W świecie matematyki istnieją zagadki, które wydają się być nie do rozwiązania. Google DeepMind ogłosiło, że udało im się rozwiązać jeden z nierozwiązanych problemów matematycznych, wykorzystując do tego duży model językowy (coś na wzór ChatGPT) - FunSearch.
Artykuł opublikowany w Nature stał się świadectwem tego przełomowego momentu, wskazując, że to pierwszy raz, kiedy LLM został użyty do odkrycia rozwiązania problemu matematycznego, dostarczając rozwiązanie w pełni unikalne i nieznane dotąd współczesnej nauce. Potwierdza to wysoką skuteczność dużych modeli językowych nie tylko w kategoryzowaniu, wyszukiwaniu i odtwarzaniu danych treningowych, ale i wytwarzaniu zupełnie nowych treści, czy rozwiązań.
Wcześniej duże modele językowe miały tendencję do konfabulowania lub sugestii, które nie miały zastosowania w nauce. FunSearch jednak zadał temu kłam. Okazuje się, że modele językowe mogą być użyteczne w dokonywaniu prawdziwych odkryć naukowych, pod warunkiem odpowiedniego ich wykorzystania i sprawdzeniu informacji — w dalszym ciągu LLM-y mogą dostarczać nam pośród przydatnych rzeczy, także i te mniej przydatne.
FunSearch, choć jego nazwa może sugerować nieco inaczej, jest poważnym narzędziem, które potrafi rozwiązywać problemy matematyczne. Jest to wynik połączenia dużego modelu językowego o nazwie Codey z innymi systemami, które potrafią odrzucać błędne odpowiedzi, sprawdzać rozwiązania i wybierać te poprawne. Dzięki temu FunSearch jest w stanie generować kod, który jest w stanie rozwiązać nawet najtrudniejsze problemy matematyczne.
Przełom nastąpił, kiedy naukowcy z Google DeepMind postanowili zastosować FunSearch do rozwiązania "cap set problem", który jest jedną z najbardziej znanych nierozwiązanych zagadek matematycznych. Problem ten polega na znalezieniu największego zbioru, w którym żadne trzy elementy nie tworzą linii prostej. To wyjątkowo trudne zagadnienie, które stanowiło wyzwanie dla matematyków od wielu lat. W kontekście dwuwymiarowej płaszczyzny problem ten może być zrozumiany jako próba rozmieszczenia punktów w taki sposób, aby żadne trzy z nich nie tworzyły linii prostej.
Można sobie to wyobrazić jak próbę umieszczenia kropek na kartce papieru tak, aby nie było możliwe narysowanie prostej, która przechodzi przez trzy różne kropki. Inaczej mówiąc, chodzi o wyznaczenie maksymalnego zbioru punktów, w którym żadne trzy nie leżą na jednej linii. Problem ten ma zastosowania w różnych dziedzinach, w tym w kombinatoryce, oraz w kryptografii. Jest również powiązany z innymi problemami matematycznymi, takimi jak teoria grafów i geometria dyskretna. Rozwiązanie tego problemu ma znaczenie nie tylko ze względu na swoją trudność, ale także z powodu swoich potencjalnych zastosowań w różnych obszarach matematyki i nauk komputerowych.
FunSearch pracuje w sposób iteracyjny, wypełniając puste pola kodu napisanego w Pythonie, pomijając te, które nie prowadzą do rozwiązania. Następnie ocenia propozycje i zachowuje tylko te, które wydają się obiecujące. Po wielu takich iteracjach FunSearch był w stanie wygenerować kod, który rzeczywiście rozwiązywał wspomniany problem.
To odkrycie nie tylko pokazuje potencjał modeli językowych, ale także otwiera nowe możliwości dla naukowców w rozwiązywaniu problemów matematycznych. FunSearch po krótkim czasie raz jeszcze udowodnił swoją wszechstronność - udało mu się bowiem rozwiązać inny trudny problem matematyczny. Tym samym, FunSearch zdaje się być przyszłością nauki. Tego raczej nikt obecnie nie zamierza podważać.
Hej, jesteśmy na Google News - Obserwuj to, co ważne w techu
