DeepMind: l’AI di Google introduce nuove soluzioni matematicheL’intelligenza artificiale (AI) ha raggiunto nuove vette di successo con il recente exploit di Google DeepMind. Questa AI, denominata FunSearch, si è dimostrata capace di superare i matematici umani nella risoluzione di due complessi problemi di calcolo combinatorio, precedentemente irrisolti. Questo risultato pionieristico è stato documentato in uno studio pubblicato sulla rinomata rivista scientifica Nature. Ciò che rende questa scoperta ancora più straordinaria è che è stata effettuata da un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM), una rete neurale potente simile a quella utilizzata da ChatGPT.

DeepMind di Google introduce nuove soluzioni matematiche

FunSearch si distingue per la sua struttura duale, composta da due componenti interagenti sinergicamente. Il primo è un modello linguistico pre-addestrato, abilmente configurato per generare soluzioni creative esprimendo codice informatico. Il secondo è un “valutatore” automatico che esamina attentamente le proposte generate dal modello linguistico, scartando le opzioni più improbabili e scorrette. Solo le soluzioni più promettenti vengono reinviare al modello linguistico, dando inizio a un processo iterativo che si ripete milioni di volte. Questo ciclo di feedback continuo consente al sistema di affinare costantemente le sue soluzioni, sviluppando nuove informazioni che superano la conoscenza umana consolidata, configurandosi così come vere e proprie scoperte.

L’applicazione di FunSearch è stata testata su due problemi matematici che resistevano ancora alla risoluzione umana. La riuscita della AI in queste sfide apre prospettive interessanti, suggerendo possibili applicazioni pratiche in settori come la progettazione di centri di elaborazione dati più efficienti. Gli autori dello studio sottolineano che la forza distintiva di FunSearch risiede nella sua capacità di generare programmi che svelano la struttura delle soluzioni, anziché limitarsi a mostrarne i risultati finali. Questo approccio può avere un impatto significativo nell’ispirare ulteriori ricerche da parte degli scienziati, alimentando un circolo virtuoso di miglioramento e scoperta.

La comunità scientifica è ora entusiasta di esplorare le potenziali applicazioni di FunSearch in vari ambiti, spaziando dalla matematica pura all’ottimizzazione dei processi industriali. L’auspicio è che questa AI diventi un catalizzatore per nuovi sviluppi scientifici. In questo modo potrebbe aprire la strada a una maggiore comprensione dei problemi irrisolti. Inoltre, potrebbe creare soluzioni innovative in campi al di là delle attuali capacità umane.

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