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A IA da DeepMind encontra uma nova solução para um quebra-cabeça matemático de décadas

A DeepMind usou um grande modelo de linguagem (LLM) para gerar uma solução inovadora para um dos problemas matemáticos mais difíceis da humanidade – em um avanço que poderia anunciar uma nova era no desenvolvimento de IA.

O modelo, conhecido como FunSearch, descobriu uma solução para o chamado “quebra-cabeça do conjunto de limites”. O enigma matemático de décadas se resume essencialmente a quantos pontos você pode unir em uma página enquanto desenha linhas entre eles, sem que três deles formem uma linha reta.

Se isso lhe causou enxaqueca, não se preocupe. O que é importante notar é que o problema nunca foi resolvido e os investigadores só encontraram soluções para pequenas dimensões. Até agora.

FunSearch descoberto com sucesso novas construções para grandes conjuntos de tampas que superavam em muito as mais conhecidas. Embora o LLM não tenha resolvido o problema do limite máximo de uma vez por todas (ao contrário de algumas manchetes), ele encontrou fatos novos para a ciência.

“Até onde sabemos, isso mostra a primeira descoberta científica – uma nova peça de conhecimento verificável sobre um problema científico notório – usando um LLM”, escreveram os pesquisadores em um artigo publicado em Natureza essa semana.

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Em experimentos anterioresos pesquisadores usaram grandes modelos de linguagem para resolver problemas matemáticos com soluções conhecidas.

FunSearch funciona combinando um LLM pré-treinado, neste caso uma versão do PaLM 2 do Google, com um “avaliador” automatizado. Este verificador de factos protege contra a produção de informações falsas.

Foi demonstrado que os LLMs produzem regularmente os chamados “alucinações”- basicamente quando eles inventam merdas e apresentam isso como um fato. Isto limitou, naturalmente, a sua utilidade na realização de descobertas científicas verificáveis. No entanto, pesquisadores do laboratório com sede em Londres afirmam que o uso de um verificador de fatos integrado torna o FunSearch diferente.

FunSearch se envolve em uma dança contínua entre o LLM e o avaliador. Este processo transforma soluções iniciais em novos conhecimentos.

O que também torna a ferramenta bastante promissora para os cientistas é que produz programas que revelam como suas soluções são construídas, e não apenas quais são as soluções.

“Esperamos que isso possa inspirar mais insights nos cientistas que usam o FunSearch, gerando um ciclo virtuoso de melhoria e descoberta”, disseram os pesquisadores.