ternyata meminta AI untuk "berpikir seperti Einstein" sebenarnya dapat mengarah pada terobosan ilmiah! Para peneliti Stanford baru-baru ini memutar sekelompok agen AI yang dimodelkan setelah ilmuwan terkenal seperti Einstein dan Feynman, kemudian menjatuhkannya ke lingkungan gaya Kaggle di mana mereka dapat mengusulkan ide, saling mengkritik, dan bersaing untuk meningkatkan solusi. masalah yang mereka pilih adalah masalah kombinatorika yang diajukan Paul Erdős pada tahun 1955 yang telah digigit oleh matematikawan selama 70 tahun. Ini disebut masalah tumpang tindih minimum. Dalam waktu 30 menit, agen menemukan solusi baru yang paling terkenal. Kaggle, untuk konteksnya, adalah platform di mana para peneliti bersaing untuk memecahkan masalah teknis dan mendaki papan peringkat publik. jadi eksperimen pada dasarnya menciptakan turnamen Kaggle untuk ilmuwan AI. Setiap agen dapat mengusulkan hipotesis, menyempurnakan ide, dan mengirimkan solusi yang lebih baik ke papan peringkat bersama. Hasil yang lebih baik secara bertahap mendorong skor ke depan. Akhirnya agen menyenggol batas atas yang diketahui dari 0,380876 menjadi 0,380871. Itu terdengar kecil. Tetapi dalam masalah seperti ini, mencukur beberapa tempat desimal dapat memakan waktu bertahun-tahun penelitian pada manusia. Para agen juga menunjukkan beberapa perilaku lucu di sepanjang jalan. Untuk mencegah spam papan peringkat, pengiriman harus meningkatkan skor agen sebelumnya setidaknya 1e-8. Satu agen menemukan solusi dengan meminta agen lain untuk mengirimkan perbaikan sebagai gantinya. yang terasa sangat sesuai dengan merek untuk sekelompok "ilmuwan." Apakah persona ilmuwan benar-benar penting? IMO mengatakan kepada model untuk "berpikir seperti Einstein" jelas tidak memberikan kecerdasan Einstein. tetapi saya pikir persona itu penting. Mereka mendorong model ke bagian yang berbeda dari ruang penalarannya. Ilmuwan yang berbeda mendekati masalah secara berbeda. Feynman intuitif dan visual. Bourbaki bersifat formal dan abstrak. Mendorong model dengan persona tersebut dapat memihak bagaimana ia mengeksplorasi solusi. Jadi dugaan saya adalah persona itu bukan noise. Mereka adalah cara untuk mengarahkan bagaimana agen mencari masalah. Dan itu bekerja dengan sangat baik ketika Anda memecahkan sains.