AlphaEvolve.. نظام جديد من ديب مايند لحل المسائل العلمية والرياضية بدقة عالية

كشفت شركة ديب مايند، التابعة لجوجل والمتخصصة في الذكاء الاصطناعي، عن نظام ذكاء اصطناعي جديد يحمل اسم AlphaEvolve، يركّز على حل المسائل المعقّدة في مجالات الرياضيات وعلوم الحوسبة. 

النظام ليس مجرد أداة توليد نصوص أو مساعد لغوي، بل منصة قائمة على الخوارزميات العلمية المصممة لتقديم حلول دقيقة يمكن التحقق من صحتها آليًا.

آلية دقيقة

AlphaEvolve يختلف عن الأنظمة التقليدية في طريقة تعامله مع المسائل، عندما يتلقى مسألة محددة، يقوم بإنشاء عدة حلول ممكنة، ثم يقيّم كل حل داخليًا باستخدام آلية تحقق مدمجة، الهدف من هذه الآلية هو تقليل احتمالات ظهور أخطاء غير منطقية، وهي ظاهرة تعرف باسم "الهلوسة" في نماذج الذكاء الاصطناعي اللغوي.

النظام يعتمد على بنية Gemini، وهي واحدة من أكثر البنى تطورًا لدى جوجل، وتمنحه قدرة تحليل أعلى مقارنةً بالأساليب السابقة. 

بحسب ديب مايند، فإن هذا الاعتماد يمنح AlphaEvolve أفضلية واضحة في مجالات تحليلية دقيقة تتطلب استدلال منطقي وخطوات رياضية قابلة للتنفيذ والتحقق.

نتائج أولية

تم اختبار AlphaEvolve على 50 مسألة رياضية مختلفة، النتيجة كانت لافتة، حيث أعاد اكتشاف أفضل الحلول المعروفة في 75% من الحالات، وقدم حلولًا محسّنة في 20% منها، كما أظهر قدرة عملية على تقديم خوارزميات فعالة ساعدت في تحسين كفاءة مراكز بيانات جوجل.

في أحد الاختبارات، قدّم AlphaEvolve خوارزمية قللت زمن تدريب نماذج Gemini بنسبة 1%، كما ساعد على استرجاع ما نسبته 0.7% من الموارد الحاسوبية العالمية من خلال تحسين إدارة الطاقة والعمليات في البنى التحتية.

تطبيقات محددة

رغم هذه القدرات، فإن النظام لا يناسب جميع أنواع المسائل، فهو يركّز على تلك التي يمكن تقييم صحتها آليًا، مثل المسائل البرمجية، أو خوارزميات التحسين، أو المعادلات الرياضية القابلة للتنفيذ، ولا يدعم النظام حاليًا المهام التي تتطلب تحليلًا لغويًا أو فهمًا مفاهيميًا مجردًا، بل يقتصر على المجالات التي يمكن فيها قياس الناتج بدقة رقمية.

خطة طرح

ديب مايند لم تُطلق AlphaEvolve بشكل عام بعد، لكنها أعلنت عن نيتها توفير واجهة تفاعلية للنظام، مع برنامج وصول مبكر مخصص للأكاديميين والخبراء، وقد يتوسع الاستخدام تدريجيًا بعد تجميع نتائج المرحلة التجريبية وتحسين أداء النظام في مواقف متنوعة.

تحسين الشريحة

أحد المجالات التي أثبت فيها AlphaEvolve فائدته هو تصميم شرائح TPU الخاصة بجوجل، حيث نجح في اقتراح تحسينات على التصميم الهندسي، وهي اقتراحات كانت أدوات أخرى قد توصلت إليها مسبقًا، ما يؤكد قدرته على الوصول لحلول مشابهة من دون تدخل بشري مباشر.

الشركة ترى أن AlphaEvolve يمثل نموذجًا جديدًا لأنظمة الذكاء الاصطناعي القادرة على العمل في الخلفية لتحسين أدوات الذكاء الاصطناعي نفسها، الهدف النهائي ليس استبدال الباحثين أو المهندسين، بل توفير وقتهم ليعملوا على المسائل الأكثر تعقيدًا وإبداعًا.