A questão -chave para a inteligência artificial é que a frequência com que os modelos não apenas regurgitam e remixam o que aprenderam, mas também geram idéias e idéias verdadeiramente novas.
Um novo projeto do Google DeepMind mostra que, com alguns ajustes inteligentes, esses modelos podem pelo menos superar a experiência humana de projetar um tipo específico de algoritmo.
O mais recente projeto de IA da empresa, chamado AlphaEvolve, combina as habilidades de codificação do modelo Gemini AI com métodos para testar a eficácia de novos algoritmos e métodos evolutivos para criar novos designs.
A AlphaEvolve desenvolveu algoritmos mais eficientes para vários tipos de cálculos, incluindo métodos de cálculo que incluem uma matriz que melhora a abordagem chamada algoritmo Strassen, que depende há 56 anos. A nova abordagem melhora a eficiência computacional, reduzindo o número de cálculos necessários para produzir resultados.
O DeepMind também usou o AlphaEvolve para criar melhores algoritmos para alguns problemas reais, como esboçar tarefas de agendamento em data centers, designs de chips de computador e otimizar o design de algoritmos usados para criar modelos de idiomas maiores como o próprio Gemini.
“Estes são três elementos -chave do ecossistema moderno da IA”, diz Pushmeet Kohli, chefe de IA da ciência da DeepMind. “Este agente de codificação sobre -humano pode assumir uma tarefa específica e ir muito além do que se sabe em termos de solução”.
Matej Balog, uma das pesquisas da AlphaEvolve, diz que muitas vezes é difícil saber se um modelo de idioma em larga escala criou uma redação ou código verdadeiramente novos, mas pode mostrar que ninguém teve uma solução melhor para um problema específico. “Mostramos com muita precisão que você pode descobrir algo novo e correto empiricamente”, diz Balog. “Você pode realmente ter certeza de que o que você encontrou não foi incluído em seus dados de treinamento”.
Sanjeev Arora, cientista da Universidade de Princeton especializado em design de algoritmos, diz que os avanços que a AlphaEvolve fez são relativamente pequenos e aplicáveis apenas a algoritmos que envolvem a busca de espaços em busca de respostas em potencial. Mas ele acrescenta: “A pesquisa é uma ideia bastante comum que pode ser aplicada a muitas configurações”.
A codificação acionada por IA está começando a mudar a maneira como desenvolvedores e empresas escrevem software. Os modelos mais recentes de IA facilitam a criação de aplicativos e sites simples, enquanto desenvolvedores experientes usam IA para automatizar mais trabalho.
O AlphaEvolve mostra a possibilidade de que a IA possa criar idéias completamente novas por meio de experimentação e avaliação contínuas. As empresas DeepMind e outras empresas de IA esperam que os agentes da IA aprendam gradualmente a mostrar ingenuidade mais comum em muitas áreas, e talvez esperem que, quando tiverem um problema em particular, eles gerarão soluções criativas para problemas de negócios e novas idéias.
Josh Armand, professor assistente da Universidade de Columbia que trabalha em design de algoritmos, diz que, em vez de remixar o que aprendeu durante seu treinamento, parece que a Alphavolve está gerando novas idéias. “Não é apenas um refluxo, tem que fazer algo novo”, diz ele.
