выяснить, как именно FunSearch разработала новое решение проблемы ограничения набора, его создатели явно воодушевлены.
— Пушмит Кохли.
Исследователи Google DeepMind рассказали о новом инструменте искусственного интеллекта, который, по их утверждениям, создал совершенно новое решение проблемы, известной как «проблема с набором ограничений», который включает в себя рисование все большего и большего количества точек, при этом ни одна из них не образует прямую линию.
Новые результаты, о которых ученые объявили в статье опубликованной в журнале Nature, это первый случай, когда ИИ сделал уникальное научное открытие, которое, поскольку оно было ранее неизвестно и не входило в его обучающие данные. Это довольно существенный прецедент, учитывая, что ИИ придумывает бред и информационный мусор даже когда его обучающие данные имеет правильные ответы.
Компания DeepMind создала рассматриваемый инструмент под названием «FunSearch» для работы с математическими функциями на базе искусственного интеллекта AlphaZero, который решает математические задачи. LLM, который он использует, называется Codey. Модель обучена и отлажена на компьютерном коде и запрограммирована на отклонение неправильных ответов и возврат верных в свою модель.
Вставить код в ИИ — это одно, но заставить его найти совершенно новое решение знаменитой головоломки, хотя на это ушло несколько дней, — совсем другое дело. Этого нет в данных обучения. Более того, об этом даже не было известно
— вице-президент DeepMind по исследованиям Пушмит Кохли.
В том, что утверждают ученые DeepMind, есть что-то мистическое: LLM удалось — возможно — думать самостоятельно.
Честно говоря, у нас есть гипотезы, но мы не знаем точно, почему это работает. В начале проекта мы не были уверены, сработает ли это вообще
— Ученый-исследователь DeepMind Альхуссейн Фавзи.
Хотя, очевидно, потребуется еще много исследований, чтобы проверить утверждения и попытаться выяснить, как именно FunSearch разработала новое решение проблемы ограничения набора, его создатели явно воодушевлены.
Когда мы начинали проект, не было никаких признаков того, что он создаст что-то действительно новое. Насколько нам известно, это первый случай, когда настоящее новое научное открытие было сделано с помощью большой языковой модели
— Пушмит Кохли.
Наши новостные каналы
Подписывайтесь и будьте в курсе свежих новостей и важнейших событиях дня.
Рекомендуем для вас
Парадокс Великой Зеленой стены: Китай посадил 78 миллиардов новых деревьев, но климат стал только хуже. Как так вышло?
Ученые назвали причины, почему самый грандиозный экологический проект за всю историю в итоге обернулся головной болью для миллионов китайских граждан...
Людовик XIV умер совсем не от гангрены: ученые сумели раскрыть истину лишь 310 лет спустя
Эксперты говорят: французский король был обречен. Медикам того времени была совершенно неизвестна его болезнь...
Необъяснимые аномалии в тайге на Дальнем Востоке: читаем походные дневники военного разведчика и писателя Владимира Арсеньева
Часть первая: свет в ночном море, мираж «фата-моргана» и почти моментальное замерзание воды...
Меньше трех дней до конца света на орбите: почему программа CRASH Clock бьет тревогу?
Сотрудники Маска уверяют, что у них все под контролем. Но эксперты сравнивают орбиту с карточным домиком. Кто же прав?...
Что стоит за таинственными аномалиями в дальневосточной тайге? Продолжаем читать походные дневники военного разведчика и писателя Владимира Арсеньева
Часть вторая: снежная гроза, феномен моретрясения и встреча со «снежным человеком»...
Темная сторона Рима: выяснилось, что Империя веками «выкачивала» здоровье из покоренных народов
Новые находки заставили ученых признать: для простых людей римский «прогресс» был скорее приговором, чем спасением. Но почему же так вышло?...
Марс отменяется: три причины, почему российские эксперты ставят крест на Красной планете
Почему пробирка с Марса опаснее любого астероида, как галактические лучи «взрывают» мозг и при чем тут Китай? Честный разбор рисков от Российской академии наук...
Встречи с неведомым: завершаем чтение дневников разведчика и писателя Владимира Арсеньева
Часть третья: таинственный огонь в лесу, свет из облаков, призрак в тумане и странный дым на море...
Загадочная письменность Б из пещер у Мертвого моря наконец-то расшифрована
Ученые «ломали» древний шифр эпохи Христа более 70 лет, но результат разочаровал многих. Почему?...
Первая «чернокожая британка» оказалась белой: новое исследование заставило историков полностью пересмотреть портрет женщины из Бичи-Хед
Почему ученые так сильно ошиблись с ее внешностью? И стоит ли после этого доверять реконструкциям по ДНК?...
«Не повторяйте наших ошибок!» 100 лет борьбы с лесными пожарами обернулись катастрофой для США
Эксперты рассказали, почему, казалось бы, проверенная тактика только усугубила ситуацию с лесным огнем...
ДНК 4000-летней овцы оказалось ключом к древней тайне, стоившей жизни миллионам
Поразительно, но археологи нашли штамм древней чумы, кошмаривший всю Евразию, в самом таинственном российском городе — Аркаиме. Почему же так получилось?...