Modelet e gjuhëve të mëdha (LLM) si ChatGPT i OpenAI ose Bard i Google kanë treguar deri më tani anët e tyre të mira dhe të këqija. Megjithatë, sukseset e tyre u bazuan kryesisht në përdorimin e informacionit që ata kanë në bazat e të dhënave të tyre (ose që i gjejnë në internet) dhe në hartimin e teksteve pak a shumë të sakta.
Por matematika është ende një pikë e dobët.
Megjithatë, një grup studiuesish arritën të përdorin një model të madh gjuhësor për të zgjidhur një problem matematikor që nuk ishte zgjidhur deri më tani. Dhe kjo është një arritur e madhe.
Mundesh me e lexu edhe…
Siç u publikua në një punim shkencor në revistën Nature, studiuesit përdorën mjetin e bazuar në inteligjencën artificiale të Google, DeepMind, për të krijuar një sistem të quajtur FunSearch, të cilin ata e trajnuan për të zgjidhur problemet matematikore. Por sistemi i befasoi të gjithë kur përdori “njohurinë” për të zgjidhur problemet e frymëzuara nga grupet në kombinatorikë (fusha e matematikës që studion se si të numërohen rregullimet e mundshme të grupeve që përmbajnë pafundësisht shumë objekte). Metoda që ai zhvilloi, thonë studiuesit, mund të zbatohet në shumë pyetje në matematikë dhe shkenca kompjuterike.
Kjo është hera e parë që dikush ka treguar se një sistem i bazuar në LLM mund të shkojë përtej asaj që matematikanët dhe shkencëtarët kompjuterikë dinin, thotë Pushmeet Kohli, një shkencëtar kompjuteri që drejton ekipin e AI për Shkencë në Google Deepmind në Londër.
FunSearch krijon kërkesa për një model të madh gjuhësor të zhvilluar posaçërisht, në të cilin kërkon të shkruajë programe të shkurtra kompjuterike që mund të gjenerojnë zgjidhje për një problem specifik matematikor. Megjithatë, sistemi nuk i merr këto zgjidhje si të mirëqena, por i krahason me zgjidhjet e njohura, kontrollon nëse janë më të mira dhe nëse jo, jep reagime për të përmirësuar këto zgjidhje. Dhe kështu me radhë.
Një nga shkencëtarët e kompjuterave në DeepMind, Bernardino Romera-Paredes, e quan atë “aktivizim”. Ai shton se shumë nga ato që gjenerohen në këtë mënyrë janë në fakt mbeturina sepse zgjidhjet janë të pasakta ose nuk mund të gjenden fare. Por edhe në gjithë ato mbeturina ka perla.
FunSearch është testuar në të ashtuquajturin “problemi me numër të kufizuar” i zhvilluar nga loja me letra Set (një lojë e zhvilluar në vitet 1970 nga Marsha Falco, e cila përbëhet nga një grup prej 81 letrash me një, dy ose tre simbole). Qëllimi i kësaj loje është që lojtarët të dallojnë kombinime të veçanta të tre kartave midis simboleve që janë identike në ngjyrë, formë dhe hije, dhe që shfaqen në kombinime të renditura.
Deri më tani, matematikanët kanë vërtetuar se për të gjetur kombinimin e dëshiruar, është e nevojshme të ktheni të paktën 21 letra. Por për disa kombinime ata nuk arritën të zbulonin numrin minimal të letrave që duhen kthyer.
Ajo që ata zbuluan është se numri i kërkuar i letrave për t’u kthyer duhet të jetë më i madh se ai i dhënë nga një formulë e caktuar, por në të njëjtën kohë më i vogël se ai i dhënë nga një formulë tjetër.
FunSearch arriti të zbulojë një formulë sipas së cilës nevojiten vetëm tetë letra për të krijuar një kombinim të suksesshëm të kërkuar, i cili është shumë më “efikas” se 21 letrat e njohura deri më tani.
Siç shpjegojnë autorët e punimit, një veçori e rëndësishme e FunSearch është se njerëzit mund të mësojnë prej tij, domethënë, ata mund të shohin se si arritën te zgjidhja.
Studiuesit theksojnë se ky mund të jetë një shembull i shkëlqyer i bashkëpunimit njeri-makinë. Makina nuk i zëvendëson njerëzit me zgjidhjen e saj, por përkundrazi i ndihmon ata të jenë më të mirë në atë që bëjnë me informacionin e ri./Katror.info
Përgatiti:
