В середине мая Google представил AlphaEvolve — инновационный инструмент на основе модели Gemini, способный открывать новые алгоритмы. Всего за 30 дней этот ИИ совместно с людьми трижды решил математическую задачу, которая оставалась нерешённой 18 лет. Это достижение вызвало удивление у известного математика Теренса Тао.

AlphaEvolve демонстрирует, что искусственный интеллект способен не только генерировать тексты, но и совершать прорывы в науке, подобно AlphaGo, который нашёл неожиданные стратегии в го. Это может стать шагом к созданию ИИ, способного к самоулучшению.

В интервью с инвестором Сарой Го представители Google DeepMind — вице-президент по науке и стратегии Пушмит Коли и исследователь Матей Балог — рассказали о потенциале AlphaEvolve. Они считают, что этот инструмент может изменить не только математику и компьютерные науки, но и другие фундаментальные дисциплины, заменив «удачу» интеллектом.

AlphaEvolve: прорыв, который удивил Теренса Тао

Миссия DeepMind — создавать ИИ, который приносит пользу человечеству. AlphaEvolve стал продолжением работы, начатой с AlphaGo, который показал, что ИИ может находить оптимальные решения в сложных областях, таких как го. Затем появился AlphaTensor, который улучшил алгоритмы умножения матриц, доказав, что ИИ способен на сверхчеловеческие открытия.

AlphaEvolve пошёл ещё дальше: он использует эволюционные алгоритмы для поиска решений в широком пространстве задач, а не только в узкоспециализированных областях. Каждое новое поколение алгоритмов улучшается на основе предыдущих решений, сохраняя разнообразие для поиска оптимальных вариантов.

Эволюция без ограничений

AlphaEvolve адаптируется к сложности задачи: простые проблемы решаются мгновенно, а для сложных требуется больше времени и итераций. В отличие от традиционных систем, которые быстро достигают предела, AlphaEvolve продолжает улучшать решения даже в самых трудных случаях.

Преимущество перед обычными ИИ-кодерами

Главное отличие AlphaEvolve — его способность работать с более сложными задачами благодаря строгим функциям оценки. Эти функции позволяют ИИ отличать эффективные решения от неэффективных, что особенно важно в таких областях, как оптимизация дата-центров, где требуется точное моделирование.

Новая роль учёных

По мнению Коли и Балога, в будущем учёные будут больше сосредоточены на постановке задач, разработке функций оценки и интерпретации результатов ИИ. AlphaEvolve не просто даёт ответы — он предлагает алгоритмы, которые помогают понять принципы решения. Это открывает новые возможности для науки, где вдохновение может уступить место интеллектуальному анализу.

AlphaEvolve знаменует новую эру в науке, где прорывы достигаются не благодаря случайным озарениям, а благодаря системному поиску решений.