AlphaEvolve دیپ‌ مایند: AI برای حل مسائل ریاضی و علوم!

دیپ‌ مایند از AlphaEvolve رونمایی کرد: هوش مصنوعی تکاملی برای کشف و بهینه‌سازی الگوریتم‌های پیشرفته در ریاضی و علوم! | های ورت

(فراتر از تولید محتوا؛ وقتی هوش مصنوعی به دانشمند و مهندس الگوریتم تبدیل می‌شود!)

 

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در سال‌های اخیر با توانایی‌های شگفت‌انگیز خود در خلاصه‌سازی متون، تولید کد، و حتی ایده‌پردازی خلاقانه، جهان را متحول کرده‌اند. اما اکنون، دیپ‌مایند (DeepMind)، آزمایشگاه تحقیقاتی پیشگام هوش مصنوعی گوگل، پا را فراتر گذاشته و از جدیدترین دستاورد خود با نام AlphaEvolve رونمایی کرده است؛ یک عامل کدنویس تکاملی (Evolutionary Coding Agent) که با قدرت مدل‌های پیشرفته جمینای (Gemini)، نه تنها به تولید کد می‌پردازد، بلکه قادر به کشف و بهینه‌سازی الگوریتم‌های بسیار پیچیده برای حل مسائل بنیادین در ریاضیات و علوم کامپیوتر مدرن است!

 

همانطور که در وبلاگ رسمی دیپ‌مایند گوگل اعلام شده، AlphaEvolve با ترکیب خلاقیت و توانایی حل مسئله مدل‌های جمینای با ارزیاب‌های خودکار و یک چارچوب تکاملی، توانسته است به موفقیت‌های چشمگیری دست یابد؛ از افزایش بهره‌وری در مراکز داده عظیم گوگل و کمک به طراحی نسل بعدی تراشه‌های هوش مصنوعی (TPU) گرفته تا سرعت بخشیدن به آموزش خود مدل‌های جمینای و حتی پیشرفت در حل مسائل ریاضی چند صد ساله مانند "مسئله اعداد بوسه"!

 

این دستاورد نشان‌دهنده جهشی قابل توجه از کشف الگوریتم‌های خاص یک حوزه (مانند AlphaTensor برای ضرب ماتریس‌ها) به سمت توسعه الگوریتم‌های بسیار پیچیده‌تر و چندمنظوره برای طیف وسیعی از چالش‌های دنیای واقعی است. اما AlphaEvolve دقیقاً چگونه کار می‌کند؟ چه معماری هوشمندانه‌ای در پس این عامل تکاملی نهفته است؟ دستاوردهای آن در عمل چه بوده و چه آینده‌ای را برای کشف علمی و نوآوری‌های فناورانه نوید می‌دهد؟

های ورت (hiwert.com) در این مقاله جامع و عمیق، به بررسی کامل هوش مصنوعی AlphaEvolve، مکانیزم عملکرد، نتایج شگفت‌انگیز، کاربردهای فعلی و پتانسیل‌های آینده این پیشرفت انقلابی در تلاقی هوش مصنوعی، کدنویسی و کشف علمی می‌پردازد.

 

 

 AlphaEvolve چیست؟ معرفی عامل کدنویس تکاملی دیپ‌مایند با قدرت مدل‌های جمینای

 

AlphaEvolve یک سیستم هوش مصنوعی پیشرفته است که به طور خاص برای کشف و بهینه‌سازی الگوریتم‌ها به صورت عمومی (General-purpose Algorithm Discovery and Optimization) طراحی شده است. این عامل، فراتر از تولید یک تابع یا قطعه کد ساده (کاری که دیپ‌مایند برای اولین بار در سال ۲۰۲۳ نشان داد LLMها قادر به انجام آن برای حل مسائل علمی باز هستند)، می‌تواند کل پایگاه‌های کد (Codebases) را تکامل دهد و الگوریتم‌های بسیار پیچیده‌تری را توسعه دهد.

 

• فلسفه اصلی: ترکیب بهترین‌های دو دنیا:
  • خلاقیت و توانایی حل مسئله مدل‌های زبانی بزرگ جمینای: برای پیشنهاد ایده‌ها و راه‌حل‌های الگوریتمی جدید.
  • دقت و عینیت ارزیاب‌های خودکار: برای تأیید صحت، اجرا و امتیازدهی به برنامه‌های پیشنهادی.
  • قدرت چارچوب تکاملی: برای بهبود مستمر و هدایت فرآیند کشف به سمت راه‌حل‌های بهینه.

 

 

 

 

معماری هوشمند و چندلایه AlphaEvolve: چگونه خلاقیت LLM با ارزیابی دقیق و تکامل همراه می‌شود؟

قدرت AlphaEvolve از یک معماری هوشمند و همکاری چند جزء کلیدی ناشی می‌شود:

 

•  ارکستر مدل‌های جمینای گوگل: همکاری فلش و پرو برای وسعت و عمق ایده‌ها AlphaEvolve از یک مجموعه (Ensemble) از پیشرفته‌ترین مدل‌های زبانی بزرگ گوگل بهره می‌برد:

Gemini Flash: سریع‌ترین و کارآمدترین مدل جمینای، برای به حداکثر رساندن وسعت ایده‌های کاوش شده و ارائه سریع تعداد زیادی برنامه کامپیوتری که راه‌حل‌های الگوریتمی را به صورت کد پیاده‌سازی می‌کنند.

Gemini Pro: قدرتمندترین مدل جمینای، برای ایجاد عمق بحرانی با ارائه پیشنهادات هوشمندانه و بینش‌های عمیق‌تر در مورد بهبود الگوریتم‌ها. این دو مدل با هم همکاری می‌کنند تا هم تنوع و هم کیفیت ایده‌های الگوریتمی را تضمین نمایند. (تصویری که در منبع ارائه شده، این فرآیند را به خوبی نشان می‌دهد: نمونه‌بردار پرامپت ابتدا یک پرامپت برای مدل‌های زبانی مونتاژ می‌کند، سپس مدل‌ها برنامه‌های جدیدی تولید می‌کنند. این برنامه‌ها توسط ارزیاب‌ها بررسی شده و در پایگاه داده برنامه‌ها ذخیره می‌شوند. این پایگاه داده یک الگوریتم تکاملی را پیاده‌سازی می‌کند که تعیین می‌کند کدام برنامه‌ها برای پرامپت‌های آینده استفاده شوند).

 

 

•  ارزیاب‌های خودکار: داوران بی‌طرف برای سنجش کیفیت و صحت برنامه‌های کامپیوتری پیشنهادی توسط مدل‌های جمینای، سپس توسط معیارهای ارزیابی خودکار (Automated Evaluation Metrics) مورد بررسی، اجرا و امتیازدهی قرار می‌گیرند. این معیارها یک ارزیابی عینی و کمی (Objective, Quantifiable) از دقت و کیفیت هر راه‌حل ارائه می‌دهند. این ویژگی، AlphaEvolve را به خصوص برای حوزه‌هایی که پیشرفت در آن‌ها به طور واضح و سیستماتیک قابل اندازه‌گیری است (مانند ریاضیات و علوم کامپیوتر) بسیار مفید می‌سازد.

 

•  چارچوب تکاملی: انتخاب بهترین‌ها و بهبود مستمر هسته اصلی AlphaEvolve، یک چارچوب تکاملی (Evolutionary Framework) است. ایده‌ها (برنامه‌های کد) که امتیاز بالاتری از ارزیاب‌های خودکار دریافت می‌کنند و امیدوارکننده‌تر به نظر می‌رسند، انتخاب شده و به عنوان پایه‌ای برای نسل بعدی پیشنهادات الگوریتمی توسط مدل‌های جمینای استفاده می‌شوند. این فرآیند تکراری و الهام گرفته از تکامل طبیعی، به سیستم اجازه می‌دهد تا به طور مستمر راه‌حل‌های خود را بهبود بخشیده و به سمت الگوریتم‌های بهینه‌تر و کارآمدتر حرکت کند.

 

 

AlphaEvolve در عمل: نتایج شگفت‌ انگیز در بهینه‌سازی اکوسیستم محاسباتی عظیم گوگل!

دیپ‌مایند طی یک سال گذشته، الگوریتم‌های کشف شده توسط AlphaEvolve را در بخش‌های مختلف اکوسیستم محاسباتی گوگل، از جمله مراکز داده، سخت‌افزار و نرم‌افزار، به کار گرفته است. تأثیر هر یک از این بهبودها، در سراسر زیرساخت هوش مصنوعی و محاسباتی گوگل تکثیر شده و به ساخت یک اکوسیستم دیجیتال قدرتمندتر و پایدارتر برای تمام کاربران کمک کرده است:

 

 

•  انقلابی در زمان‌ بندی مراکز داده گوگل با سیستم Borg:

AlphaEvolve یک هیوریستیک (روش ابتکاری) ساده اما فوق‌العاده مؤثر برای کمک به سیستم ارکستراسیون Borg (سیستم مدیریت کلاسترهای عظیم گوگل) کشف کرده است تا مراکز داده گسترده گوگل را با کارایی بیشتری مدیریت کند.

این راه‌حل که بیش از یک سال است در مرحله تولید قرار دارد، به طور مداوم و به طور متوسط ۰.۷٪ از منابع محاسباتی جهانی گوگل را بازیابی می‌کند! این افزایش بهره‌وری پایدار به این معناست که در هر لحظه، وظایف بیشتری می‌توانند با همان زیرساخت محاسباتی انجام شوند.

کد قابل خواندن توسط انسان: نکته بسیار مهم این است که راه‌حل ارائه شده توسط AlphaEvolve به صورت کد قابل فهم برای انسان است که مزایای عملیاتی قابل توجهی مانند قابلیت تفسیر، اشکال‌زدایی، پیش‌بینی‌پذیری و سهولت استقرار را به همراه دارد.

 

 

•  دستیاری هوشمند در طراحی سخت‌ افزارهای نسل آینده (واحدهای پردازش تانسوری - TPU):

AlphaEvolve یک بازنویسی کد Verilog را پیشنهاد داد که بیت‌های غیرضروری را در یک مدار حسابی کلیدی و بسیار بهینه‌شده برای ضرب ماتریس‌ها حذف می‌کرد. این مدار، بخشی از یک واحد پردازش تانسوری (TPU) آینده گوگل (شتاب‌دهنده سفارشی هوش مصنوعی گوگل) است.

تأییدیه دقیق: پیشنهاد ارائه شده باید از روش‌های تأییدیه بسیار قوی عبور کند تا اطمینان حاصل شود که مدار اصلاح‌شده، صحت عملکردی خود را حفظ می‌کند.

همکاری انسان و AI: با ارائه پیشنهادات در زبان استاندارد طراحان تراشه (Verilog)، AlphaEvolve یک رویکرد همکاری بین هوش مصنوعی و مهندسان سخت‌افزار را برای تسریع طراحی تراشه‌های تخصصی آینده ترویج می‌کند.

 

 

 

 

• بهبود چشمگیر در آموزش و استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی (از جمله خود جمینای!): AlphaEvolve در حال تسریع عملکرد و سرعت تحقیقات در خود حوزه هوش مصنوعی است:

سرعت بخشیدن به ضرب ماتریس‌ها: با یافتن راه‌های هوشمندانه‌تر برای تقسیم یک عملیات بزرگ ضرب ماتریس به زیرمسئله‌های قابل مدیریت‌تر، توانست سرعت این هسته محاسباتی حیاتی را در معماری خود مدل جمینای تا ۲۳٪ افزایش دهد که منجر به کاهش ۱٪ در زمان آموزش کلی جمینای شده است! با توجه به اینکه توسعه مدل‌های هوش مصنوعی مولد نیازمند منابع محاسباتی عظیمی است، هرگونه افزایش بهره‌وری به صرفه‌جویی قابل توجهی منجر می‌شود.

کاهش زمان مهندسی: AlphaEvolve زمان مورد نیاز مهندسان متخصص برای بهینه‌سازی هسته‌های محاسباتی را از هفته‌ها تلاش به تنها چند روز آزمایش خودکار کاهش داده و به محققان اجازه می‌دهد سریع‌تر نوآوری کنند.

بهینه‌سازی دستورالعمل‌های سطح پایین GPU: این حوزه فوق‌العاده پیچیده معمولاً به شدت توسط کامپایلرها بهینه شده و مهندسان انسانی به ندرت مستقیماً آن را تغییر می‌دهند. اما AlphaEvolve موفق شد تا ۳۲.۵٪ سرعت را برای پیاده‌سازی هسته FlashAttention (یک جزء کلیدی در مدل‌های ترانسفورمر) افزایش دهد! این نوع بهینه‌سازی به متخصصان کمک می‌کند تا گلوگاه‌های عملکردی را شناسایی کرده و بهبودها را به راحتی در پایگاه کد خود ادغام کنند و بهره‌وری خود را افزایش دهند.

 

 

 

گشایش مرزهای جدید در ریاضیات و کشف الگوریتم‌های بنیادی: از ضرب ماتریس تا مسئله اعداد بوسه!

قدرت AlphaEvolve تنها به بهینه‌سازی سیستم‌های موجود محدود نمی‌شود، بلکه می‌تواند رویکردهای کاملاً جدیدی را برای مسائل پیچیده ریاضی و الگوریتمی پیشنهاد دهد:

 

• فراتر از AlphaTensor: کشف الگوریتم‌های جدید و کارآمدتر برای ضرب ماتریس‌ها: با ارائه تنها یک اسکلت کد حداقلی برای یک برنامه کامپیوتری، AlphaEvolve بسیاری از اجزای یک رویه بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان کاملاً جدید را طراحی کرد. این رویه منجر به کشف چندین الگوریتم جدید برای ضرب ماتریس‌ها شد که یک مسئله بنیادین در علوم کامپیوتر است.

دستاورد خیره‌کننده: برای ضرب ماتریس‌های ۴×۴ با مقادیر مختلط، AlphaEvolve الگوریتمی را یافت که تنها از ۴۸ ضرب اسکالر استفاده می‌کند! این یک پیشرفت قابل توجه نسبت به الگوریتم معروف اشتروسن (Strassen) در سال ۱۹۶۹ است که پیش از این به عنوان بهترین الگوریتم در این زمینه شناخته می‌شد.

برتری نسبت به AlphaTensor: این یافته همچنین پیشرفتی چشمگیر نسبت به کار قبلی دیپ‌مایند، یعنی AlphaTensor (که متخصص کشف الگوریتم‌های ضرب ماتریس بود) محسوب می‌شود. AlphaTensor برای ماتریس‌های ۴×۴ تنها توانسته بود بهبودهایی را برای محاسبات باینری پیدا کند، نه برای مقادیر مختلط.

پیچیدگی فرآیند کشف: دیپ‌مایند اشاره می‌کند که این کشف جدید بسیار غیربدیهی بوده و نیازمند ۱۵ جهش (Mutation) در طول فرآیند تکاملی توسط AlphaEvolve بوده است.

 

 

 

 

حل مسائل باز ریاضی: از هندسه و ترکیبیات تا نظریه اعداد! برای بررسی وسعت توانایی‌های AlphaEvolve، این سیستم بر روی بیش از ۵۰ مسئله باز (Open Problems) در تحلیل ریاضی، هندسه، ترکیبیات و نظریه اعداد اعمال شد.

سرعت در راه‌اندازی آزمایش‌ها: انعطاف‌پذیری سیستم به محققان اجازه داد تا بیشتر آزمایش‌ها را تنها در عرض چند ساعت راه‌اندازی کنند.

بازکشف راه‌حل‌های پیشرفته: در حدود ۷۵٪ موارد، AlphaEvolve توانست راه‌حل‌های پیشرفته و شناخته‌شده فعلی را (تا جایی که دانش محققان اجازه می‌داد) بازکشف کند.

پیشرفت در مسائل حل نشده: و اما نکته هیجان‌انگیزتر اینکه، در ۲۰٪ موارد، AlphaEvolve توانست راه‌حل‌های شناخته‌شده قبلی را بهبود بخشد و در واقع، در حل آن مسائل باز ریاضی، پیشرفت ایجاد کند!

مثال برجسته: پیشرفت در "مسئله اعداد بوسه" (Kissing Number Problem): این یک چالش هندسی کلاسیک است که بیش از ۳۰۰ سال ریاضیدانان را به خود مشغول کرده و مربوط به حداکثر تعداد کره‌های واحد غیرهمپوشان است که می‌توانند یک کره واحد مشترک را لمس کنند. AlphaEvolve توانست یک پیکربندی از ۵۹۳ کره بیرونی را کشف کرده و یک کران پایین جدید (New Lower Bound) برای این مسئله در ۱۱ بعد ایجاد کند! این یک دستاورد قابل توجه در یک مسئله تاریخی ریاضیات است.

 

 

 

 آینده AlphaEvolve و چشم‌انداز پیش رو: از دسترسی دانشگاهی تا کاربردهای متحول‌کننده در صنایع مختلف

دیپ‌مایند مسیر روشنی را برای آینده AlphaEvolve ترسیم کرده است:

 

• بهبود مستمر همگام با پیشرفت مدل‌های زبانی بزرگ: انتظار می‌رود با افزایش قابلیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ، به خصوص در زمینه کدنویسی، عملکرد AlphaEvolve نیز به طور مداوم بهبود یابد.

 

• رابط کاربری دوستانه و برنامه دسترسی اولیه برای محققان: تیم دیپ‌مایند با همکاری تیم تحقیقاتی People + AI Research (PAIR)، در حال ساخت یک رابط کاربری دوستانه (Friendly User Interface) برای تعامل با AlphaEvolve هستند. همچنین، یک برنامه دسترسی اولیه (Early Access Program) برای کاربران منتخب دانشگاهی برنامه‌ریزی شده و امکان دسترسی گسترده‌تر به آن در آینده نیز در حال بررسی است. (یک فرم ثبت‌نام برای علاقه‌مندان ارائه شده است).

 

• پتانسیل کاربرد در طیف وسیعی از حوزه‌ها: فراتر از ریاضی و کامپیوتر! اگرچه AlphaEvolve در حال حاضر بیشتر در مسائل ریاضی و محاسباتی به کار گرفته شده، اما ماهیت عمومی (General Nature) آن به این معناست که می‌تواند برای هر مسئله‌ای که راه‌حل آن قابل توصیف به عنوان یک الگوریتم باشد و بتوان آن را به طور خودکار تأیید کرد، اعمال شود. دیپ‌مایند معتقد است که AlphaEvolve می‌تواند در بسیاری از حوزه‌های دیگر نیز تحول‌آفرین باشد، از جمله:

علم مواد (Material Science): کشف مواد جدید با خواص مطلوب.

کشف دارو (Drug Discovery): طراحی مولکول‌های دارویی جدید و بهینه‌سازی فرآیندهای تولید.

پایداری (Sustainability): یافتن راه‌حل‌های الگوریتمی برای چالش‌های زیست‌محیطی و انرژی.

کاربردهای گسترده‌تر فناورانه و تجاری.

 

 

 

 AlphaEvolve، نیروی تکاملی هوش مصنوعی برای گشودن پیچیده‌ترین رازهای علم و مهندسی | های ورت

 

رونمایی از AlphaEvolve توسط دیپ‌مایند، نشان‌دهنده یک گام بلند و بسیار مهم در تکامل هوش مصنوعی است. این عامل کدنویس تکاملی، با ترکیب هوشمندانه قدرت خلاقیت مدل‌های زبانی پیشرفته جمینای، دقت ارزیاب‌های خودکار و پویایی چارچوب تکاملی، نه تنها توانسته است به بهینه‌سازی‌های چشمگیری در زیرساخت‌های عظیم محاسباتی گوگل دست یابد، بلکه مرزهای دانش را در مسائل بنیادین ریاضیات نیز جابجا کرده است.

 

موفقیت AlphaEvolve در کشف الگوریتم‌های جدید برای ضرب ماتریس‌ها و پیشرفت در مسئله تاریخی اعداد بوسه، گواهی بر پتانسیل شگرف این رویکرد برای تسریع اکتشافات علمی و مهندسی است. ماهیت عمومی و انعطاف‌پذیر این سیستم، امید به کاربرد آن در حل چالش‌های بزرگ بشریت در حوزه‌هایی چون پزشکی، علم مواد و پایداری را افزایش می‌دهد.