AlphaEvolve: o passo inovador do Google DeepMind em direção à AGI

O Google DeepMind revelou AlphaEvolve, um agente de codificação evolucionário projetado para descobrir de forma autônoma novos algoritmos e soluções científicas. Apresentado no artigo intitulado "AlphaEvolve: Um agente de codificação para descoberta científica e algorítmica" esta pesquisa representa um passo fundamental em direção Inteligência Artificial Geral (AGI) e até mesmo Superinteligência Artificial (ASI). Em vez de depender de ajustes finos estáticos ou conjuntos de dados rotulados por humanos, a AlphaEvolve segue um caminho totalmente diferente — um que se concentra na criatividade autônoma, na inovação algorítmica e no autoaperfeiçoamento contínuo.

No coração do AlphaEvolve está um pipeline evolutivo autocontido alimentado por modelos de linguagem grande (LLMs)Este pipeline não apenas gera saídas — ele modifica, avalia, seleciona e aprimora o código ao longo das gerações. O AlphaEvolve começa com um programa inicial e o refina iterativamente, introduzindo alterações cuidadosamente estruturadas.

Essas alterações assumem a forma de diffs gerados pelo LLM — modificações de código sugeridas por um modelo de linguagem com base em exemplos anteriores e instruções explícitas. Um "diff" em engenharia de software refere-se à diferença entre duas versões de um arquivo, normalmente destacando linhas a serem removidas ou substituídas e novas linhas a serem adicionadas. No AlphaEvolve, o LLM gera esses diffs analisando o programa atual e propondo pequenas edições — adicionar uma função, otimizar um loop ou alterar um hiperparâmetro — com base em um prompt que inclui métricas de desempenho e edições anteriores bem-sucedidas.

Cada programa modificado é então testado por avaliadores automatizados adaptados à tarefa. Os candidatos mais eficazes são armazenados, referenciados e recombinados como inspiração para iterações futuras. Com o tempo, esse ciclo evolutivo leva ao surgimento de algoritmos cada vez mais sofisticados — muitas vezes superando aqueles projetados por especialistas humanos.

Compreendendo a ciência por trás do AlphaEvolve

Em sua essência, o AlphaEvolve é construído sobre os princípios de computação evolutiva— um subcampo da inteligência artificial inspirado na evolução biológica. O sistema começa com uma implementação básica de código, que trata como um "organismo" inicial. Ao longo de gerações, o AlphaEvolve modifica esse código — introduzindo variações ou "mutações" — e avalia a aptidão de cada variação usando uma função de pontuação bem definida. As variantes com melhor desempenho sobrevivem e servem como modelos para a próxima geração.

Este ciclo evolutivo é coordenado através de:

• Amostragem rápida: O AlphaEvolve cria prompts selecionando e incorporando amostras de código previamente bem-sucedidas, métricas de desempenho e instruções específicas de tarefas.
• Mutação e proposta de código: O sistema usa uma combinação de LLMs poderosos — Gemini 2.0 Flash e Pro — para gerar modificações específicas na base de código atual na forma de diffs.
• Mecanismo de Avaliação: Uma função de avaliação automatizada avalia o desempenho de cada candidato executando-a e retornando pontuações escalares.
• Banco de dados e controlador: Um controlador distribuído orquestra esse loop, armazenando resultados em um banco de dados evolutivo e equilibrando a exploração com a exploração por meio de mecanismos como MAP-Elites.

Este processo evolutivo automatizado e rico em feedback difere radicalmente das técnicas tradicionais de ajuste fino. Ele capacita a AlphaEvolve a gerar soluções inovadoras, de alto desempenho e, às vezes, contraintuitivas — expandindo os limites do que o aprendizado de máquina pode alcançar de forma autônoma.

Comparando AlphaEvolve com RLHF

Para apreciar a inovação da AlphaEvolve, é fundamental compará-la com Aprendizagem por Reforço com Feedback Humano (RLHF), uma abordagem dominante usada para ajustar grandes modelos de linguagem.

No RLHF, as preferências humanas são usadas para treinar um modelo de recompensa, que orienta o processo de aprendizagem de um LLM por meio de aprendizagem de reforço algoritmos como Otimização de Política Proximal (PPO). O RLHF melhora o alinhamento e a utilidade dos modelos, mas requer amplo envolvimento humano para gerar dados de feedback e normalmente opera em um regime estático de ajuste fino único.

AlphaEvolve, em contraste:

• Remove o feedback humano do ciclo em favor de avaliadores executáveis ​​por máquina.
• Oferece suporte ao aprendizado contínuo por meio da seleção evolutiva.
• Explora espaços de solução muito mais amplos devido a mutações estocásticas e execução assíncrona.
• Pode gerar soluções que não sejam apenas alinhadas, mas romance e cientificamente significativo.

Onde o RLHF ajusta o comportamento, AlphaEvolve descobre e inventa. Essa distinção é fundamental ao considerar trajetórias futuras em direção à AGI: a AlphaEvolve não apenas faz previsões melhores, mas também encontra novos caminhos para a verdade.

Aplicações e Avanços

1. Descoberta Algorítmica e Avanços Matemáticos

A AlphaEvolve demonstrou sua capacidade de realizar descobertas inovadoras em problemas algorítmicos essenciais. Mais notavelmente, descobriu um novo algoritmo para multiplicar duas matrizes 4×4 de valores complexos usando apenas 48 multiplicações escalares — superando o resultado de Strassen de 1969, que consistia em 49 multiplicações, e rompendo um teto teórico de 56 anos. A AlphaEvolve alcançou esse objetivo por meio de técnicas avançadas de decomposição tensorial, que foram desenvolvidas ao longo de muitas iterações, superando diversas abordagens de última geração.

Além da multiplicação de matrizes, o AlphaEvolve fez contribuições substanciais para a pesquisa matemática. Foi avaliado em mais de 50 problemas em aberto em áreas como combinatória, teoria dos números e geometria. Ele correspondeu aos resultados mais conhecidos em aproximadamente 75% dos casos e os superou em cerca de 20%. Esses sucessos incluíram melhorias no Problema da Sobreposição Mínima de Erdős, uma solução mais densa para o Problema do Número Beijante em 11 dimensões e configurações de empacotamento geométrico mais eficientes. Esses resultados ressaltam sua capacidade de atuar como um explorador matemático autônomo — refinando, iterando e evoluindo soluções cada vez mais ótimas sem intervenção humana.

2. Otimização na pilha de computação do Google

O AlphaEvolve também proporcionou melhorias tangíveis de desempenho em toda a infraestrutura do Google:

• In agendamento de data center, descobriu uma nova heurística que melhorou a colocação no mercado de trabalho, recuperando 0.7% dos recursos de computação anteriormente perdidos.
• Para a Núcleos de treinamento de GêmeosA AlphaEvolve desenvolveu uma estratégia de mosaico melhor para multiplicação de matrizes, resultando em um aumento de velocidade do kernel de 23% e uma redução geral de 1% no tempo de treinamento.
• In Projeto de circuito TPU, identificou uma simplificação da lógica aritmética no RTL (Nível de Transferência de Registro), verificada por engenheiros e incluída nos chips TPU de última geração.
• Também otimizou código FlashAttention gerado pelo compilador editando representações intermediárias XLA, reduzindo o tempo de inferência em GPUs em 32%.

Juntos, esses resultados validam a capacidade do AlphaEvolve de operar em vários níveis de abstração — da matemática simbólica à otimização de hardware de baixo nível — e oferecer ganhos de desempenho no mundo real.

• Programação Evolutiva: Um paradigma de IA que usa mutação, seleção e herança para refinar soluções iterativamente.
• Superotimização de código: A busca automatizada pela implementação mais eficiente de uma função, muitas vezes gerando melhorias surpreendentes e contraintuitivas.
• Evolução do Meta Prompt: O AlphaEvolve não evolui apenas o código; ele também evolui a maneira como comunica instruções aos LLMs, permitindo o autoaperfeiçoamento do processo de codificação.
• Perda de Discretização: Um termo de regularização que incentiva saídas alinhadas com valores inteiros ou meio inteiros, essencial para clareza matemática e simbólica.
• Perda de alucinação: Um mecanismo para injetar aleatoriedade em soluções intermediárias, incentivando a exploração e evitando mínimos locais.
• Algoritmo MAP-Elites: Um tipo de algoritmo de diversidade de qualidade que mantém uma população diversificada de soluções de alto desempenho em todas as dimensões de recursos, permitindo uma inovação robusta.

Implicações para AGI e ASI

O AlphaEvolve é mais do que um otimizador — é um vislumbre de um futuro onde agentes inteligentes podem demonstrar autonomia criativa. A capacidade do sistema de formular problemas abstratos e projetar suas próprias abordagens para resolvê-los representa um passo significativo em direção à Inteligência Artificial Geral. Isso vai além da previsão de dados: envolve raciocínio estruturado, formulação de estratégias e adaptação ao feedback — características do comportamento inteligente.

Sua capacidade de gerar e refinar hipóteses iterativamente também sinaliza uma evolução na forma como as máquinas aprendem. Ao contrário dos modelos que exigem treinamento supervisionadoA AlphaEvolve se aprimora por meio de um ciclo de experimentação e avaliação. Essa forma dinâmica de inteligência permite que ela navegue por espaços de problemas complexos, descarte soluções fracas e promova soluções mais fortes sem supervisão humana direta.

Ao executar e validar suas próprias ideias, a AlphaEvolve atua como teórica e experimentalista. Ela vai além da execução de tarefas predefinidas e entra no campo da descoberta, simulando um processo científico autônomo. Cada melhoria proposta é testada, comparada e reintegrada, permitindo um refinamento contínuo com base em resultados reais, em vez de objetivos estáticos.

Talvez o mais notável seja o fato de o AlphaEvolve ser um exemplo pioneiro de autoaperfeiçoamento recursivo — em que um sistema de IA não apenas aprende, mas também aprimora componentes de si mesmo. Em diversos casos, o AlphaEvolve aprimorou a infraestrutura de treinamento que suporta seus próprios modelos de base. Embora ainda limitada pelas arquiteturas atuais, essa capacidade estabelece um precedente. Com mais problemas enquadrados em ambientes avaliáveis, o AlphaEvolve poderia escalar em direção a um comportamento cada vez mais sofisticado e auto-otimizado — uma característica fundamental da Superinteligência Artificial (ASI).

Limitações e Trajetória Futura

A limitação atual do AlphaEvolve é sua dependência de funções de avaliação automatizadas. Isso limita sua utilidade a problemas que podem ser formalizados matematicamente ou algoritmicamente. Ele ainda não pode operar significativamente em domínios que exigem compreensão humana tácita, julgamento subjetivo ou experimentação física.

No entanto, as direções futuras incluem:

• Integração de avaliação híbrida: combinando raciocínio simbólico com preferências humanas e críticas de linguagem natural.
• Implantação em ambientes de simulação, permitindo experimentação científica incorporada.
• Destilação de saídas evoluídas em LLMs básicos, criando modelos de base mais capazes e eficientes em termos de amostra.

Essas trajetórias apontam para sistemas cada vez mais agentes, capazes de resolução autônoma de problemas de alto risco.

Conclusão

O AlphaEvolve representa um avanço significativo — não apenas nas ferramentas de IA, mas também na nossa compreensão da inteligência das máquinas em si. Ao unir a busca evolutiva com o raciocínio e o feedback do LLM, ele redefine o que as máquinas podem descobrir de forma autônoma. É um sinal precoce, porém significativo, de que sistemas autoaprimoráveis, capazes de pensamento científico real, não são mais teóricos.

Olhando para o futuro, a arquitetura que sustenta o AlphaEvolve poderia ser aplicada recursivamente a si mesma: evoluindo seus próprios avaliadores, aprimorando a lógica de mutação, refinando as funções de pontuação e otimizando os pipelines de treinamento subjacentes para os modelos dos quais depende. Esse ciclo de otimização recursiva representa um mecanismo técnico para o bootstrapping em direção à IA, onde o sistema não apenas conclui tarefas, mas aprimora a própria infraestrutura que permite seu aprendizado e raciocínio.

Com o tempo, à medida que o AlphaEvolve se expande para domínios mais complexos e abstratos — e à medida que a intervenção humana no processo diminui —, ele pode apresentar ganhos de inteligência acelerados. Esse ciclo auto-reforçador de melhoria iterativa, aplicado não apenas a problemas externos, mas também internamente à sua própria estrutura algorítmica, é um componente teórico fundamental de AGI e todos os benefícios que ela pode proporcionar à sociedade. Com sua mistura de criatividade, autonomia e recursão, AlphaEvolve pode ser lembrado não apenas como um produto de DeepMind, mas como um modelo para as primeiras mentes artificiais verdadeiramente gerais e autoevolutivas.