Google DeepMind przedstawia nowe narzędzie sztucznej inteligencji, które może znacząco wpłynąć na sposób tworzenia algorytmów oraz rozwiązywania wyzwań o jasno definiowalnych odpowiedziach. AlphaEvolve – bo tak nazwano nowy system – to zaawansowany agent AI napędzany przez model Gemini. Jego celem jest nie tylko usprawnienie procesów tworzenia algorytmów, ale także ograniczenie jednego z największych problemów nowoczesnej sztucznej inteligencji: tzw. „halucynacji”, czyli generowania błędnych, choć przekonujących informacji.
Halucynacje są od lat znanym problemem w rozwoju dużych modeli językowych. Nawet najnowsze konstrukcje, choć bardziej zaawansowane technologicznie, często wykazują większą skłonność do przekłamywania rzeczywistości niż ich starsze odpowiedniki. AlphaEvolve wprowadza do gry unikalny mechanizm, który ma temu przeciwdziałać — zautomatyzowany system ewaluacji. Proces ten polega na generowaniu wielu możliwych odpowiedzi przez model, wewnętrznej krytyce tych odpowiedzi, a następnie ich ocenie pod kątem dokładności. Dzięki temu system nie tylko analizuje potencjalne rozwiązania, ale również samodzielnie ocenia ich jakość.
AlphaEvolve stworzono głównie z myślą o specjalistach – inżynierach, programistach i badaczach. Narzędzie ma być obsługiwane za pomocą interfejsu użytkownika, który obecnie jest w fazie rozwoju. DeepMind zapowiada, że uruchomi pilotażowy program wczesnego dostępu dla wybranych środowisk akademickich. W dłuższej perspektywie planowane jest rozszerzenie dostępu do szerszego grona odbiorców.
W praktyce, aby skorzystać z AlphaEvolve, użytkownik musi dostarczyć systemowi szczegółowego zapytania. Może to być konkretne zagadnienie, wsparte instrukcjami, wzorami matematycznymi, fragmentami kodu czy literaturą z danego obszaru. Kluczowe jest jednak dostarczenie wzoru lub mechanizmu, który pozwoli w sposób zautomatyzowany ocenić poprawność przedstawionej przez AI odpowiedzi. To istotne, ponieważ AlphaEvolve potrafi rozwiązywać jedynie te problemy, w których możliwa jest taka samowiedza i samoewaluacja.
Zasięg działania AlphaEvolve jest więc ograniczony do dziedzin, które operują na logicznych i liczbowych danych, takich jak informatyka, optymalizacja systemów czy niektóre obszary matematyki stosowanej. W przypadku problemów otwartych lub kwalifikujących się do subiektywnej interpretacji, narzędzie to okazuje się mniej skuteczne. Co więcej, AlphaEvolve nie generuje klasycznych opisów rozwiązań – zamiast tego tworzy algorytmy, co ogranicza jego zastosowanie wyłącznie do problemów obliczeniowych.
W testach przeprowadzonych przez DeepMind, AlphaEvolve zmierzył się z zestawem około 50 starannie dobranych problemów matematycznych. Zakres obejmował m.in. geometrię i kombinatorykę. Imponująco, system był w stanie „odkryć na nowo” najlepsze znane rozwiązania dla 75% problemów, a w 20% przypadków zaproponował nawet lepsze podejścia niż dotychczasowe. W próbach zastosowania w rzeczywistych scenariuszach, AlphaEvolve okazał się przydatny chociażby w zwiększaniu efektywności infrastruktury centrów danych Google. W jednym z eksperymentów udało mu się zaproponować modyfikację, która pozwoliła na odzyskanie ok. 0,7% globalnych zasobów obliczeniowych firmy. Co więcej, system zaprojektował także algorytm, który skrócił czas szkolenia modeli Gemini o 1%.
Choć te rezultaty nie są rewolucyjne, AlphaEvolve pokazuje potencjał, by stać się wartościowym wsparciem dla zespołów inżynieryjnych i naukowców. W jednym z eksperymentów system znalazł rozwiązanie, które wcześniej zostało zidentyfikowane także przez inne narzędzia wspierające projektowanie chipów TPU, co potwierdza jego zdolność do adaptacyjnego rozwiązywania złożonych zagadnień.
Zgodnie z deklaracjami DeepMind, główną korzyścią wdrożenia AlphaEvolve nie jest samo osiąganie przełomów naukowych, ale raczej oszczędność czasu oraz odciążenie ekspertów od rutynowych analiz. Dzięki tym możliwościom specjaliści mogą skupić się na ambitniejszych zadaniach, podczas gdy AlphaEvolve obsługuje mniej kreatywne, lecz czasochłonne elementy procesu badawczego i projektowego.
Nowa generacja narzędzi AI, reprezentowana przez AlphaEvolve, wskazuje kierunek, w jakim rozwijać się będzie przyszłość rozwiązań obliczeniowych i inżynieryjnych. To nie tylko wsparcie dla ludzi – to także krok w stronę bardziej niezależnie działających, a zarazem precyzyjnych i transparentnych systemów sztucznej inteligencji.
