Az Alpha Evolve bemutatásával a Google DeepMind fontos mérföldkövet ért el az önfejlesztő mesterséges intelligencia területén. A rendszer célja, hogy algoritmusokat és kódokat optimalizáljon, valamint számítási és matematikai feladatokat új megközelítésekkel tegyen hatékonyabbá.
Az Alpha Evolve működésének kulcsa a nagy nyelvi modellek – például a Gemini 2.0 Pro és a Gemini Flash – együttműködése automatikus kiértékelő egységekkel. Ezek a komponensek együtt alkotnak egy önfejlesztő rendszert, amely képes egyrészt saját tréningfolyamatát javítani, másrészt hardveres (például TPU-chipek) és szoftveres fejlesztésekhez is hozzájárulni.
Felmerül a kérdés, milyen közel állunk ahhoz, hogy az AI-kutatás és optimalizálás teljesen automatizálttá váljon. A videóban szó esik a mesterséges intelligenciák önfejlesztő képességeiről, az úgynevezett intelligencia-explózió lehetőségéről, valamint arról, hogy ezek az úttörő megoldások milyen hatással lehetnek a jelenleg már optimalizáltnak hitt algoritmusokra és hardverekre.
Érdekességként kitérnek olyan, korábban megoldhatatlannak gondolt matematikai-algoritmikus problémákra, amelyeket az Alpha Evolve felülmúlt, például a Strassen-algoritmus optimalizálásával. Általános kérdésként merül fel: hol tartunk most, és hová vezethet ennek a technológiának a gyorsuló fejlődése néhány éven belül?
