Google создала ИИ-систему нового типа — AlphaEvolve

Google DeepMind анонсировала AlphaEvolve — принципиально новую систему искусственного интеллекта, которая меняет подход к разработке алгоритмов. Эта система не просто генерирует код по запросу, а создаёт тысячи вариантов решений, тестирует их и выбирает лучшие.

В отличие от обычных языковых моделей, AlphaEvolve объединяет творческие способности Gemini с автоматической системой оценки и эволюционным подходом. Когда система получает задачу, она использует быструю модель Gemini Flash для создания множества вариантов решения. Затем каждое решение проходит автоматическую проверку, а лучшие варианты передаются более мощной модели Gemini Pro для дальнейшего улучшения.

Главное преимущество AlphaEvolve — способность запускать написанный код, оценивать результаты и вносить изменения на основе производительности. Это позволяет системе избегать «галлюцинаций» — проблемы, с которой сталкиваются многие современные ИИ, включая новейшие модели вроде o3 от OpenAI.

Google уже применяет AlphaEvolve для решения практических задач. Система оптимизировала планирование ресурсов в дата-центрах компании, что позволило восстановить 0,7% вычислительных мощностей, которые раньше простаивали. Для компании масштаба Google это означает экономию миллионов долларов.

AlphaEvolve также помогает совершенствовать собственные ИИ-системы Google. Она предложила оптимизации, которые ускорили ядра умножения матриц на 23% и сократили время обучения моделей Gemini на 1%. Кроме того, система оптимизировала код для процессоров TPU, что будет использовано в следующем поколении этих чипов.

В области математики AlphaEvolve тоже показывает впечатляющие результаты. Система решила давнюю нерешённую задачу 1969 года и добилась прогресса в более чем 20% из 50 сложных математических проблем. Одно из достижений — новая нижняя граница для числа «поцелуев» в 11 измерениях, головоломка, которая веками ставила математиков в тупик.

Важно понимать, что AlphaEvolve работает только в узких областях, таких как компьютерные науки и системная оптимизация. Система описывает решения только в виде алгоритмов, поэтому не подходит для задач с нечисловыми данными.

DeepMind планирует сделать AlphaEvolve доступной для более широкого круга пользователей. Сейчас компания разрабатывает удобный интерфейс и готовит программу раннего доступа для академических исследователей. В будущем этот инструмент может изменить подход к научным исследованиям, позволяя учёным сосредоточиться на постановке задач, а не на рутинной разработке алгоритмов.