IA da DeepMind encontra nova solução para quebra-cabeça matemático de décadas atrás
Inteligência Artificial da DeepMind descobre uma nova solução para desafio matemático de décadas atrás
DeepMind utilizou um modelo de linguagem extenso (LLM, na sigla em inglês) para gerar uma solução inovadora para um dos problemas matemáticos mais difíceis da humanidade – em uma descoberta que poderia inaugurar uma nova era no desenvolvimento de IA.
O modelo, conhecido como FunSearch, descobriu uma solução para o chamado “quebra-cabeça do conjunto de cápsulas”. O enigma matemático de décadas essencialmente se resume a quantos pontos é possível conectar em uma página ao traçar linhas entre eles sem que três deles formem uma linha reta.
Se isso deu-lhe uma enxaqueca, não se preocupe. O que é importante notar é que o problema nunca foi resolvido, e os pesquisadores só encontraram soluções para dimensões pequenas. Até agora.
O FunSearch descobriu com sucesso novas construções para grandes conjuntos de cápsulas que superaram em muito os melhores conhecidos. Embora o LLM não tenha resolvido o problema do conjunto de cápsulas de uma vez por todas (ao contrário do que algumas manchetes noticiaram), ele encontrou fatos novos para a ciência.
“Até onde sabemos, isso mostra a primeira descoberta científica – um novo pedaço de conhecimento verificável sobre um notório problema científico – usando um LLM,” escreveram os pesquisadores em um artigo publicado na Nature nesta semana.
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Em experimentos anteriores, os pesquisadores têm utilizado modelos de linguagem extensos para resolver problemas matemáticos com soluções conhecidas.
O FunSearch funciona combinando um LLM pré-treinado, neste caso uma versão do PaLM 2 do Google, com um “avaliador” automatizado. Esse verificador de fatos impede a produção de informações falsas.
LLMs têm sido conhecidos por produzir regularmente “alucinações” – basicamente quando eles inventam coisas e as apresentam como fatos. Isso naturalmente limitou sua utilidade na realização de descobertas científicas verificáveis. No entanto, os pesquisadores do laboratório sediado em Londres afirmam que a utilização de um verificador de fatos embutido torna o FunSearch diferente.
O FunSearch realiza uma dança contínua entre o LLM e o avaliador. Esse processo transforma soluções iniciais em novos conhecimentos.
O que também torna a ferramenta bastante promissora para os cientistas é que ela gera programas que revelam como suas soluções são construídas, e não apenas quais são as soluções.
“Esperamos que isso possa inspirar novas ideias nos cientistas que utilizam o FunSearch, impulsionando um ciclo virtuoso de melhoria e descoberta”, disseram os pesquisadores.
