AlphaEvolve: il passo rivoluzionario di Google DeepMind verso l'AGI

Google DeepMind ha svelato AlphaEvolve, un agente di codifica evolutivo progettato per scoprire autonomamente nuovi algoritmi e soluzioni scientifiche. Presentato nell'articolo intitolato "AlphaEvolve: un agente di codifica per la scoperta scientifica e algoritmica, " questa ricerca rappresenta un passo fondamentale verso Intelligenza generale artificiale (AGI) e persino Superintelligenza Artificiale (ASI)Invece di affidarsi a una messa a punto statica o a set di dati etichettati dall'uomo, AlphaEvolve intraprende un percorso completamente diverso, incentrato sulla creatività autonoma, sull'innovazione algoritmica e sul continuo miglioramento personale.

Il cuore di AlphaEvolve è una pipeline evolutiva autonoma alimentata da modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)Questa pipeline non si limita a generare output: modifica, valuta, seleziona e migliora il codice attraverso le generazioni. AlphaEvolve parte da un programma iniziale e lo perfeziona iterativamente introducendo modifiche attentamente strutturate.

Queste modifiche assumono la forma di diff generati da LLM, ovvero modifiche al codice suggerite da un modello linguistico basato su esempi precedenti e istruzioni esplicite. In ingegneria del software, un "diff" si riferisce alla differenza tra due versioni di un file, evidenziando in genere le righe da rimuovere o sostituire e quelle da aggiungere. In AlphaEvolve, LLM genera queste diff analizzando il programma corrente e proponendo piccole modifiche (aggiunta di una funzione, ottimizzazione di un ciclo o modifica di un iperparametro) in base a un prompt che include metriche delle prestazioni e precedenti modifiche riuscite.

Ogni programma modificato viene quindi testato utilizzando valutatori automatici personalizzati per il compito. I candidati più efficaci vengono archiviati, referenziati e ricombinati come ispirazione per le iterazioni future. Nel tempo, questo ciclo evolutivo porta all'emergere di algoritmi sempre più sofisticati, spesso superiori a quelli progettati da esperti umani.

Comprendere la scienza dietro AlphaEvolve

Nel suo nucleo, AlphaEvolve si basa sui principi di calcolo evolutivo—un sottocampo dell'intelligenza artificiale ispirato all'evoluzione biologica. Il sistema inizia con un'implementazione di base del codice, che tratta come un "organismo" iniziale. Attraverso le generazioni, AlphaEvolve modifica questo codice, introducendo varianti o "mutazioni", e valuta l'idoneità di ciascuna variante utilizzando una funzione di punteggio ben definita. Le varianti più performanti sopravvivono e fungono da modelli per la generazione successiva.

Questo ciclo evolutivo è coordinato attraverso:

• Campionamento rapido: AlphaEvolve crea prompt selezionando e incorporando esempi di codice, parametri delle prestazioni e istruzioni specifiche per le attività precedentemente eseguite correttamente.
• Mutazione del codice e proposta: Il sistema utilizza un mix di LLM potenti (Gemini 2.0 Flash e Pro) per generare modifiche specifiche all'attuale codice sorgente sotto forma di diff.
• Meccanismo di valutazione: Una funzione di valutazione automatizzata valuta le prestazioni di ciascun candidato eseguendola e restituendo punteggi scalari.
• Database e Controller: Un controllore distribuito orchestra questo ciclo, memorizzando i risultati in un database evolutivo e bilanciando l'esplorazione con lo sfruttamento attraverso meccanismi come MAP-Elites.

Questo processo evolutivo automatizzato e ricco di feedback differisce radicalmente dalle tecniche di fine-tuning standard. Permette ad AlphaEvolve di generare soluzioni innovative, ad alte prestazioni e talvolta controintuitive, spingendo oltre i limiti di ciò che il machine learning può raggiungere in modo autonomo.

Confronto tra AlphaEvolve e RLHF

Per apprezzare l'innovazione di AlphaEvolve, è fondamentale confrontarla con Apprendimento per rinforzo dal feedback umano (RLHF), un approccio dominante utilizzato per perfezionare modelli linguistici di grandi dimensioni.

In RLHF, le preferenze umane vengono utilizzate per addestrare un modello di ricompensa, che guida il processo di apprendimento di un LLM tramite insegnamento rafforzativo algoritmi come Ottimizzazione della politica prossimale (PPO)RLHF migliora l'allineamento e l'utilità dei modelli, ma richiede un notevole coinvolgimento umano per generare dati di feedback e in genere opera in un regime statico di messa a punto una tantum.

AlphaEvolve, al contrario:

• Rimuove il feedback umano dal ciclo a favore di valutatori eseguibili dalla macchina.
• Supporta l'apprendimento continuo attraverso la selezione evolutiva.
• Esplora spazi di soluzioni molto più ampi grazie alle mutazioni stocastiche e all'esecuzione asincrona.
• Può generare soluzioni non solo allineate, ma romanzo e scientificamente significativo.

Dove RLHF ottimizza il comportamento, AlphaEvolve scopre e inventaQuesta distinzione è fondamentale quando si considerano i futuri percorsi verso l'AGI: AlphaEvolve non si limita a fare previsioni migliori, ma trova anche nuovi percorsi verso la verità.

Applicazioni e innovazioni

1. Scoperta algoritmica e progressi matematici

AlphaEvolve ha dimostrato la sua capacità di compiere scoperte rivoluzionarie in problemi algoritmici fondamentali. In particolare, ha scoperto un nuovo algoritmo per moltiplicare due matrici 4×4 a valori complessi utilizzando solo 48 moltiplicazioni scalari, superando il risultato di Strassen del 1969 di 49 moltiplicazioni e superando un limite teorico di 56 anni fa. AlphaEvolve ha raggiunto questo risultato attraverso tecniche avanzate di decomposizione tensoriale, che ha evoluto in numerose iterazioni, superando in prestazioni diversi approcci all'avanguardia.

Oltre alla moltiplicazione di matrici, AlphaEvolve ha apportato contributi sostanziali alla ricerca matematica. È stato valutato su oltre 50 problemi aperti in campi come la combinatoria, la teoria dei numeri e la geometria. Ha eguagliato i risultati più noti in circa il 75% dei casi e li ha superati in circa il 20%. Tra questi successi figurano miglioramenti al problema della minima sovrapposizione di Erdős, una soluzione più densa al problema del numero baciante in 11 dimensioni e configurazioni di impacchettamento geometrico più efficienti. Questi risultati sottolineano la sua capacità di agire come un esploratore matematico autonomo, perfezionando, iterando ed evolvendo soluzioni sempre più ottimali senza intervento umano.

2. Ottimizzazione dello stack di elaborazione di Google

AlphaEvolve ha inoltre apportato miglioramenti tangibili alle prestazioni dell'infrastruttura di Google:

• In pianificazione del data center, ha scoperto una nuova euristica che ha migliorato il collocamento lavorativo, recuperando lo 0.7% delle risorse di calcolo precedentemente bloccate.
• Da I kernel di addestramento dei GemelliAlphaEvolve ha ideato una strategia di tiling migliore per la moltiplicazione di matrici, ottenendo un aumento della velocità del kernel del 23% e una riduzione complessiva dell'1% del tempo di addestramento.
• In Progettazione del circuito TPU, ha identificato una semplificazione della logica aritmetica a livello RTL (Register-Transfer Level), verificata dagli ingegneri e inclusa nei chip TPU di prossima generazione.
• Ha anche ottimizzato codice FlashAttention generato dal compilatore modificando le rappresentazioni intermedie XLA, riducendo del 32% il tempo di inferenza sulle GPU.

Nel complesso, questi risultati convalidano la capacità di AlphaEvolve di operare a più livelli di astrazione, dalla matematica simbolica all'ottimizzazione hardware di basso livello, e di garantire reali miglioramenti delle prestazioni.

• Programmazione evolutiva: Un paradigma di intelligenza artificiale che utilizza mutazione, selezione ed ereditarietà per perfezionare iterativamente le soluzioni.
• Superottimizzazione del codice: La ricerca automatizzata dell'implementazione più efficiente di una funzione, che spesso produce miglioramenti sorprendenti e controintuitivi.
• Evoluzione del Meta Prompt: AlphaEvolve non si limita a far evolvere il codice, ma evolve anche il modo in cui comunica le istruzioni agli LLM, consentendo l'auto-perfezionamento del processo di codifica.
• Perdita di discretizzazione: Un termine di regolarizzazione che incoraggia l'allineamento degli output con valori interi o semi-interi, fondamentale per la chiarezza matematica e simbolica.
• Perdita da allucinazioni: Un meccanismo per iniettare casualità nelle soluzioni intermedie, incoraggiando l'esplorazione ed evitando minimi locali.
• Algoritmo MAP-Elites: Un tipo di algoritmo di diversità di qualità che mantiene una popolazione diversificata di soluzioni ad alte prestazioni in tutte le dimensioni delle funzionalità, consentendo un'innovazione solida.

Implicazioni per AGI e ASI

AlphaEvolve è più di un ottimizzatore: è uno sguardo a un futuro in cui gli agenti intelligenti possono dimostrare autonomia creativa. La capacità del sistema di formulare problemi astratti e progettare i propri approcci per risolverli rappresenta un passo significativo verso l'Intelligenza Artificiale Generale. Questo va oltre la previsione dei dati: implica ragionamento strutturato, elaborazione di strategie e adattamento al feedback, tratti distintivi del comportamento intelligente.

La sua capacità di generare e perfezionare iterativamente ipotesi segnala anche un'evoluzione nel modo in cui le macchine apprendono. A differenza dei modelli che richiedono un'ampia formazione supervisionataAlphaEvolve si migliora attraverso un ciclo di sperimentazione e valutazione. Questa forma dinamica di intelligenza gli consente di affrontare problematiche complesse, scartare soluzioni deboli e promuovere soluzioni più efficaci senza la supervisione umana diretta.

Eseguendo e validando le proprie idee, AlphaEvolve funge sia da teorico che da sperimentatore. Va oltre l'esecuzione di compiti predefiniti e si addentra nel regno della scoperta, simulando un processo scientifico autonomo. Ogni miglioramento proposto viene testato, sottoposto a benchmark e reintegrato, consentendo un continuo affinamento basato su risultati reali piuttosto che su obiettivi statici.

Forse il caso più degno di nota è che AlphaEvolve rappresenta un esempio precoce di auto-miglioramento ricorsivo, in cui un sistema di intelligenza artificiale non solo apprende, ma migliora anche i propri componenti. In diversi casi, AlphaEvolve ha migliorato l'infrastruttura di training che supporta i propri modelli di base. Sebbene ancora vincolata alle architetture attuali, questa capacità costituisce un precedente. Con un maggior numero di problemi inquadrati in ambienti valutabili, AlphaEvolve potrebbe scalare verso un comportamento sempre più sofisticato e auto-ottimizzante, una caratteristica fondamentale della Superintelligenza Artificiale (ASI).

Limitazioni e traiettoria futura

L'attuale limite di AlphaEvolve è la sua dipendenza da funzioni di valutazione automatizzate. Questo limita la sua utilità a problemi che possono essere formalizzati matematicamente o algoritmicamente. Non può ancora operare in modo significativo in ambiti che richiedono comprensione umana tacita, giudizio soggettivo o sperimentazione fisica.

Tuttavia, le direzioni future includono:

• Integrazione della valutazione ibrida: combinazione del ragionamento simbolico con le preferenze umane e le critiche del linguaggio naturale.
• Implementazione in ambienti di simulazione, che consentono la sperimentazione scientifica incarnata.
• Distillazione degli output evoluti in LLM di base, creando modelli di base più capaci ed efficienti in termini di campione.

Queste traiettorie puntano verso sistemi sempre più agentivi, capaci di risolvere autonomamente problemi ad alto rischio.

Conclusione

AlphaEvolve rappresenta un profondo passo avanti, non solo negli strumenti di intelligenza artificiale, ma anche nella nostra comprensione dell'intelligenza artificiale stessa. Integrando la ricerca evolutiva con il ragionamento e il feedback LLM, ridefinisce ciò che le macchine possono scoprire autonomamente. È un segnale precoce ma significativo che i sistemi auto-miglioranti, capaci di un vero pensiero scientifico, non sono più solo teoria.

Guardando al futuro, l'architettura alla base di AlphaEvolve potrebbe essere applicata ricorsivamente a se stessa: evolvendo i propri valutatori, migliorando la logica di mutazione, perfezionando le funzioni di punteggio e ottimizzando le pipeline di addestramento sottostanti per i modelli da cui dipende. Questo ciclo di ottimizzazione ricorsiva rappresenta un meccanismo tecnico per il bootstrapping verso l'AGI, in cui il sistema non si limita a completare i compiti, ma migliora l'infrastruttura stessa che ne consente l'apprendimento e il ragionamento.

Nel tempo, man mano che AlphaEvolve si espande in ambiti più complessi e astratti, e con la diminuzione dell'intervento umano nel processo, potrebbe mostrare progressi di intelligenza sempre più accelerati. Questo ciclo di miglioramento iterativo auto-rinforzante, applicato non solo ai problemi esterni ma anche internamente alla sua struttura algoritmica, è una componente teorica chiave di AGI e tutti i benefici che potrebbe apportare alla societàCon la sua miscela di creatività, autonomia e ricorsività, AlphaEvolve potrebbe essere ricordato non solo come un prodotto di DeepMind, ma come modello per le prime menti artificiali veramente generali e auto-evolutive.