Veliki jezični modeli (LLM) poput OpenAI-jevog ChatGPT ili Googleovog Barda, do sad su pokazali svoje dobre, ali i loše strane. No, većinom su se njihovi uspjesi temeljili na korištenju informacija koje imaju u svojim bazama podataka (ili koje pronalaze na internetu) i sastavljanju više ili manje točnih tekstova.
Ali matematika im je i dalje bolna točka.
Međutim, grupa istraživača uspjela je jedan veliki jezični model iskoristiti kako bi riješila, do sad nerješiv matematički problem. I to je velika stvar.
Kako je objavljeno u znanstvenom radu u časopisu Nature, istraživači su iskoristili Googleov alat temeljen na umjetnoj inteligenciji, DeepMind, za stvaranje sustava nazvanog FunSearch koji su obučavali za rješavanje matematičkih problema. No, sustav ih je sve iznenadio kad je iskoristio "znanje" za rješavanje problema inspiriranih sukupovima u kombinatorici (polju matematike koje proučava kako prebrojati moguće rasporede skupova koji sadrže konačno mnogo objekata). Metoda koju je razvio, kažu istraživači, može se primijeniti na brojna pitanja iz matematike i informatike.
Ovo je prvi put da je netko pokazao da sustav temeljen na LLM-u može ići dalje od onoga što su znali matematičari i informatičari, kaže Pushmeet Kohli, informatičar koji vodi tim AI for Science u Google Deepmindu u Londonu. Nije samo novo, učinkovitije je od svega što danas postoji.
Kako sve to funkcionira?
FunSearch stvara zahtjeve za posebno razvijeni veliki jezični model, u kojem traži da napiše kratke računalne programe koji mogu generirati rješenja za određeni matematički problem. No, sustav ta rješenja ne uzima zdravo za gotovo, već ih uspoređuje s poznatim rješenjima, provjerava jesu li bolja, a ako nisu, daje povratne informacije kako bi se ta rješenja poboljšala. I tako u krug.
Jedn od informatičara u DeepMindu, Bernardino Romera-Paredes to naziva "pokretanjem aktivnosti". Dodaje kako je puno toga što se generira na taj način zapravo smeće jer su rješenja netočna ili uopće nije moguće doći do njih. Ali i u svom tom smeću ima bisera.
Problem s ograničeni brojem
FunSearch na testiran na tzv. "problemu s ograničenim brojem" koji se razvio iz kartaške igre Set (igre koju je 1970-ih razvila genetičarka Marsha Falco, a koja se sastoji od seta od 81 karata s jednim, dva ili tri simbola). Cilj je ove igre da igrači među simbolia koji su identični u boji, obliku i sjenčaju, a koji se pojavljuju u ordređenim kombinacijama, uoče posebne kombiacije od tri karte.
Do sad su matematičari dokazali da je za pronalazak tražene kombinacije potrebno okrenuti najmanje 21 kartu. Ali za neke kombinacije nisu uspjeli otkriti minimalan broj karata koje je potrebno okrenuti.
Ono što jesu otkrili je da potreban broj karata koje je potrebno okrenuti, mora biti veći od onog koji daje određena formula, ali istovremeno manji od ononog koji daje druga formula.
FunSearchevo rješenje
FunSearch je uspio otkriti formulu po kojoj je za stvaranje uspješne tražene kombinacije potrebno samo osam karata, što je puno "učinkovitije" od do sad poznatih 21.
Kako pojašnjavaju autori rada, jedna važna značajka FunSearcha je da ljudi mogu učiti od njega, odnosno mogu vidjeti na koji je način došao do rješenja. Za razliku od drugih alata umjetne inteligencije koji samo izbace konačno rješenje.
Istraživači ističu kako bi ovo mogao biti izvrstan primjer suradnje čovjeka i stroja. Stroj svojim rješenjem ne zamjenjuje ljude, već im novim informacijama pomaže da budu bolji u onome što rade.
