ИИ решил математическую задачу, которая ставила людей в тупик
Друзья, с момента основания проекта прошло уже 20 лет и мы рады сообщать вам, что сайт, наконец, переехали на новую платформу.
Какое-то время продолжим трудится на общее благо по адресу
На новой платформе мы уделили особое внимание удобству поиска материалов.
Особенно рекомендуем познакомиться с работой рубрикатора.
Спасибо, ждём вас на N-N-N.ru
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, 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 имеют 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.
- Источник(и):
- Войдите на сайт для отправки комментариев