ディープマインドは、同社の最新AIツールは数学と科学の問題を得意とすると主張している。

GoogleのAI研究開発ラボDeepMindは、「機械でグレード化可能な」ソリューションで問題に対処するための新しいAIシステムを開発したと発表した。

DeepMindによると、実験では「AlphaEvolve」と呼ばれるこのシステムは、GoogleがAIモデルの学習に使用しているインフラの一部を最適化するのに役立つ可能性があるという。同社は現在、AlphaEvolveを操作するためのユーザーインターフェースを開発しており、より広範な展開に先立ち、選ばれた研究者を対象とした早期アクセスプログラムを開始する予定だという。

ほとんどのAIモデルは幻覚を起こします。確率的なアーキテクチャのため、時には自信過剰に事実を捏造してしまうことがあります。実際、OpenAIのo3のような新しいAIモデルは、以前のモデルよりも幻覚を起こしやすく、この問題の難しさを物語っています。

AlphaEvolveは、幻覚を減らすための巧妙な仕組み、自動評価システムを導入しています。このシステムは、モデルを用いて質問に対する回答の候補を生成、批評し、導き出し、その正確性を自動的に評価して採点します。

AlphaEvolveは、このようなアプローチを採用した最初のシステムではありません。数年前のDeepMindのチームを含む研究者たちは、様々な数学分野で同様の技術を適用してきました。しかしDeepMindは、AlphaEvolveが「最先端」のモデル、具体的にはGeminiモデルを使用していることで、従来のAIよりもはるかに優れた性能を発揮していると主張しています。

AlphaEvolveを使用するには、ユーザーはシステムに問題を提示する必要があります。オプションで、指示、方程式、コードスニペット、関連文献などの詳細も含めることができます。また、システムの回答を数式形式で自動的に評価するメカニズムも提供する必要があります。

AlphaEvolveは自己評価可能な問題しか解けないため、特定の種類の問題、具体的にはコンピュータサイエンスやシステム最適化といった分野の問題にしか対応できません。もう一つの大きな制約として、AlphaEvolveは解をアルゴリズムとしてしか記述できないため、数値計算以外の問題には適していません。