Google DeepMind ha sviluppato AlphaEvolve, un sistema che unisce le capacità di programmazione del modello Gemini con un approccio evolutivo per testare e migliorare gli algoritmi.
Questo agente IA è riuscito a superare le competenze umane nella progettazione di algoritmi specifici. Il sistema ha creato algoritmi più efficienti per diversi tipi di calcolo, incluso uno che migliora l’algoritmo di Strassen per le matrici, utilizzato da 56 anni. AlphaEvolve, inoltre, ha anche ottimizzato algoritmi per problemi reali come, ad esempio, la pianificazione nei data center, la progettazione di chip e il perfezionamento di modelli linguistici di grandi dimensioni.
Secondo i ricercatori, è possibile dimostrare che queste soluzioni sono veramente originali e non presenti nei dati di addestramento. Matej Balog, uno dei responsabili della ricerca, afferma che il sistema scopre soluzioni “dimostrabilmente nuove e corrette”. Difatti, sebbene gli esperti riconoscano che i progressi sono relativamente modesti e limitati ad algoritmi di ricerca, il potenziale è significativo. La programmazione assistita dall’IA sta già cambiando il modo in cui si sviluppa software, rendendo accessibili ai principianti compiti prima estremamente complessi.
AlphaEvolve, dunque, rappresenta un passo, sostenuto da DeepMind e altre, verso agenti IA in grado di arrivare sempre più vicino ad un’intelligenza di tipo generale attraverso sperimentazione continua. I ricercatori suggeriscono che l’approccio evolutivo potrebbe essere combinato con il reinforcement learning per esplorare nuove idee in vari settori, potenzialmente accelerando l’innovazione scientifica e tecnologica.
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