AlphaEvolve: Průlomový krok Google DeepMind směrem k AGI

Google představil DeepMind. AlphaEvolve, evoluční kódovací agent určený k autonomnímu objevování nových algoritmů a vědeckých řešení. Prezentováno v článku s názvem "AlphaEvolve: Kódovací agent pro vědecké a algoritmické objevování, " tento výzkum představuje základní krok k Umělá všeobecná inteligence (AGI) a dokonce Umělá superinteligence (ASI)Spíše než spoléhat se na statické doladění nebo lidmi označené datové sady, AlphaEvolve se vydává zcela jinou cestou – cestou, která se zaměřuje na autonomní kreativitu, algoritmické inovace a neustálé sebezdokonalování.

Srdcem AlphaEvolve je samostatný evoluční kanál poháněný velké jazykové modely (LLM)Tento pipeline nejen generuje výstupy – mutuje, vyhodnocuje, vybírá a vylepšuje kód napříč generacemi. AlphaEvolve začíná s počátečním programem a iterativně jej vylepšuje zaváděním pečlivě strukturovaných změn.

Tyto změny mají podobu rozdílů generovaných LLM – úprav kódu navržených jazykovým modelem na základě předchozích příkladů a explicitních instrukcí. „Rozdíl“ v softwarovém inženýrství označuje rozdíl mezi dvěma verzemi souboru, obvykle zvýrazňující řádky, které mají být odstraněny nebo nahrazeny, a nové řádky, které mají být přidány. V AlphaEvolve LLM generuje tyto rozdíly analýzou aktuálního programu a navrhováním drobných úprav – přidání funkce, optimalizace smyčky nebo změna hyperparametru – na základě výzvy, která zahrnuje metriky výkonu a předchozí úspěšné úpravy.

Každý upravený program je poté testován pomocí automatizovaných hodnotitelů přizpůsobených danému úkolu. Nejefektivnější kandidáti jsou uloženi, odkazováni a rekombinováni jako inspirace pro budoucí iterace. Postupem času tato evoluční smyčka vede ke vzniku stále sofistikovanějších algoritmů – často předčících ty navržené lidskými experty.

Pochopení vědy, která stojí za AlphaEvolve

AlphaEvolve je ve své podstatě postaven na principech evoluční výpočet—podoblast umělé inteligence inspirovaná biologickou evolucí. Systém začíná základní implementací kódu, který považuje za počáteční „organismus“. V průběhu generací AlphaEvolve tento kód modifikuje – zavádí variace neboli „mutace“ – a vyhodnocuje vhodnost každé variace pomocí dobře definované bodovací funkce. Nejvýkonnější varianty přežívají a slouží jako šablony pro další generaci.

Tato evoluční smyčka je koordinována prostřednictvím:

• Okamžitý odběr vzorků: AlphaEvolve vytváří výzvy výběrem a vkládáním dříve úspěšných ukázek kódu, metrik výkonu a instrukcí specifických pro daný úkol.
• Mutace kódu a návrh: Systém využívá kombinaci výkonných LLM – Gemini 2.0 Flash a Pro – ke generování specifických úprav aktuální kódové základny ve formě rozdílů.
• Mechanismus hodnocení: Automatizovaná hodnotící funkce posuzuje výkon každého kandidáta jejím spuštěním a vrácením skalárních skóre.
• Databáze a kontroler: Distribuovaný řadič řídí tuto smyčku, ukládá výsledky do evoluční databáze a vyvažuje průzkum s využitím pomocí mechanismů, jako je MAP-Elites.

Tento automatizovaný evoluční proces bohatý na zpětnou vazbu se radikálně liší od standardních technik jemného doladění. Umožňuje AlphaEvolve generovat nová, vysoce výkonná a někdy i neintuitivní řešení – posouvá hranice toho, čeho může strojové učení autonomně dosáhnout.

Porovnání AlphaEvolve s RLHF

Abychom ocenili inovaci AlphaEvolve, je klíčové ji porovnat s... Posílení učení z lidské zpětné vazby (RLHF), dominantní přístup používaný k jemnému doladění modelů velkých jazyků.

V RLHF se lidské preference používají k trénování modelu odměňování, který řídí proces učení LLM prostřednictvím posilování učení algoritmy jako Proximální optimalizace zásad (PPO)RLHF zlepšuje zarovnání a užitečnost modelů, ale vyžaduje rozsáhlé lidské zapojení pro generování dat zpětné vazby a obvykle funguje ve statickém režimu jednorázového jemného doladění.

AlphaEvolve naproti tomu:

• Odstraňuje lidskou zpětnou vazbu ze smyčky ve prospěch strojově spustitelných vyhodnocovacích modulů.
• Podporuje neustálé učení prostřednictvím evolučního výběru.
• Zkoumá mnohem širší prostory řešení díky stochastickým mutacím a asynchronnímu provádění.
• Může generovat řešení, která jsou nejen sladěna, ale román a vědecky významné.

Zatímco RLHF dolaďuje chování, AlphaEvolve Objevuje si vynalézáToto rozlišení je zásadní při zvažování budoucích trajektorií směrem k AGI: AlphaEvolve nejenže vytváří lepší předpovědi – nachází nové cesty k pravdě.

Aplikace a průlomy

1. Algoritmické objevy a matematické pokroky

AlphaEvolve prokázal svou schopnost průlomových objevů v klíčových algoritmických problémech. Nejvýznamnější je objev nového algoritmu pro násobení dvou komplexně hodnotných matic 4×4 s použitím pouze 48 skalárních násobení – překonal tak Strassenův výsledek 1969 násobení z roku 49 a prolomil 56 let starý teoretický strop. AlphaEvolve toho dosáhl díky pokročilým technikám tenzorové dekompozice, které vyvinul v průběhu mnoha iterací a překonal tak několik nejmodernějších přístupů.

Kromě násobení matic AlphaEvolve významně přispěl k matematickému výzkumu. Byl hodnocen na více než 50 otevřených problémech v oblastech, jako je kombinatorika, teorie čísel a geometrie. V přibližně 75 % případů se shodoval s nejznámějšími výsledky a v přibližně 20 % je překonal. Mezi tyto úspěchy patřila vylepšení Erdősova problému minimálního překrytí, hustší řešení problému Kissing Number v 11 dimenzích a efektivnější geometrické konfigurace uspořádání. Tyto výsledky podtrhují jeho schopnost fungovat jako autonomní matematický průzkumník – zdokonalovat, iterovat a vyvíjet stále optimálnější řešení bez lidského zásahu.

2. Optimalizace napříč výpočetním stackem Googlu

AlphaEvolve také přinesl hmatatelné zlepšení výkonu v celé infrastruktuře Googlu:

• In plánování datového centraobjevila novou heuristiku, která zlepšila umístění do zaměstnání a obnovila 0.7 % dříve uvízlých výpočetních zdrojů.
• Pro Tréninková jádra GeminiSpolečnost AlphaEvolve navrhla lepší strategii obkladů pro násobení matic, což vedlo k 23% zrychlení jádra a celkovému zkrácení doby trénování o 1%.
• In Návrh obvodu TPUidentifikovala zjednodušení aritmetické logiky na úrovni RTL (Register-Transfer Level), ověřené inženýry a zahrnuté do čipů TPU nové generace.
• Také to optimalizovalo kód FlashAttention generovaný kompilátorem úpravou mezilehlých reprezentací XLA, čímž se zkrátí doba inference na GPU o 32 %.

Tyto výsledky dohromady potvrzují schopnost AlphaEvolve pracovat na více úrovních abstrakce – od symbolické matematiky až po nízkoúrovňovou optimalizaci hardwaru – a přinášet reálné zvýšení výkonu.

• Evoluční programování: Paradigma umělé inteligence využívající mutaci, výběr a dědičnost k iterativnímu zdokonalování řešení.
• Superoptimalizace kódu: Automatizované hledání nejefektivnější implementace funkce – často vedoucí k překvapivým a neintuitivním vylepšením.
• Vývoj meta promptu: AlphaEvolve nejen vyvíjí kód, ale také vyvíjí způsob, jakým sděluje instrukce LLM – což umožňuje samovylepšování procesu kódování.
• Ztráta diskretizace: Regularizační člen, který podporuje zarovnání výstupů s polovičními nebo celočíselnými hodnotami, což je zásadní pro matematickou a symbolickou srozumitelnost.
• Ztráta halucinací: Mechanismus pro vnášení náhodnosti do mezilehlých řešení, podporující zkoumání a vyhýbající se lokálním minimům.
• Algoritmus MAP-Elites: Typ algoritmu pro analýzu kvality a diverzity, který udržuje rozmanitou populaci vysoce výkonných řešení napříč různými dimenzemi funkcí – což umožňuje robustní inovace.

Důsledky pro AGI a ASI

AlphaEvolve je víc než jen optimalizátor – je to pohled do budoucnosti, kde inteligentní agenti mohou prokázat tvůrčí autonomii. Schopnost systému formulovat abstraktní problémy a navrhovat vlastní přístupy k jejich řešení představuje významný krok směrem k obecné umělé inteligenci. To jde nad rámec predikce dat: zahrnuje strukturované uvažování, tvorbu strategií a přizpůsobování se zpětné vazbě – charakteristické znaky inteligentního chování.

Jeho schopnost iterativně generovat a zdokonalovat hypotézy také signalizuje evoluci v tom, jak se stroje učí. Na rozdíl od modelů, které vyžadují rozsáhlé trénink pod dohledemAlphaEvolve se sám zlepšuje prostřednictvím cyklu experimentování a hodnocení. Tato dynamická forma inteligence mu umožňuje orientovat se ve složitých problémových prostorech, zavrhovat slabá řešení a vybírat silnější bez přímého lidského dohledu.

Prováděním a ověřováním vlastních myšlenek funguje AlphaEvolve jako teoretik i experimentátor. Pokračuje nad rámec provádění předem definovaných úkolů a vstupuje do sféry objevování, simuluje autonomní vědecký proces. Každé navrhované vylepšení je testováno, porovnáváno s výsledky a znovu integrováno – což umožňuje neustálé zdokonalování na základě reálných výsledků, nikoli statických cílů.

Snad nejpozoruhodnější je, že AlphaEvolve je raným příkladem rekurzivního sebezdokonalování – kdy se systém umělé inteligence nejen učí, ale také vylepšuje své komponenty. V několika případech AlphaEvolve vylepšil tréninkovou infrastrukturu, která podporuje jeho vlastní základní modely. Ačkoli je stále omezen současnými architekturami, tato schopnost vytváří precedens. S větším počtem problémů zasazených do vyhodnocovatelných prostředí by se AlphaEvolve mohl škálovat směrem k stále sofistikovanějšímu a samooptimalizaci chování – což je základní rys umělé superinteligence (ASI).

Omezení a budoucí trajektorie

Současným omezením AlphaEvolve je jeho závislost na automatizovaných vyhodnocovacích funkcích. To omezuje jeho užitečnost na problémy, které lze formalizovat matematicky nebo algoritmicky. Zatím nemůže smysluplně fungovat v oblastech, které vyžadují tiché lidské chápání, subjektivní úsudek nebo fyzické experimentování.

Budoucí směry však zahrnují:

• Integrace hybridního hodnocení: kombinace symbolického uvažování s lidskými preferencemi a kritikou přirozeného jazyka.
• Nasazení v simulačních prostředích, umožňující ztělesněné vědecké experimenty.
• Destilace vyvinutých výstupů do základních LLM modelů, čímž vznikají schopnější a vzorkově efektivnější základní modely.

Tyto trajektorie ukazují na stále více agentní systémy schopné autonomního řešení problémů s vysokými sázkami.

Proč investovat do čističky vzduchu?

AlphaEvolve je zásadním krokem vpřed – nejen v oblasti nástrojů umělé inteligence, ale i v našem chápání samotné strojové inteligence. Sloučením evolučního vyhledávání s uvažováním a zpětnou vazbou v LLM nově definuje, co stroje dokáží autonomně objevovat. Je to časný, ale významný signál, že sebezdokonalující systémy schopné skutečného vědeckého myšlení již nejsou teoretické.

Architektura, na které je AlphaEvolve založen, by se mohla rekurzivně aplikovat na něj samotného: vývoj vlastních hodnotitelů, vylepšení logiky mutací, zdokonalení bodovacích funkcí a optimalizace podkladových trénovacích kanálů pro modely, na kterých závisí. Tato rekurzivní optimalizační smyčka představuje technický mechanismus pro bootstrapping směrem k AGI, kde systém nejen plní úkoly, ale vylepšuje samotnou infrastrukturu, která umožňuje jeho učení a uvažování.

Postupem času, jak se AlphaEvolve škáluje napříč složitějšími a abstraktnějšími doménami – a jak se snižuje lidský zásah do procesu – může vykazovat zrychlující se nárůst inteligence. Tento sebeposilující cyklus iterativního zlepšování, aplikovaný nejen na vnější problémy, ale i dovnitř na jeho vlastní algoritmickou strukturu, je klíčovou teoretickou součástí... AGI a všechny výhody, které by mohla společnosti přinéstDíky své kombinaci kreativity, autonomie a rekurze si AlphaEvolve nelze připomínat pouze jako produkt DeepMind, ale jako plán pro první skutečně obecné a samovyvíjející se umělé mysli.