DeepMind y su IA que promete resolver problemas matemáticos complejos

DeepMind, la compañía propiedad de Google, ha anunciado que su modelo de inteligencia artificial (IA) FunSearch ha desarrollado una respuesta novedosa a un complejo problema matemático que hasta ahora no tenía solución. Esta hazaña se logró mientras enfrentaban uno de los retos más significativos de los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs por sus siglas en inglés): la tendencia a generar información incorrecta, un fenómeno conocido como 'alucinaciones'.

¿Qué son las 'alucinaciones' en IA?

Las 'alucinaciones' son una problemática común en modelos de IA populares, que se refiere a cuando estos sistemas comparten datos erróneos o inventados. Situaciones así han ocurrido con modelos como ChatGPT, el cual incluso ha sido objeto de demandas por difamar a individuos.

FunSearch: Una IA con evaluador automático

DeepMind asegura que su modelo FunSearch resuelve este problema incorporando un evaluador automático que previene las ideas equivocadas. Este modelo se puso a prueba con el 'problema del conjunto cap', que busca determinar el tamaño más grande posible para un conjunto especial. Según la empresa, FunSearch descubrió nuevas construcciones de conjuntos cap más grandes que los conocidos previamente.

Aplicaciones prácticas de FunSearch

Además de su éxito en matemáticas, FunSearch ha demostrado su utilidad práctica al descubrir algoritmos más eficientes para la problemática de 'empaque de bin', relevante en aplicaciones tan variadas como mejorar la eficiencia de los centros de datos. La IA combina un evaluador automático con un LLM preentrenado con el objetivo de ofrecer 'soluciones creativas' a los problemas en un método que DeepMind describe como 'evolutivo'.

El proceso creativo de la IA

Los problemas se presentan al modelo en forma de código, con procedimientos para evaluar los programas y un programa base que sirve para 'iniciar un conjunto de programas'. FunSearch selecciona algunos programas y se ‘construye’ sobre ellos de manera creativa. Los resultados más prometedores se vuelven a añadir al conjunto, creando un ciclo de mejora continua, según indica la compañía.

Otras innovaciones de DeepMind

DeepMind ha logrado múltiples avances en el mundo de la IA. Por ejemplo, su modelo AlphaFold predijo la estructura de casi todas las proteínas conocidas por la ciencia, y su versión siguiente prometió predecir casi todas las moléculas del Protein Data Bank. Además, su modelo GraphCast ha pronosticado condiciones meteorológicas hasta con 10 días de anticipación y más precisas que los métodos estándar de la industria. También destaca el uso de otro de sus modelos de IA que ayudó a investigadores a crear cientos de nuevos materiales en laboratorios.

DeepMind, matemáticas, inteligencia artificial