人工智能研究人员声称使用大型语言模型取得了世界上第1个科学发现，这一突破表明了ChatGPT背后的技术以及类似的程序可以生成超出人类知识范围的信息。
这一发现来自 Google DeepMind，科学家们正在研究支撑 OpenAI 的 ChatGPT 和 Google 的 Bard 等现代聊天机器人的大型语言模型是否存在，可以做的不仅仅是重新包装在培训中学到的信息并提出新的见解。
DeepMind 人工智能科学主管 Pushmeet Kohli 表示：“当我们启动这个项目时，没有迹象表明它会产生真正的新东西。” “据我们所知，这是第1次通过大型语言模型做出真正的新科学发现。”
大型语言模型（LLM）是强大的神经网络，可以从大量文本和其他数据中学习语言模式，包括计算机代码。自去年 ChatGPT 旋风般出现以来，该技术已经调试了有缺陷的软件，并制作出了从大学论文、旅行路线到莎士比亚风格的有关气候变化的诗歌等各种内容。
然而，尽管聊天机器人已被证明非常受欢迎，但它们不会产生新知识，而且很容易胡言乱语，导致的答案与最好的酒吧无聊一样，流畅且可信，但存在严重缺陷。为了构建“FunSearch”（“在函数空间中搜索”的缩写），DeepMind 利用法学硕士以计算机程序的形式编写问题的解决方案。法学硕士配有一个“评估器”，可以根据项目的表现自动对项目进行排名。然后将最好的项目组合起来并反馈给法学硕士进行改进。这驱使系统稳步将较差的程序发展为可以发现新知识的更强大的程序。
研究人员让 FunSearch 解决了两个难题。第1个是纯数学中长期存在且有些神秘的挑战，称为上限设置问题。它涉及寻找空间中没有三个点形成一条直线的最大点集。 FunSearch 开发出了能够生成新的大盘集合的程序，这些集合超出了数学家提出的最佳方案。
第2个难题是装箱问题，该问题寻找将不同尺寸的物品装入容器的最佳方法。虽然它适用于物理对象，例如在集装箱中排列箱子的最有效方法，但同样的数学也适用于其他领域，例如在数据中心安排计算作业。通常可以通过以下方法解决该问题：将物品装入第1个有空间的箱子中，或者装入仍可容纳物品的可用空间最少的箱子中。根据 Nature 发表的结果，FunSearch 找到了一种更好的方法，可以避免留下不太可能被填补的小间隙。
“过去两年或三年 年< /span> 人类数学家与人工智能合作，在未解决的问题上取得了一些进展，这是一些令人兴奋的例子，”未参与这项研究的剑桥大学数学教授蒂姆·高尔斯爵士说道。 “这项工作可能为我们提供了另一个非常有趣的此类合作工具，使数学家能够有效地搜索巧妙且意想不到的结构。更好的是，这些结构是人类可以解释的。”
研究人员现在正在探索 FunSearch 可以处理的一系列科学问题。一个主要的限制因素是问题需要有可以自动验证的解决方案，这排除了生物学中的许多问题，这些问题通常需要通过实验室实验来检验假设。对于计算机程序员来说可能会产生更直接的影响。在过去的 50 年里，通过人类创建更加专业的算法，编码得到了很大的改进。 “这实际上将改变人们对待计算机科学和算法发现的方式，”科利说。 “我们第1次看到法学硕士没有接管，但肯定有助于突破算法的极限。”
威斯康星大学麦迪逊分校数学教授、该论文的合著者乔丹·埃伦伯格 (Jordan Ellenberg) 表示：“我发现真正令人兴奋的，甚至比我们发现的具体结果更令人兴奋的是，它为未来所暗示的前景。数学中的人机交互。
“FunSearch 不是生成解决方案，而是生成一个找到解决方案的程序。针对特定问题的解决方案可能不会让我深入了解如何解决其他相关问题。但找到解决方案的程序是人类可以阅读和解释的，并有望为下一个问题、下一个问题和下一个问题产生想法。”希望您喜欢这篇文章。在您继续之前，我想问您是否会考虑支持《卫报》的新闻事业，因为我们正在为我们一生中最重要的新闻周期之一做准备。 我们需要您的帮助来筹集 150 万美元，为我们 2024 年的报告提供资金。
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