Альфа Еволюція: Google DeepMind створює ШІ, який вдосконалює себе (і чому це важливо)

Альфа Еволюція: Як Google DeepMind створює ШІ, який сам себе покращує (і чому це варто знати)

Привіт, геймери та ентузіасти технологій! Кейсі Байт з вами, і сьогодні ми занурюємося у неймовірно захопливу тему: Альфа Еволюція (Alpha. Evolve), новий потужний інструмент від Google DeepMind, який може змінити правила гри в індустрії штучного інтелекту. Якщо ви ще не чули, це щось на кшталт ШІ, який створює кращий ШІ. Звучить як наукова фантастика? Фактично, можливо. Але розумієте, це вже реальність, і наслідки можуть бути величезними. Безумовно,

У цьому матеріалі, я, ваш дружній техноексперт, докладно розберу, що таке Альфа Еволюція, як вона працює, навіщо це потрібно та чому це така велика справа. Тож, готуйте каву, влаштовуйтесь зручніше, і поїхали!

Що таке Альфа Еволюція? Дивно,

Простіше кажучи, Альфа Еволюція – це кодовий агент на базі Gemini, розроблений для алгоритмічного відкриття. Це означає, що ШІ не просто виконує команди; він самостійно досліджує, вдосконалює та оптимізує код. І це не просто якийсь експеримент – Google вже використовує Альфа Еволюцію. Для покращення своїх сервісів, включаючи дані центри, проєктування чіпів та навчання ШІ.

Основна ідея полягає в тому, щоб автоматизувати процес покращення коду, використовуючи петлю. Зворотного зв’язку:

1. Визначаємо мету: Ми даємо системі орієнтир, наприклад, “зробити матричне множення швидше”. Безумовно,
2. Початковий код: Забезпечуємо базовий код, який потрібно вдосконалити.
3. Еволюційний цикл:
   • База дивіться, даних коду: Система зберігає всі спроби коду та результати.
   • Генерація коду: ШІ генерує нові версії коду на основі старих та отриманої інформації.
   • Оцінка: Код запускається, бачите, оцінюється його продуктивність (швидкість, ефективність, вартість).
   • Зворотній зв’язок: Якщо код покращився – він зберігається в базі даних. Якщо ні – генерується новий.
4. Повторення: Цикл повторюється знову і знову, з кожною ітерацією покращуючи код.

Як Альфа Еволюція працює? Занурюємось у глибину

Механіка роботи Альфа Еволюції може бути трохи складною, але основні компоненти. До речі, такі:

1. Чітко визначені цілі:

   • Ставимо завдання, які потрібно вирішити (наприклад, оптимізувати код).
   • Визначаємо метрики, за якими будемо оцінювати результати (швидкість, ефективність, споживання ресурсів, тощо). Очевидно,

2. Система кодової пам’яті:

   • Сховище всіх попередніх спроб коду разом з оцінками їх результативності, десь так.
   • Величезний “банк пам’яті”, звідки ШІ черпає ідеї для нових версій коду. Звичайно,

3. Prompt Sampler (Генератор підказок):

   .

   • Бере найкращі зразки коду з “кодової пам’яті”.
   • Формує підказку для ШІ, яка містить інформацію про поточний код та цілі покращення.

4. LM and Sample (Мовна модель):

   • Читає підказку.

   дивіться,

   • Генерує нові, покращені версії коду.

приблизно,

5. Evaluators Pool (Пул оцінювачів):

   • Запускає новий код, в такому дусі.
   • Оцінює його за заданими метриками.

   наприклад,

   • Повертає інформацію про те, наскільки код покращився.

   Цей цикл повторюється нескінченно.

   • Якщо код покращився, він зберігається в базі даних.
   • Якщо ні, система використовує отриману інформацію, щоб спробувати нові варіанти.

Саме Альфа Еволюція “вчиться” і з часом самостійно згенерує кращу версію коду для поставленого завдання. Чесно кажучи, це як мати в команді досвідченого програміста, який безперестанно експериментує та вдосконалює код.

Чому це така велика справа? Щоб було ясно, реальні результати Альфа Еволюції

Альфа Еволюція не просто. Фантазує – вона типу, вже приносить реальні результати для Google, десь так. Ось деякі з ключових досягнень:

1. Оптимізація даних центрів:

   • Вирішення задачі Borg scheduling.
   • Знайшла нову евристику для планування завдань та
   • Результат: Звільнення 0. 7% обчислювальних ресурсів по всій інфраструктурі Google.
2. дивіться,

   Оптимізація обладнання (TPU):

   • Розробка схем та дизайну TPU.
   • Змінила мову Verilog (мова опису апаратури). Простіше кажучи,
   • Результат: Зниження енергоспоживання та кількості помилок в арифметичному блоку TPU. Простіше кажучи,

3. Оптимізація програмного забезпечення (Gemini):

   .

   • Вдосконалення на рівні ядра для покращення матричного множення.
   • Результат: Прискорення критичних ядер ну, до 23% та зменшення загального часу навчання Gemini на 1%, щось на зразок. До речі,

Ці результати показують, що Альфа Еволюція здатна. Значно покращити ефективність різних аспектів роботи Google, від обладнання до програмного забезпечення. Це означає більше швидкості, менше витрат і кращі результати. Насправді,

Прорив у матричному множенні: Стара добра математика, переосмислена ШІ

Одним. З найбільших досягнень Альфа Еволюції є прорив у галузі матричного множення. Це фундаментальна бачите, операція у комп’ютерних науках та ШІ, використовувана. Відверто кажучи, в усьому: від навчання нейронних мереж до фізичних симуляцій.

Ключовим моментом є алгоритм Штрассена, який у 1969 році. Цікаво, дозволив помножити матриці 2×2 за допомогою 7 множень замість звичайних 8. Це було значне покращення, яке дозволило прискорити обчислення.

Протягом 56 років ніхто не зміг перевершити це число! До появи Альфа Еволюції.

• Альфа Еволюція знайшла спосіб помножити матриці 4×4 лише за 48 множень. Це неймовірний прорив.
• Вона зробила це, розробивши алгоритм пошуку, який створив фактичний алгоритм. Дивно, цікаво, це свого роду наукова революція, що створила метаінновацію. Значить,
• Навіщо це потрібно?
  • Моделі, такі як Gemini, GPT та Claude, виконують мільярди матричних множень під час навчання.
  • Навіть невелика оптимізація призводить до значної економії ресурсів.
  • Цей прорив призвів до прискорення навчання Gemini на 1%.

Це доводить, що ШІ може не тільки писати код, але й робити фундаментальні відкриття в математиці.

Куди рухаємось далі? Майбутнє Альфа Еволюції

слухайте,

Розробники Google бачать великий потенціал у Альфа Еволюції та планують її подальший розвиток. Безумовно, безумовно, ось деякі з можливих напрямків:

1. Інтерактивність та взаємодія з людьми:
   • Надання доступу до Альфа Еволюції академічним працівникам та експертам. Насправді,
   • Розширення можливостей втручання людини в процес, наприклад, коментування ідей та внесення змін.

ну,

2. Автономність:
   • Прагнення до повного автоматизування процесу дослідження ШІ. Знову ж таки, Очевидно,
   • Створення ШІ, який зможе самостійно формулювати оціночні операції та проводити експерименти.

Перспективи майбутнього дуже захоплюючі. Один із розробників Google зазначив, що Альфа Еволюція може не просто покращити базову модель Gemini, а й запустити цикл самовдосконалення, який дозволить ШІ постійно покращувати свої здібності. Простіше кажучи,

Команда Google планує розширити можливості для дослідників та експертів, зокрема, включити їх. В розробку, аби слухайте, вони могли взаємодіяти з системою, коментувати ідеї та вносити корективи. Цікаво, слухайте,

Чому це має значення? Швидкість, ефективність та потенціал експоненційного зростання

Альфа Еволюція є важливим кроком до автоматизації дослідження ШІ. Якщо AI може самостійно покращувати себе, це має величезні наслідки:

.
1. Прискорення наукових відкриттів: ШІ може швидше знаходити нові рішення, ніж люди.
2. Ефективність ресурсів: Менше витрат часу, енергії та грошей на розробку.
3. Експоненційний ріст: Самостійне покращення ШІ може призвести до швидкого прогресу, який ми навіть не можемо собі уявити.
4. Зростання ШІ: Це може призвести до ще більших проривів та прискорить циклічні процеси.

Іншими словами, ми наближаємось до майбутнього, в якому ШІ може відігравати активну роль у власному вдосконаленні.

Висновки: ШІ, який змінює правила гри

Альфа Еволюція – це вражаючий приклад того, Вона вже демонструє значні результати в Google, і її потенціал для майбутнього неймовірний. Справа в тому, що

Через автоматизацію дослідження та розробки ШІ, ми наближаємось до ще більш захоплюючого майбутнього, в якому ШІ відіграватиме все більш важливу роль у вирішенні складних завдань.

Це лише початок. Насправді, шлях до інтелектуального майбутнього стає все більш захоплюючим, і Альфа Еволюція – один з його найважливіших кроків.

Сподіваюся, вам було так само цікаво, як і мені! Залишайте свої коментарі та запитання нижче. До зустрічі в наступних технічних оглядах оскільки кейсі Байт поза зв’язком.