「Google DeepMindが大規模な言語モデルを使用して解けない数学問題を解決」

「Google DeepMindが解けなかった数学問題を大規模な言語モデルで解決」

Google DeepMindは、大規模な言語モデルを使用して、純粋数学の有名な未解決問題を解決しました。研究者は、本日Natureに掲載された論文で、大規模な言語モデルが長年の科学的なパズルの解決に使用されたのはこれが初めてであり、以前に存在しなかった検証可能で価値のある新しい情報を生み出したと述べています。「トレーニングデータには含まれていません-それはさらに知られていませんでした」と共著者のプシュミート・コーリは語ります。Google DeepMindの研究副社長です。

大規模な言語モデルは、新たな事実を提供するためではなく、ものを作り出す評判があります。Google DeepMindの新しいツールであるFunSearchは、それを変える可能性があります。それは、彼らがちょうどそれと共有することができるように、「ほんのわずかに促されて」、そして彼らが生み出すものの大部分を捨てることができれば、実際に発見することができることを示しています。

FunSearch（数学関数を検索するために呼ばれるものであり、楽しいからではない）は、DeepMindがAIを使用して行った基礎数学とコンピュータ科学の一連の発見を続けています。最初に、AlphaTensorがさまざまな種類のコードの中心にある計算を高速化する方法を見つけ、50年の記録を打ち破りました。次に、AlphaDevは、1日に何兆回も使用される主なアルゴリズムをより高速化する方法を見つけました。

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