הנה שאלת השאלות הנוגעת לבינה מלאכותית: האם מודלי AI יכולים באמת לייצר יש מאין תובנות או רעיונות חדשים, או שעיקר כוחם היה ויישאר רק ערבוב, שיחזור וסידור מחדש של מידע שהוזן להם?
2 צפייה בגלריה
מסתבר שבינה מלאכותית יכולה גם להמציא, והיא עושה את זה יותר טוב מבני אדם
(צילום: VesnaArt, Shutterstock)
פרויקט חדש של חטיבת הבינה המלאכותית של גוגל, דיפ-מיינד (DeepMind), מוכיח לראשונה כי מודלי שפה גדולים (LLM's) יכולים לעלות על היכולות האנושיות לפחות בתכנון סוגים מסוימים של אלגוריתמים - כולל כאלה המיועדים לקידום הבינה המלאכותית עצמה.
הסוכן שהתעלה על מפתחיו
במסגרת הפרויקט, שנקרא AlphaEvolve ("התפתחות אלפא", בתרגום חופשי), פותח מודל של סוכן AI שהדהים את מפתחיו: הוא המציא אלגוריתמים יעילים יותר לכמה סוגים של חישובים, כולל שיטה מוכרת לחישובים מורכבים המכונה "אלגוריתם שטראסן", שחוקרים מסתמכים עליה כבר 56 שנים. המודל החדש הצליח להפחית את מספר החישובים הנדרשים להפקת התוצאה.
דיפ-מיינד השתמשה במודל גם כדי להמציא אלגוריתמים מוצלחים יותר לכמה בעיות בעולם האמיתי, כולל תזמון משימות לאלפי מעבדים בתוך מרכזי נתונים, עיצוב של שבבי מחשב, והשבחה של אלגוריתמים המשמשים לבניית מודלי שפה גדולים כמו ג'מיני (Gemini), מודל הבינה המלאכותית של גוגל עצמה.
המודל, שהדהים את מפתחיו, המציא אלגוריתמים יעילים יותר לכמה סוגים שונים של חישובים, כולל ל"אלגוריתם שטראסן", עליו חוקרים מתבססים כבר מעל חצי מאה
גוגל משתמשת ב AlphaEvolve-בכל מרכזי הנתונים שלה כבר יותר משנה, ובזכותו היא מצליחה לחסוך 0.7% מסך משאבי המחשוב, כולל בהפחתת צריכת החשמל של שבבי ה"טנזור" שלה. האחוז אולי נראה זעום, אבל בקנה המידה העצום של גוגל הוא מתבטא בחיסכון של מיליוני דולרים.
"המודל גילה משהו חדש"
AlphaEvolve משלב את יכולות הקידוד של ג'מיני עם שיטה חדשה לבדיקת היעילות של אלגוריתמים חדשים ולייצורם. לפי מגזין הטכנולוגיה של MIT, הוא "נותן ציון" לכל אחת מההצעות שמעלה ג'מיני, "זורק" את הגרועות שבהן ומשנה את המוצלחות עד שהוא מייצר את האלגוריתם הטוב ביותר שהוא יכול. במקרים רבים, התוצאות יעילות יותר או מדויקות יותר מהפתרונות הטובים ביותר שנכתבו אי-פעם על-ידי בני אדם.
"סוכן התכנות העל-אנושי הזה", אמר למגזין הטכנולוגיה Wired פושמט קוהלי, ראש תחום AI למדע בדיפ-מיינד, "מסוגל ללכת הרבה מעבר למה שידוע כיום בפתרונות עבור משימות מסוימות". שותפו למחקר, מאטג' באלוג, טען כי "מדובר בבעיות שאפשר להראות שאף בן-אנוש לא מצא להן פתרון טוב יותר. הראינו בצורה מדויקת מאוד, שהמודל מגלה משהו חדש וניתן להוכחה".
הצוות של דיפ-מיינד בדק את AlphaEvolve על יותר מ-50 סוגים שונים של חידות מתמטיות ידועות. ב-75% מהמקרים המודל אמנם העלה את הפתרונות הקיימים הטובים ביותר המוכרים לאנושות, אבל ב-20% מהמקרים מצא פתרונות טובים יותר.
שימוש גובר בבינה מלאכותית בעולמות הפיתוח
השימוש של חברות ומפתחים בבינה מלאכותית לצורך כתיבת קוד הולך ופושט כיום. מודלי ה-AI העדכניים הופכים כתיבת אפליקציות ואתרים פשוטים לטריוויה, ומפתחים מנוסים עושים שימוש ב-AI כדי להפוך כמה שיותר מהעבודה שלהם לאוטומטית.
דיפ-מיינד וחברות בינה מלאכותית אחרות מקוות, שסוכני בינה מלאכותית ילמדו בהדרגה להפגין כושר המצאה בתחומים רבים, ואולי בסופו של דבר ייצרו פתרונות גאוניים לבעיות גלובליות ועסקיות או יציגו תובנות חדשות.
חברות בינה מלאכותית מקוות שסוכני AI ילמדו בהדרגה להפגין כושר המצאה בתחומים רבים, ויוכלו להציג פתרונות ותובנות חדשים לבעיות
פרויקט AlphaEvolve הוא חוליה נוספת ברצף של מחקרים שדיפ-מיינד עוסקת בהם שנים, מתוך החזון שבינה מלאכותית יכולה לקדם את הידע האנושי במתמטיקה ובמדעים. והוא לא הפרויקט היחיד שלה שמציג כושר המצאה אמיתי - ב-2022 דיפ-מיינד פיתחה את AlphaTensor, ובשנת 2023 חשפה את AlphaDev, שגילה דרכים מהירות יותר לבצע חישובים בסיסיים המבוצעים על ידי מחשבים טריליוני פעמים ביום.
במקביל הוצג גם FunSearch, שהגיע בסוף 2023 והחליף את הבינה המלאכותית הקלאסית במשחקים של גוגל במודלים שיכולים ליצור קוד, ואף פיצח בעיה בלתי פתורה מפורסמת במתמטיקה טהורה.
