Компанія Google через свою дослідницьку лабораторію DeepMind представила AlphaEvolve. Це нова система штучного інтелекту, створену для автоматизованого вирішення завдань, де можливе машинне оцінювання відповідей. Ця технологія вже показала перспективність в експериментах, оптимізуючи внутрішні процеси в інфраструктурі Google, яка використовується для тренування великих мовних моделей. Представники компанії заявляють, що вже створюється зручний інтерфейс для взаємодії з системою. Також готується запуск програми попереднього доступу для обмеженого кола дослідників.
Про це інформує Techcrunch.
AlphaEvolve стала відповіддю на актуальну проблему — «галюцинації» в роботі сучасних моделей штучного інтелекту. Через свою ймовірнісну природу, ШІ часто генерують переконливі, але неправдиві відповіді. Більш того, новіші моделі, включно з o3 від OpenAI, схильні до цього ще більше. Саме тому потреба в системі, яка автоматично перевіряє й оцінює правдивість відповідей, стала критично важливою. Саме таку функцію й виконує AlphaEvolve, формуючи набір відповідей, аналізуючи їх і відбираючи найбільш точні з використанням новітніх моделей, таких як Gemini.
Оцінювання замість здогадок: як працює AlphaEvolve
На відміну від класичних підходів, AlphaEvolve потребує від користувача конкретного формулювання задачі, до якої можуть додаватися інструкції, рівняння, код чи наукові джерела. Головна вимога — наявність чіткого механізму перевірки рішень, зокрема формули для оцінювання точності результату. Такий підхід дозволяє системі працювати лише з тими завданнями, де можливе автоматичне визначення правильності відповіді.
Це обмеження звужує сферу використання AlphaEvolve до завдань зі сфер інформатики, системної оптимізації чи прикладної математики. Ще одне обмеження — система описує рішення лише у вигляді алгоритмів, що унеможливлює її ефективне застосування до концептуальних або гуманітарних задач. Проте в межах своєї спеціалізації AlphaEvolve демонструє переконливі результати й перевершує попередні підходи в подібних експериментах.
DeepMind перевірила AlphaEvolve на кураторському наборі з близько 50 математичних задач, що охоплювали різні галузі — від геометрії до комбінаторики. У 75% випадків система самостійно відтворила відомі рішення, а у 20% запропонувала навіть покращені варіанти. Хоча це не революційні відкриття, однак такий результат демонструє здатність системи генерувати ефективні підходи в розв’язанні складних технічних задач.
Окремі експерименти також стосувалися практичних викликів, зокрема зниження енергоспоживання в дата-центрах Google та оптимізації тренування моделей ШІ. Як повідомляє DeepMind, AlphaEvolve змогла запропонувати алгоритм, що відновлює близько 0,7% глобальних обчислювальних потужностей компанії. Крім того, вона допомогла скоротити тривалість тренування флагманських моделей Gemini на 1%, що у масштабах Google є значним досягненням.
Допомога експертам, а не заміна: місце AlphaEvolve у розвитку ШІ
Попри вражаючі показники, AlphaEvolve не претендує на лаври відкривача проривних технологій. Наприклад, під час одного з експериментів система змогла запропонувати вдосконалення в архітектурі TPU-чіпів для ШІ, однак це рішення вже раніше було знайдено іншими інструментами. Це свідчить про здатність системи ефективно імітувати креативне інженерне мислення, проте в межах уже існуючих знань.
Саме в цьому і полягає головна ідея DeepMind. AlphaEvolve має звільнити фахівців від рутинних розрахунків, дозволивши їм зосередитись на складніших завданнях. Це не заміна людського інтелекту, а інструмент, що розширює можливості команди дослідників, пришвидшуючи інновації й оптимізуючи науково-технічні процеси в галузі штучного інтелекту.
