“Você pode vê -lo como uma espécie de agente de super codificação”, diz Pushmeet Kohli, vice -presidente do Google DeepMind, que lidera sua IA para equipes de ciências. “Isso não apenas propõe um pedaço de código ou uma edição, na verdade produz um resultado que talvez ninguém estivesse ciente”.
Em particular, a AlphaEvolve criou uma maneira de melhorar o software que o Google usa para alocar empregos para seus muitos milhões de servidores em todo o mundo. O Google DeepMind afirma que a empresa usa esse novo software em todos os seus data centers há mais de um ano, liberando 0,7% dos recursos totais de computação do Google. Isso pode não parecer muito, mas na escala do Google é enorme.
Jakob Moosbauer, matemático da Universidade de Warwick no Reino Unido, está impressionado. Ele diz que a maneira como a AlphaVolve procura algoritmos que produzem soluções específicas – em vez de procurar as próprias soluções – o torna especialmente poderoso. “Isso torna a abordagem aplicável a uma ampla gama de problemas”, diz ele. “A IA está se tornando uma ferramenta que será essencial em matemática e ciência da computação.”
A AlphaEvolve continua uma linha de trabalho que o Google Deepmind realiza há anos. Sua visão é que a IA pode ajudar a promover o conhecimento humano em matemática e ciências. Em 2022, desenvolveu alfatensor, um modelo que encontrou um maneira mais rápida de resolver multiplicações de matriz– Um problema fundamental na ciência da computação – batendo um registro que permaneceu por mais de 50 anos. Em 2023, revelou Alphadev, que descobriu maneiras mais rápidas de realizar vários cálculos básicos realizado por computadores trilhões de vezes por dia. Alphatensor e Alphadev transformam problemas de matemática em uma espécie de jogo e, em seguida, procuram uma série de movimentos vencedores.
FunSearch, que chegou no final de 2023, trocaram a IA de jogo de jogo e substituí-lo por LLMS Isso pode gerar código. Como os LLMs podem realizar uma série de tarefas, o FunSearch pode assumir uma variedade maior de problemas do que seus antecessores, que foram treinados para jogar apenas um tipo de jogo. A ferramenta foi usada para quebrar um famoso problema não resolvido em matemática pura.
O AlphaEvolve é a próxima geração de FunSearch. Em vez de criar trechos de código curtos para resolver um problema específico, como o FunSearch, ele pode produzir programas que têm centenas de linhas de comprimento. Isso o torna aplicável a uma variedade muito maior de problemas.
Em teoria, o AlphaEvolve pode ser aplicado a qualquer problema que possa ser descrito no código e que possui soluções que podem ser avaliadas por um computador. “Os algoritmos administram o mundo ao nosso redor, então o impacto disso é enorme”, diz Matej Balog, pesquisador do Google DeepMind que lidera a equipe de descoberta de algoritmos.
Sobrevivência do mais apto
Veja como funciona: o alphavolve pode ser solicitado como qualquer LLM. Dê uma descrição do problema e quaisquer dicas extras desejadas, como soluções anteriores, e o AlphaEvolve receberá o Gemini 2.0 Flash (a menor e mais rápida versão do principal llm do Google Deepmind) para gerar vários blocos de código para resolver o problema.