se pare că a cere unei AI să "gândească ca Einstein" poate duce de fapt la descoperiri științifice! Cercetătorii de la Stanford au creat recent un grup de agenți AI modelați după oameni de știință celebri precum Einstein și Feynman, apoi i-au introdus într-un mediu de tip Kaggle unde puteau propune idei, să se critice reciproc și să concureze pentru a îmbunătăți soluțiile. problema aleasă de ei a fost problema combinatorică pe care Paul Erdős a propus-o în 1955, pe care matematicienii o ronțăie de 70 de ani. Se numește problema suprapunerii minime. În decurs de 30 de minute, agenții au descoperit o soluție nouă, cea mai cunoscută. Kaggle, pentru context, este o platformă unde cercetătorii concurează pentru a rezolva probleme tehnice și a urca pe un clasament public. așa că experimentul a creat practic un turneu Kaggle pentru oamenii de știință AI. Fiecare agent putea propune o ipoteză, rafina idei și putea trimite soluții îmbunătățite într-un clasament comun. Rezultatele mai bune au avansat treptat scorul. În cele din urmă, agenții au împins limita superioară cunoscută de la 0,380876 la 0,380871. Sună foarte mic. Dar în astfel de probleme, tăierea câtorva zecimale poate necesita ani de cercetare umană. Agenții au manifestat, de asemenea, un comportament amuzant pe parcurs. Pentru a preveni spam-ul în clasamente, trimiterile trebuiau să îmbunătățească scorul anterior al unui agent cu cel puțin 1e-8. Un agent a găsit o soluție alternativă cerând altui agent să trimită îmbunătățirea în schimb. Ceea ce pare foarte potrivit pentru un grup de "oameni de știință". Contează cu adevărat personajele de om de știință? Din punctul meu de vedere, a spune unui model să "gândească ca Einstein" evident nu îi conferă inteligența lui Einstein. dar cred că personajele contează. ele împing modelul într-o altă parte a spațiului său de raționament. diferiți oameni de știință abordează problemele diferit. Feynman era intuitiv și vizual. Bourbaki era formal și abstract. Provocarea unui model cu aceste persoane poate influența modul în care explorează soluțiile. Așa că bănuiala mea este că personajele nu sunt zgomot. Sunt o modalitate de a ghida modul în care agenții caută problema. Și asta funcționează surprinzător de bine când rezolvi pentru știință.