Le nouvel agent d’IA de Google Deepmind utilise de grands modèles de langage pour résoudre les problèmes du monde réel

«Vous pouvez le voir comme une sorte d’agent super codage», explique Pushmeet Kohli, vice-président de Google Deepmind qui dirige son IA pour les équipes scientifiques. « Il ne propose pas seulement un morceau de code ou un montage, il produit en fait un résultat que personne n’était peut-être au courant. »

En particulier, Alphaevolve a trouvé un moyen d’améliorer le logiciel que Google utilise pour allouer des emplois à ses nombreux millions de serveurs à travers le monde. Google Deepmind affirme que la société utilise ce nouveau logiciel dans tous ses centres de données depuis plus d’un an, libérant 0,7% des ressources informatiques totales de Google. Cela pourrait ne pas sembler beaucoup, mais à l’échelle de Google, c’est énorme.

Jakob Moosbauer, mathématicien à l’Université de Warwick au Royaume-Uni, est impressionné. Il dit que la façon dont Alphaevolve recherche des algorithmes qui produisent des solutions spécifiques – plutôt que de rechercher les solutions elles-mêmes – la rend particulièrement puissante. «Cela rend l’approche applicable à un si large éventail de problèmes», dit-il. «L’IA devient un outil qui sera essentiel en mathématiques et en informatique.»

Alphaevolve poursuit une ligne de travail que Google Deepmind poursuit depuis des années. Sa vision est que l’IA peut aider à faire progresser les connaissances humaines à travers les mathématiques et les sciences. En 2022, il a développé un alphatenseur, un modèle qui a trouvé un moyen plus rapide de résoudre les multiplications matricielles—Un problème fondamental en informatique – Bénération d’un record qui s’est résumé pendant plus de 50 ans. En 2023, il a révélé Alphadev, qui a découvert des moyens plus rapides d’effectuer un certain nombre de calculs de base effectué par des ordinateurs des milliards de fois par jour. Alphatensor et Alphadev transforment tous deux les problèmes de mathématiques en une sorte de jeu, puis recherchez une série gagnante de mouvements.

FunSearch, qui est arrivé fin 2023, a échangé l’IA de jeu et l’a remplacé par des LLM qui peut générer du code. Parce que les LLM peuvent effectuer une gamme de tâches, FunSearch peut prendre une plus grande variété de problèmes que ses prédécesseurs, qui ont été formés pour jouer un seul type de jeu. L’outil a été utilisé pour résoudre un célèbre problème non résolu en mathématiques pures.

Alphaevolve est la prochaine génération de FunSearch. Au lieu de proposer de courts extraits de code pour résoudre un problème spécifique, comme FunSearch l’a fait, il peut produire des programmes qui font des centaines de lignes longs. Cela le rend applicable à une variété de problèmes beaucoup plus large.

En théorie, Alphaevolve pourrait être appliqué à tout problème qui peut être décrit dans le code et qui a des solutions qui peuvent être évaluées par un ordinateur. « Les algorithmes gèrent le monde qui nous entoure, donc l’impact de cela est énorme », explique Matej Balog, chercheur de Google Deepmind qui dirige l’équipe de découverte d’algorithme.

Survie des plus aptes

Voici comment cela fonctionne: Alphaevolve peut être invité comme n’importe quel LLM. Donnez-lui une description du problème et de tout indice supplémentaire que vous souhaitez, comme les solutions précédentes, et Alphaevolve obtiendra Gemini 2.0 Flash (la version la plus petite et la plus rapide du phare LLM de Google Deepmind) pour générer plusieurs blocs de code pour résoudre le problème.