Mokslininkai padarė pirmąjį atradimą naudodami dirbtinį intelektą

Dirbtinio intelekto tyrėjai bandė išsiaiškinti, ar vadinamieji didieji kalbos modeliai (chatbotai), tokie kaip ChatGPT ar Bard, gali generuoti informaciją, pranokstančią žmogaus žinias. T. y. ne tik atpasakoti jau žinomą informaciją, bet ir daryti savo išvadas.

"Kai pradėjome projektą, nebuvo jokių požymių, kad jis sukurs kažką tikrai naujo. Kiek mums žinoma, tai pirmas kartas, kai naudojant didelį kalbos modelį buvo padarytas tikras naujas mokslinis atradimas", - sakė Pushmitas Kohli, "Google" dirbtinio intelekto mokslo padalinio "DeepMind" vadovas.

Praėjusiais metais pristačius "ChatGPT", pokalbių robotai pasirodė esantys itin populiarūs.

Jie naudojami norint gauti atsakymus ir kurti turinį, kuris generuojamas iš pokalbių roboto duomenų bazėje esančių žinių. 

Mokslininkai iš "DeepMind" įtraukė pokalbių botą, kad jis rastų sprendimus kompiuterinių programų pavidalu, sujungdami jį su programa - "vertintoju", kuris automatiškai reitinguoja boto parašytas programas pagal rezultato kokybę.

Tada geriausios programos sujungiamos ir grąžinamos botui tobulinti.

Taip sistema priverčiama nuolat keisti blogas programas į galingesnes, galinčias atrasti naujų žinių.

Taikydami šį metodą mokslininkai sugebėjo išspręsti dvi teorines problemas.

Pirmoji buvo sena ir kiek mįslinga grynosios matematikos problema, žinoma kaip daugybės ribos problema.

Tai reiškia, kad reikia rasti didžiausią taškų erdvėje aibę, kurioje nė vienas iš trijų taškų nesudaro tiesės.

Botas sukūrė programas, kurios generuoja naujas dideles tokių taškų aibes daug geriau, nei tai sugeba padaryti žmonės matematikai.

Antrasis galvosūkis buvo konteinerių pakavimo problema, kurioje ieškoma geresnių būdų, kaip į konteinerius supakuoti skirtingo dydžio objektus.

Nors šis uždavinys taikomas fiziniams objektams, pavyzdžiui, kaip efektyviausiai sudėti dėžes į jūrinį konteinerį, ta pati matematika taikoma ir kitose srityse, pavyzdžiui, planuojant skaičiavimo užduotis duomenų centruose.

Problema paprastai sprendžiama pakuojant daiktus į pirmąjį skyrių, kuriame yra vietos, arba į skyrių, kuriame yra mažiausiai laisvos vietos ir kuriame daiktas dar tilps.

Šiame eksperimente botas rado geresnį metodą, leidžiantį išvengti net mažų tarpų, kurių neįmanoma užpildyti.

Šiuo metu mokslininkai tiria daugybę mokslinių problemų, kurias gali spręsti dirbtinis intelektas.

Pagrindinis ribojantis veiksnys yra tas, kad problemos turi turėti sprendimus, kuriuos galima patikrinti automatiškai, o tai paneigia daugelį biologijos problemų, kur hipotezes dažnai reikia patikrinti laboratoriniais eksperimentais.