{"id":8340,"date":"2023-12-15T20:06:58","date_gmt":"2023-12-15T20:06:58","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=8340"},"modified":"2023-12-16T12:09:40","modified_gmt":"2023-12-16T12:09:40","slug":"deepmind-makes-major-breakthrough-in-mathematical-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/12\/deepmind-makes-major-breakthrough-in-mathematical-machine-learning\/","title":{"rendered":"DeepMind erzielt gro\u00dfen Durchbruch beim mathematischen maschinellen Lernen"},"content":{"rendered":"<p><b>DeepMind-Forscher stellten \"FunSearch\" vor, eine neuartige Methode, die gro\u00dfe Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) nutzt, um neue mathematische und computerwissenschaftliche L\u00f6sungen zu finden.\u00a0<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Papier, ver\u00f6ffentlicht in <a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41586-023-06924-6\">Natur<\/a>beschreibt FunSearch, eine Kombination aus einem vorgebildeten LLM, das mit erfinderischen, codebasierten L\u00f6sungen beauftragt wird, und einem automatischen Auswerter, der Ungenauigkeiten im Probleml\u00f6sungsprozess abmildert.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Zun\u00e4chst werden mithilfe des LLM kreative L\u00f6sungen in Form von Computercode erstellt. Anschlie\u00dfend \u00fcberpr\u00fcft das automatisierte System diese L\u00f6sungen, um sicherzustellen, dass sie korrekt und n\u00fctzlich sind. Dieser Prozess wird wiederholt, wobei die L\u00f6sungen in jedem Zyklus weiter verfeinert werden, so dass aus den anf\u00e4nglichen Ideen neues, verifiziertes Wissen entsteht.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Einfach ausgedr\u00fcckt, ist FunSearch wie ein Brainstorming zwischen einem sehr kreativen Denker (dem LLM) und einem strengen Faktenpr\u00fcfer, die gemeinsam innovative Antworten auf komplexe Probleme finden.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dieser iterative Prozess erm\u00f6glicht es, aus anf\u00e4nglichen Ideen verifiziertes neues Wissen zu entwickeln. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In den aktuellen Experimenten von DeepMind hat FunSearch erfolgreich neue Erkenntnisse zu wichtigen mathematischen Problemen geliefert, darunter das Cap-Set-Problem und das Bin-Packing-Problem.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Bew\u00e4ltigung des Problems der Obergrenzen<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Einer der wichtigsten Erfolge der <a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/d41586-023-04043-w\">FunSearch<\/a> ist seine Leistung bei dem Cap-Set-Problem, einer komplexen Herausforderung innerhalb der mathematischen Theorie.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hier ein tieferer Einblick in dieses Problem:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Das Cap-Set-Problem basiert auf einem hochdimensionalen Raum, in dem das Ziel darin besteht, die gr\u00f6\u00dftm\u00f6gliche Menge von Punkten (ein Cap-Set) zu finden, bei der keine drei Punkte auf einer geraden Linie liegen.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Die Herausforderung besteht darin, dass die Zahl der m\u00f6glichen Kombinationen mit zunehmender Dimensionalit\u00e4t des Raums exponentiell ansteigt, so dass herk\u00f6mmliche Berechnungsmethoden unwirksam werden.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Der Durchbruch von FunSearch liegt in der Entwicklung von Programmen, die gr\u00f6\u00dfere Kappens\u00e4tze identifizieren k\u00f6nnen als bisher bekannt, und damit eine noch nie dagewesene F\u00e4higkeit demonstrieren, menschlich gesteuertes mathematisches Wissen zu \u00fcbertreffen.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p>Ein praktischeres Problem, mit dem sich FunSearch befasst, ist das Bin-Packing-Problem, bei dem optimale Strategien f\u00fcr das Packen von Gegenst\u00e4nden unterschiedlicher Gr\u00f6\u00dfe in Containern gesucht werden, eine Herausforderung, die sowohl in physischen Szenarien, wie der Organisation von Versandcontainern, als auch in der Computerwissenschaft, wie der effizienten Organisation von Computeraufgaben, relevant ist.<\/p>\n<p>Bei herk\u00f6mmlichen Methoden werden die Gegenst\u00e4nde in der Regel in den ersten verf\u00fcgbaren Raum oder in den Raum mit dem geringsten verbleibenden Platz gepackt.<\/p>\n<p>FunSearch hat jedoch wirksame Ans\u00e4tze eingef\u00fchrt, die es strategisch vermeiden, un\u00fcberbr\u00fcckbare kleine L\u00fccken zu hinterlassen.<\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">M\u00f6gliche Anwendungen von FunSearch<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Jordan Ellenberg, Mathematikprofessor an der University of Wisconsin-Madison und Mitautor der Studie, betonte die Bedeutung von FunSearch f\u00fcr die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion in der Informatik und Mathematik.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\"Was ich wirklich aufregend finde, sogar noch mehr als die spezifischen Ergebnisse, die wir gefunden haben, sind die Aussichten, die sich daraus f\u00fcr die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion in der Mathematik ergeben\", so Ellenberg. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Er f\u00fchrte weiter aus: \"Anstatt eine L\u00f6sung zu generieren, erzeugt FunSearch ein Programm, das die L\u00f6sung findet. Eine L\u00f6sung f\u00fcr ein bestimmtes Problem gibt mir keinen Aufschluss dar\u00fcber, wie ich andere verwandte Probleme l\u00f6sen kann.\"<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\"Aber ein Programm, das die L\u00f6sung findet, ist etwas, das ein Mensch lesen und interpretieren kann und dadurch hoffentlich Ideen f\u00fcr das n\u00e4chste Problem und das n\u00e4chste und das n\u00e4chste generiert.\"<\/span><\/p>\n<p>Hier erfahren Sie mehr dar\u00fcber, wie FunSearch neue Wege des maschinellen Lernens beschreitet:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Kreative Probleml\u00f6sung mit Codegenerierung<\/strong>: Im Gegensatz zu vielen KI-Systemen, die sich auf Datenanalyse oder Mustererkennung konzentrieren, ist FunSearch darauf spezialisiert, kreative L\u00f6sungen in Computercode zu generieren. Dadurch kann es Probleme angehen, bei denen es nicht nur um die Interpretation von Daten geht, sondern auch darum, neue Wege zur L\u00f6sung komplexer Probleme zu finden.<\/li>\n<li><strong>Iterative Verfeinerung<\/strong>: FunSearch arbeitet mit einem iterativen Prozess der kontinuierlichen Verbesserung von L\u00f6sungen. Es beginnt mit einer ersten Idee, die vom LLM generiert wird, und wird dann durch eine Reihe von Bewertungen und Verbesserungen verfeinert. Dieser Prozess ahmt nach, wie Menschen oft Probleme l\u00f6sen - sie beginnen mit einer groben Idee und verbessern sie im Laufe der Zeit.<\/li>\n<li><strong>Kreativit\u00e4t und Strenge<\/strong>: FunSearch \u00fcberbr\u00fcckt die Kluft zwischen kreativer Probleml\u00f6sung und strenger Bewertung. Das LLM bringt Kreativit\u00e4t und Innovation ein, indem es neue und unerforschte L\u00f6sungen generiert, w\u00e4hrend der automatische Evaluator sicherstellt, dass diese L\u00f6sungen genau und praktikabel sind. Dieser duale Ansatz ist in wissenschaftlichen Bereichen, in denen Innovation mit Pr\u00e4zision verbunden werden muss, von entscheidender Bedeutung.<\/li>\n<li><strong>Transparenz:<\/strong> Einer der einzigartigen Aspekte von FunSearch ist seine F\u00e4higkeit, transparente, interpretierbare Ergebnisse zu liefern. Anstatt eine endg\u00fcltige Antwort zu geben, generiert es ein Programm, das detailliert beschreibt, wie diese L\u00f6sung erreicht wurde. Diese Transparenz ist entscheidend f\u00fcr die wissenschaftliche Forschung, bei der das Verst\u00e4ndnis des Prozesses ebenso wichtig ist wie das Ergebnis.<\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pushmeet Kohli, Leiter des Bereichs KI f\u00fcr Wissenschaft bei DeepMind, erkl\u00e4rte, wie FunSearch eine neue Form der Forschung im Bereich maschinelles Lernen erm\u00f6glicht: \"Das wird die Art und Weise, wie Menschen an Informatik und algorithmische Entdeckungen herangehen, tats\u00e4chlich ver\u00e4ndern. Zum ersten Mal sehen wir, dass LLMs nicht die F\u00fchrung \u00fcbernehmen, aber definitiv dabei helfen, die Grenzen dessen, was in Algorithmen m\u00f6glich ist, zu verschieben.\"<\/span><\/p>\n<p>Durch die Verbindung der kreativen F\u00e4higkeiten von LLMs mit einer strengen Bewertung zeigt FunSearch einen neuartigen Ansatz zur Bew\u00e4ltigung komplexer offener Probleme. Sein praktischer Nutzen wird faszinierend sein.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>DeepMind-Forscher stellten \"FunSearch\" vor, eine neuartige Methode, die Large Language Models (LLMs) nutzt, um neue L\u00f6sungen f\u00fcr Mathematik und Informatik zu finden.  In der in Nature ver\u00f6ffentlichten Arbeit wird FunSearch beschrieben, das ein vortrainiertes LLM, das mit erfinderischen, codebasierten L\u00f6sungen beauftragt wird, mit einem automatischen Evaluator kombiniert, der Ungenauigkeiten im Probleml\u00f6sungsprozess abschw\u00e4cht.  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