Ilmuwan Kecerdasan Buatan membuat penemuan “menarik” dengan menggunakan chatbots untuk memecahkan masalah matematika | Sains

Peneliti AI mengklaim telah membuat penemuan ilmiah pertama di dunia menggunakan model bahasa besar, suatu prestasi yang menunjukkan bahwa teknologi di balik ChatGPT dan program serupa dapat menghasilkan informasi di luar pengetahuan manusia.

Temuan ini muncul dari Google DeepMind, tempat para ilmuwan menyelidiki apakah model bahasa besar, yang mendukung chatbot modern seperti ChatGPT OpenAI dan Bard Google, dapat melakukan lebih dari sekadar menggabungkan kembali informasi yang dipelajari dalam pelatihan dan menghasilkan wawasan baru.

“Saat kami memulai proyek ini, tidak ada indikasi bahwa proyek ini akan menghasilkan sesuatu yang benar-benar baru,” kata Pushmeet Kohli, kepala AI untuk sains di DeepMind. “Sepengetahuan kami, ini adalah pertama kalinya penemuan ilmiah yang benar-benar baru dibuat dengan model bahasa yang besar.”

Model bahasa besar, atau LLM, adalah jaringan saraf canggih yang mempelajari pola bahasa, termasuk kode komputer, dari sejumlah besar teks dan data lainnya. Sejak kehadiran ChatGPT yang pesat tahun lalu, teknologi ini telah melakukan debug pada perangkat lunak yang salah dan menghasilkan segalanya mulai dari esai perguruan tinggi dan rencana perjalanan hingga puisi tentang perubahan iklim dalam gaya Shakespeare.

Namun meskipun chatbots telah terbukti sangat populer, mereka tidak menghasilkan pengetahuan baru dan rentan terhadap pemalsuan, sehingga menghasilkan jawaban yang mulus dan masuk akal, sejalan dengan pub terbaik, namun sangat cacat.

Untuk membangun “FunSearch,” kependekan dari “function space search,” DeepMind memanfaatkan LLM-nya untuk menulis solusi terhadap masalah dalam bentuk program komputer. LLM dipasangkan dengan “penilai” yang secara otomatis menilai program berdasarkan seberapa baik kinerjanya. Program terbaik kemudian digabungkan dan dikembalikan ke LLM untuk perbaikan. Hal ini mendorong sistem untuk terus mengembangkan program yang lemah menjadi program yang lebih kuat yang dapat menemukan pengetahuan baru.

Para peneliti meluncurkan FunSearch pada dua teka-teki. Yang pertama adalah tantangan lama dan agak kabur dalam matematika murni yang dikenal sebagai Masalah saat memasang penutup. Ini tentang menemukan kumpulan titik terbesar dalam ruang di mana tiga titik tidak membentuk garis lurus. FunSearch telah menghasilkan perangkat lunak yang menghasilkan kumpulan besar baru yang melampaui karya terbaik para ahli matematika.

Teka-teki kedua adalah Masalah pengepakan tempat sampah, yang mencari cara terbaik untuk mengemas barang dengan ukuran berbeda ke dalam wadah. Meskipun ini berlaku untuk objek fisik, seperti cara paling efisien untuk mengatur kotak dalam kontainer pengiriman, matematika yang sama juga berlaku untuk bidang lain, seperti menjadwalkan tugas komputasi di pusat data. Masalah ini biasanya diatasi dengan mengemas barang ke dalam wadah pertama yang memiliki ruang, atau ke dalam wadah yang memiliki ruang paling sedikit sehingga barang tersebut masih dapat muat. FunSearch menemukan pendekatan yang lebih baik yang menghindari meninggalkan celah kecil yang kemungkinan besar tidak akan pernah terisi, menurut hasil yang dipublikasikan di alam.

“yang terakhir dua atau tiga Bertahun-tahun Sir Tim Gowers, profesor matematika di Universitas Cambridge, yang tidak terlibat dalam penelitian ini, mengatakan: “Ada beberapa contoh menarik dari manusia matematikawan yang berkolaborasi dengan kecerdasan buatan untuk membuat kemajuan dalam masalah yang belum terpecahkan.” “Pekerjaan ini berpotensi memberi kita alat lain yang sangat menarik untuk kolaborasi semacam itu, memungkinkan para ahli matematika untuk secara efisien mencari konstruksi yang cerdik dan tidak terduga. Lebih baik lagi, konstruksi ini dapat ditafsirkan oleh manusia.”

Para peneliti kini mengeksplorasi berbagai masalah ilmiah yang dapat diatasi oleh FunSearch. Faktor pembatas utama adalah bahwa permasalahan memerlukan solusi yang dapat diverifikasi secara otomatis, sehingga mengesampingkan banyak pertanyaan dalam biologi, dimana hipotesis sering kali perlu diuji melalui eksperimen laboratorium.

Dampak paling langsung mungkin terjadi pada pemrogram komputer. Selama 50 tahun terakhir, proses pemrograman telah meningkat pesat melalui manusia yang menciptakan algoritma yang lebih terspesialisasi. “Ini benar-benar akan mengubah cara orang mendekati ilmu komputer dan menemukan algoritma,” kata Kohli. “Untuk pertama kalinya, kami melihat MBA tidak hanya mengambil alih, namun tentu saja membantu mendorong batasan dari apa yang mungkin dilakukan dalam algoritma.”

“Apa yang menurut saya sangat menarik, bahkan melebihi temuan spesifik kami, adalah prospek yang mereka berikan untuk masa depan dunia,” kata Jordan Ellenberg, profesor matematika di Universitas Wisconsin-Madison dan salah satu penulis makalah tersebut. Interaksi manusia-mesin dalam matematika.

“Alih-alih menemukan solusi, FunSearch menciptakan perangkat lunak yang menemukan solusi. Memecahkan masalah tertentu mungkin tidak memberi saya ide bagaimana menyelesaikan masalah terkait lainnya. Namun perangkat lunak yang menemukan solusi, adalah sesuatu yang dapat dibaca dan ditafsirkan oleh manusia, dan kemudian mudah-mudahan menghasilkan ide untuk masalah tersebut.” Masalah berikutnya dan masalah berikutnya dan berikutnya.