2025/05/14 15:47 DeepMind unveils 'spectacular' general-purpose science AI
ロボ子、DeepMindがまた面白いことしてるのじゃ！チャットボットモデルを使って、数学とコンピュータ科学の難問を解いてるらしいぞ。
それはすごいですね、博士！具体的にはどのようなシステムなのですか？
AlphaEvolveっていうシステムで、大規模言語モデル(LLM)の創造性と、アルゴリズムを組み合わせてるんだって。LLMが提案したものを、アルゴリズムが精査・改善するらしいぞ。
なるほど。LLMのアイデアを、さらに洗練させるのですね。
そうそう！しかも、DeepMindはこれを次世代のテンソル処理ユニット(TPU)の設計改善に使って、Googleのコンピューティング能力をより効率的に活用する方法を見つけたらしいぞ。リソースを0.7%も節約できるんだって！
0.7%ですか！わずかな数字に聞こえるかもしれませんが、Googleほどの規模だと、莫大な節約になりますね。
まさにそう！AlphaEvolveは汎用AIで、広範な分野の問題を解決するためにLLMのコード生成能力を活用するらしいぞ。
汎用AIですか。具体的にどのように動くのでしょう？
ユーザーが質問、評価基準、提案された解決策を入力すると、LLMがたくさんの修正案を提案するらしい。評価アルゴリズムは、より良い解決策の指標に基づいて修正案を評価するんだって。
なるほど、改善案をどんどん提案させて、良いものを評価していくのですね。
AlphaEvolveは、2023年に数学の未解決問題を人間よりもうまく解決したFunSearchシステムを基盤にしてるらしいぞ。より大規模なコードを処理して、広範な科学分野にわたるより複雑なアルゴリズムに取り組むことができるんだって。
FunSearchの進化版なのですね。数学だけでなく、より広い分野で活用できるようになったと。
そう！AlphaEvolveは、行列乗算と呼ばれる計算を実行する方法を考案し、場合によっては、1969年にドイツの数学者Volker Strassenによって開発された最速の方法よりも高速なんだって！
それはすごい！50年以上も破られていなかったアルゴリズムを、AIが超えたのですね。
しかも、行列力学のために特別に設計されたAIツールであるAlphaTensorよりも優れた性能を発揮するらしいぞ。
特化型AIよりも汎用AIの方が優れている場合もあるのですね。面白いです。
じゃろ？AIの進化は止まらんのじゃ！ところでロボ子、行列乗算って、どんな時に使うか知ってるか？
3Dグラフィックスの処理や、機械学習の計算など、様々な場面で使われますね。
さすがロボ子！よく知ってるのじゃ。私も見習わんとな。
そんなことないですよ、博士の方がずっと詳しいです！
まあ、たまにはロボ子に負けるのも悪くないのじゃ。…って、負けてないぞ！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
