Google DeepMind создал универсальный ИИ, который ускорит научные открытия от предсказания структуры белков до решения любых задач программирования

Подразделение Google DeepMind представило AlphaEvolve — новый агент искусственного интеллекта, который, по заявлениям компании, знаменует собой существенный шаг на пути к решению сложных задач в математике и естественных науках. Система основана на больших языковых моделях Gemini, но дополнена «эволюционным» подходом, позволяющим оценивать и улучшать алгоритмы в различных областях применения.

AlphaEvolve — это, по сути, агент ИИ, способный генерировать код. Однако он выходит за рамки обычного чат-бота Gemini. В отличие от Gemini, где существует риск «галлюцинаций» — выдачи неверной информации из-за недетерминированного характера базовой технологии, — AlphaEvolve использует инновационный подход для повышения точности при решении сложных алгоритмических задач.

^[1]

Ключевым элементом AlphaEvolve является автоматизированная система оценки. Исследователь формулирует проблему и предлагает возможные пути её решения. Система генерирует несколько вариантов, используя возможности как высокоскоростной модели Gemini Flash, так и более детальной Gemini Pro. Затем каждый вариант проходит оценку, и эволюционный механизм позволяет AlphaEvolve сфокусироваться на лучших решениях и последовательно их улучшать.

В отличие от предыдущих систем DeepMind, например, AlphaFold, специализирующейся на предсказании структуры белков, AlphaEvolve обладает большей универсальностью. DeepMind позиционирует AlphaEvolve как инструмент общего назначения, способный помочь в исследовании любых задач программирования и алгоритмики. Более того, Google уже начал внедрять AlphaEvolve в различных подразделениях своей компании, и результаты, по словам разработчиков, оказались положительными.

Это означает, что AlphaEvolve не ограничен узкой специализацией, как многие предыдущие проекты. Его архитектура позволяет адаптироваться к различным областям знаний и задачам, что открывает широкие перспективы для научных исследований и разработки новых технологий. Успешное применение AlphaEvolve в Google подтверждает его практическую ценность и потенциал для решения сложных проблем в различных областях.

Источник ^[2]