作者:冯丽妃 来源:中国科学报 发布时间:2023/12/21 23:49:14
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AI带来数学新发现

 

英国谷歌深度思维公司的科学家利用一个大语言模型(LLM)对一个著名的数学问题作出了新发现,并通过系统的、迭代的评估框架确保正确。这一方法或可改进LLM用来解决问题和学习新知识的途径。相关研究近日发表于《自然》。

基于人工智能的工具(例如LLM)有望加速科学发现,解决长久存在的问题,但它们有时受制于“幻觉”,导致作出看似合理但错误的陈述。加入一个评估步骤,系统地衡量潜在解决方案的准确性,使得靠LLM帮助应对复杂问题成为可能。这些问题一般需要可验证且定义明确,使这一工具在数学科学中有潜在价值。

谷歌深度思维公司的Alhussein Fawzi和同事介绍了一种方法,称为FunSearch,将一组产生创造性解决方案的LLM和一个作为检查者以避免错误建议的评估程序结合起来。他们通过一个多次迭代此过程的演化方法,提供此前最佳解决办法作为输入来引导LLM,结果表明这种方法可以收敛到新的、可验证的正确结果。他们将FunSearch应用到了著名的上限集问题(cap set problem,数学中涉及计数和排列领域的一个中心问题),发现了超越最著名上限集的大上限集新构造。

研究者表示,FunSearch的成功关键是它会寻找描述如何解决一个问题的程序,而非寻找解决办法。因为FunSearch的结果是程序,结果易于人类解释和验证,这意味着该方法有望激发该领域的进一步思考。他们补充说,这个方法可能还不适合所有类型的挑战,但提出未来改进或可使FunSearch应用于更大范围的问题。

相关论文信息:https://doi.org/10.1038/s41586-023-06924-6

 
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