{"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\/it\/2023\/12\/deepmind-makes-major-breakthrough-in-mathematical-machine-learning\/","title":{"rendered":"DeepMind compie un importante passo avanti nell'apprendimento matematico delle macchine"},"content":{"rendered":"<p><b>I ricercatori di DeepMind hanno presentato \"FunSearch\", un metodo innovativo che sfrutta i Large Language Models (LLM) per trovare nuove soluzioni matematiche e informatiche.\u00a0<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il documento, pubblicato in <a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41586-023-06924-6\">Natura<\/a>, descrive FunSearch, che combina un LLM pre-addestrato con soluzioni inventive basate sul codice e un valutatore automatico che attenua le imprecisioni nel processo di risoluzione dei problemi.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Si inizia utilizzando l'LLM per generare soluzioni creative sotto forma di codice informatico. Poi, il sistema automatico verifica queste soluzioni per assicurarsi che siano corrette e utili. Questo processo si ripete, affinando ulteriormente le soluzioni a ogni ciclo, facendo evolvere le idee iniziali in nuove conoscenze verificate.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In parole povere, FunSearch \u00e8 come una sessione di brainstorming tra un pensatore molto creativo (il LLM) e un rigoroso fact-checker, che lavorano insieme per trovare risposte innovative a problemi complessi.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Questo processo iterativo consente alle idee iniziali di evolvere in nuove conoscenze verificate. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Negli attuali esperimenti di DeepMind, FunSearch ha fornito nuovi spunti di riflessione su problemi matematici chiave, tra cui il problema dell'insieme di tappi e il problema del bin-packing.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Affrontare il problema del cap set<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Uno dei principali successi di <a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/d41586-023-04043-w\">FunSearch<\/a> \u00e8 la sua prestazione nel problema degli insiemi di tappi, una sfida complessa nell'ambito della teoria matematica.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ecco un approfondimento su questo problema:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Il problema degli insiemi di punti \u00e8 basato su uno spazio ad alta dimensionalit\u00e0, in cui l'obiettivo \u00e8 trovare l'insieme pi\u00f9 grande possibile di punti (un insieme di punti) in cui non ci sono tre punti allineati in linea retta.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">La sfida deriva dalla crescita esponenziale delle combinazioni possibili con l'aumento della dimensionalit\u00e0 dello spazio, che rende inefficaci gli approcci computazionali tradizionali.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">L'innovazione di FunSearch consiste nel generare programmi che hanno identificato insiemi di tappi pi\u00f9 ampi di quelli precedentemente conosciuti, dimostrando una capacit\u00e0 senza precedenti di superare la conoscenza matematica guidata dall'uomo.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p>Un problema pi\u00f9 pratico affrontato da FunSearch \u00e8 il bin packing problem, che cerca strategie ottimali per impacchettare oggetti di varie dimensioni in contenitori, una sfida rilevante sia in scenari fisici, come l'organizzazione di container per le spedizioni, sia nella scienza computazionale, come l'organizzazione di compiti computazionali per l'efficienza.<\/p>\n<p>I metodi tradizionali prevedono l'imballaggio degli oggetti nel primo spazio disponibile o in quello con il minor spazio residuo.<\/p>\n<p>Tuttavia, FunSearch ha introdotto approcci efficaci che evitano strategicamente di lasciare piccole lacune non colmabili.<\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">I potenziali utilizzi di FunSearch<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Jordan Ellenberg, professore di matematica all'Universit\u00e0 del Wisconsin-Madison e coautore del lavoro, ha sottolineato le implicazioni di FunSearch per il futuro dell'interazione uomo-macchina nell'informatica e nella matematica.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\"Ci\u00f2 che trovo davvero entusiasmante, ancor pi\u00f9 dei risultati specifici che abbiamo trovato, sono le prospettive che suggerisce per il futuro dell'interazione uomo-macchina in matematica\", ha detto Ellenberg. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">E ha aggiunto: \"Invece di generare una soluzione, FunSearch genera un programma che trova la soluzione. Una soluzione a un problema specifico potrebbe non darmi indicazioni su come risolvere altri problemi correlati\".<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\"Ma un programma che trova la soluzione, \u00e8 qualcosa che un essere umano pu\u00f2 leggere e interpretare e, auspicabilmente, generare idee per il problema successivo e quello successivo e quello successivo ancora\".<\/span><\/p>\n<p>Ecco ulteriori dettagli su come FunSearch apre nuovi orizzonti nell'apprendimento automatico:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Risoluzione creativa di problemi con la generazione di codice<\/strong>: A differenza di molti sistemi di intelligenza artificiale che si concentrano sull'analisi dei dati o sul riconoscimento dei modelli, FunSearch \u00e8 specializzato nella generazione di soluzioni creative nel codice del computer. Ci\u00f2 gli consente di affrontare problemi che non riguardano solo l'interpretazione dei dati, ma anche la creazione di nuovi modi per risolvere problemi complessi.<\/li>\n<li><strong>Raffinamento iterativo<\/strong>: FunSearch impiega un processo iterativo di miglioramento continuo delle soluzioni. Si parte da un'idea iniziale generata dal LLM, poi perfezionata attraverso una serie di valutazioni e miglioramenti. Questo processo imita il modo in cui gli esseri umani spesso risolvono i problemi: partendo da un'idea iniziale e migliorandola nel tempo.<\/li>\n<li><strong>Creativit\u00e0 e rigore<\/strong>: FunSearch colma il divario tra la risoluzione creativa dei problemi e la valutazione rigorosa. Il LLM apporta creativit\u00e0 e innovazione, generando soluzioni nuove e inesplorate, mentre il valutatore automatico assicura che queste soluzioni siano accurate e praticabili. Questo duplice approccio \u00e8 fondamentale nei settori scientifici in cui l'innovazione deve essere abbinata alla precisione.<\/li>\n<li><strong>Trasparenza:<\/strong> Uno degli aspetti unici di FunSearch \u00e8 la sua capacit\u00e0 di fornire risultati trasparenti e interpretabili. Invece di offrire una risposta finale, genera un programma che spiega in dettaglio come \u00e8 stata raggiunta la soluzione. Questa trasparenza \u00e8 fondamentale per la ricerca scientifica, dove la comprensione del processo \u00e8 importante quanto il risultato.<\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pushmeet Kohli, responsabile dell'IA per la scienza di DeepMind, ha spiegato come FunSearch sblocchi una nuova forma di ricerca sull'apprendimento automatico: \"Questo trasformer\u00e0 il modo in cui le persone si avvicinano all'informatica e alla scoperta degli algoritmi. Per la prima volta, vedremo i LLM non prendere il sopravvento, ma sicuramente assistere nello spingere i confini di ci\u00f2 che \u00e8 possibile fare con gli algoritmi\".<\/span><\/p>\n<p>Combinando le capacit\u00e0 creative dei LLM con una valutazione rigorosa, FunSearch illustra un approccio innovativo per affrontare complessi problemi aperti. I suoi usi pratici saranno affascinanti.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>I ricercatori di DeepMind hanno presentato \"FunSearch\", un metodo innovativo che sfrutta i Large Language Models (LLM) per trovare nuove soluzioni in matematica e informatica.  L'articolo, pubblicato su Nature, descrive FunSearch, che combina un LLM pre-addestrato con il compito di trovare soluzioni creative basate sul codice e un valutatore automatico che attenua le imprecisioni nel processo di risoluzione dei problemi.  Il sistema inizia utilizzando l'LLM per generare soluzioni creative sotto forma di codice informatico. 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