Науковці згенерували оптимальні відповіді на класичні математичні загадки-головоломки.
Вчені вперше зробили наукове відкриття за допомогою так званих нейромереж. Подробиці успішного наукового експерименту викладено в науковому виданні Nature.
Дослідники штучного інтелекту намагалися зрозуміти, чи здатні так звані "великі мовні моделі" (чат-боти) на кшталт ChatGPT або Bard генерувати інформацію, яка виходить за межі людських знань. Тобто не просто переповідати вже відому інформацію, а робити власні висновки.
"Коли ми починали проект, не було жодних ознак того, що він створить щось справді нове. Наскільки нам відомо, це вперше, коли за допомогою великої мовної моделі було зроблено справжнє нове наукове відкриття", — сказав Пушміт Колі, голова наукового відділу штучного інтелекту в DeepMind корпорації Google.
Після появи ChatGPT минулого року чат-боти виявилися надзвичайно популярними. Їх використовують для отримання відповідей та створення контенту, який генерується зі знань, закладених в базу даних чат-боту.
Дослідники з DeepMind залучили чат-бот для пошуку рішень у формі комп’ютерних програм, додавши йому в пару програму-"оцінювача", яка автоматично ранжує написані ботом програми за якістю результата. Потім найкращі програми об’єднуються та повертаються боту для вдосконалення. Це змушує систему неухильно перетворювати погані програми на більш потужні, які можуть відкривати нові знання.
З таким підходом дослідники змогли розв’язати дві теоретичні проблеми. Першою був давній і дещо таємничий виклик у чистій математиці, відомий як проблема обмеження множини. Це стосується пошуку найбільшого набору точок у просторі, де жодні три точки не утворюють пряму лінію. Бот створив програми, які генерують нові великі набори таких точок значно краще, ніж це здатні робити люди-математики.
Другою загадкою була проблема пакування контейнерів, яка шукає найкращі способи упаковки предметів різних розмірів у контейнери. Хоча це стосується фізичних об’єктів, наприклад найефективнішого способу розміщення коробок у транспортному контейнері, та сама математика застосовується в інших сферах, таких як планування обчислювальних завдань у центрах обробки даних.
Проблему зазвичай вирішують шляхом пакування предметів у перший відсік, у якому є місце, або в відсік із найменшим доступним місцем, де все ще вміститься предмет. В цьому експерименті бот знайшов кращий підхід, який дозволяє уникати навіть невеликих прогалин, які неможливо заповнити.
Зараз дослідники вивчають ряд наукових проблем, з якими може впоратися штучний інтелект. Основним обмежуючим фактором є те, що проблеми повинні мати рішення, які можна перевірити автоматично, що виключає багато питань у біології, де гіпотези часто потрібно перевіряти за допомогою лабораторних експериментів.
Решта новин