La IA de DeepMind encuentra nueva solución para rompecabezas matemático de décadas de antigüedad
La inteligencia artificial de DeepMind descubre una nueva solución para un enigma matemático de larga data
DeepMind ha utilizado un gran modelo de lenguaje (LLM) para generar una solución novedosa a uno de los problemas matemáticos más difíciles de la humanidad, en un avance que podría marcar una nueva era en el desarrollo de la inteligencia artificial (IA).
El modelo, conocido como FunSearch, descubrió una solución para el llamado “puzle del conjunto de caps”. El enigma matemático de décadas de antigüedad se reduce a cuántos puntos se pueden unir en una página mientras se dibujan líneas entre ellos, sin que tres formen una línea recta.
Si eso te ha dado jaqueca, no te preocupes. Lo importante es señalar que el problema nunca ha sido resuelto y los investigadores solo han encontrado soluciones para dimensiones pequeñas. Hasta ahora.
FunSearch descubrió exitosamente nuevas construcciones para grandes conjuntos de caps que superaron con creces a las mejores conocidas hasta ahora. Aunque el LLM no resolvió el problema del conjunto de caps de una vez por todas (contrariamente a algunas de las noticias que circulan), sí encontró hechos nuevos para la ciencia.
“Hasta donde sabemos, esto muestra el primer descubrimiento científico: un nuevo conocimiento verificable sobre un infame problema científico, utilizando un LLM”, escribieron los investigadores en un artículo publicado en Nature esta semana.
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En experimentos anteriores, los investigadores han utilizado grandes modelos de lenguaje para resolver problemas matemáticos con soluciones conocidas.
FunSearch funciona combinando un LLM pre-entrenado, en este caso una versión de PaLM 2 de Google, con un “evaluador” automatizado. Este verificador de hechos protege contra la producción de información falsa.
Se ha demostrado que los LLMs producen regularmente lo que se denomina “alucinaciones”, es decir, cuando simplemente inventan información y la presentan como un hecho. Esto, naturalmente, ha limitado su utilidad en la realización de descubrimientos científicos verificables. Sin embargo, los investigadores del laboratorio con sede en Londres afirman que el uso de un verificador de hechos incorporado hace que FunSearch sea diferente.
FunSearch se involucra en un proceso continuo de ida y vuelta entre el LLM y el evaluador. Este proceso transforma las soluciones iniciales en nuevos conocimientos.
Lo que también hace que la herramienta sea muy prometedora para los científicos es que produce programas que revelan cómo se construyen sus soluciones, en lugar de limitarse a mostrar cuáles son las soluciones.
“Esperamos que esto pueda inspirar nuevas ideas en los científicos que utilicen FunSearch, impulsando así un ciclo virtuoso de mejora y descubrimiento”, dijeron los investigadores.
