La AI di DeepMind trova una nuova soluzione ad un enigma matematico vecchio di decenni
La AI di DeepMind svela una nuova soluzione per un enigma matematico secolare
DeepMind ha utilizzato un grande modello di linguaggio (LLM) per generare una soluzione innovativa ad uno dei problemi matematici più difficili dell’umanità – in una scoperta che potrebbe aprire una nuova era nello sviluppo dell’IA.
Il modello, conosciuto come FunSearch, ha scoperto una soluzione al cosiddetto “puzzle del set di copertura”. Il problema matematico, vecchio di decenni, si riduce fondamentalmente a quanti punti è possibile collegare su una pagina, disegnando delle linee tra di essi, senza che tre di essi formino mai una linea retta.
Se tutto questo ti ha dato un mal di testa, non preoccuparti. Quello che è importante notare è che il problema non è mai stato risolto e i ricercatori hanno trovato soluzioni solo per dimensioni ridotte. Fino ad ora.
FunSearch ha scoperto con successo nuove costruzioni per grandi set di copertura che superano di gran lunga quelle precedentemente note. Nonostante il LLM non abbia risolto definitivamente il problema del set di copertura (contrariamente a quanto sostengono alcuni titoli di giornale), ha comunque scoperto fatti nuovi per la scienza.
“Secondo le nostre conoscenze, questa è la prima scoperta scientifica – una nuova conoscenza verificabile su un noto problema scientifico – ottenuta utilizzando un LLM”, hanno scritto i ricercatori in un articolo pubblicato su Nature questa settimana.
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In esperimenti precedenti, i ricercatori hanno utilizzato grandi modelli di linguaggio per risolvere problemi matematici con soluzioni note.
FunSearch funziona combinando un LLM pre-addestrato, in questo caso una versione di PaLM 2 di Google, con un “valutatore” automatizzato. Questo controllore dei fatti previene la produzione di informazioni false.
Si è dimostrato che i LLM producono regolarmente delle cosiddette “allucinazioni” – fondamentalmente quando inventano qualcosa e lo presentano come un fatto. Questo, naturalmente, ha limitato la loro utilità nel fare scoperte scientifiche verificabili. Tuttavia, i ricercatori del laboratorio con sede a Londra sostengono che l’utilizzo di un controllore di fatti integrato rende FunSearch diverso.
FunSearch si impegna in un continuo dialogo tra il LLM e il valutatore. Questo processo trasforma le soluzioni iniziali in nuove conoscenze.
Ciò che rende lo strumento molto promettente anche per gli scienziati è che fornisce programmi che mostrano come le soluzioni sono costruite, non solo quali sono le soluzioni.
“Speriamo che questo possa ispirare ulteriori intuizioni agli scienziati che utilizzano FunSearch, guidando un ciclo virtuoso di miglioramento e scoperta”, hanno detto i ricercatori.
