Google DeepMind'in AlphaEvolve'u, yapay zekanın kendi başına daha gelişmiş bir yapay zeka tasarlayabileceği özyinelemeli öz-iyileştirmenin olasılığını gösteren önemli bir örnektir.
Bu sistem, güçlü bir yapay zeka modeli olan Gemini'yi kullanarak yeni algoritmalar biçiminde "fikirler"i yaratıcı şekilde üretir; ardından bunları otomatik değerlendirme sistemi ve evrimsel çerçeve aracılığıyla tekrar tekrar test edip iyileştirir.
AlphaEvolve'un özü, yapay zekanın yalnızca mevcut kodu optimize etmenin ötesine geçip yeni algoritmaların kendisini tasarlayıp geliştirmesidir. Gemini problem çözümü için başlangıç algoritma kodunu ürettiğinde, AlphaEvolve bunu değerlendirir ve en umut verici sürümleri seçerek, tıpkı biyolojik evrim gibi, adım adım daha iyi çözümlere dönüştürür.
Bu yaklaşım, yapay zekanın kendi ya da diğer yapay zeka sistemlerinin temel algoritmalarını iyileştirmeye uygulanması halinde, yapay zeka performansının kendi üzerine basarak geometrik biçimde artabileceği bir özyinelemeli öz-iyileştirme döngüsü oluşturma potansiyeli taşır. Google'ın veri merkezi işletim sistemi 'Borg'un verimliliğini büyük ölçüde artıran örnek, AlphaEvolve'un karmaşık gerçek dünya problemlerine şimdiden uygulanabildiğini ve insan yapımı mevcut sistemleri aşan çözümler üretebildiğini kanıtlıyor. Bu da gelecekte yapay zekanın, yapay zekanın kendi tasarımını ve öğrenme yöntemlerini dönüştürerek kendi zekasını hızlandırdığı bir geleceği öne çekebileceğine işaret ediyor.
1 yorum
Matris çarpımı algoritmasını 56 yıl sonra geliştirdiği kısmı etkileyici görünüyor.