Pesquisadores da DeepMind, uma divisão avançada do Google, revelaram o uso bem-sucedido de um modelo avançado de processamento de linguagem na resolução de um complexo quebra-cabeça matemático. Este marco foi destacado na conceituada publicação científica Nature, gerando ampla celebração na comunidade científica. Este feito representa um potencial ponto de virada na evolução da inteligência artificial, abrindo caminho para progressos significativos e inovadores na área. A conquista não só demonstra a versatilidade desses modelos em campos além da linguagem, mas também estabelece um precedente para futuras pesquisas, expandindo as possibilidades de aplicação da IA em diversos setores. Este avanço reforça a posição da DeepMind como líder em inovação tecnológica e promete influenciar positivamente o futuro da computação e da resolução de problemas complexos.
Para aqueles ainda não familiarizados, os Grandes Modelos de Linguagem (GLMs), conhecidos como Large Language Models em inglês, são assistentes digitais que ganharam notoriedade recentemente através de plataformas como o ChatGPT da OpenAI e o Bard do Google. Esses sistemas de conversação são capazes de interpretar e compreender ideias complexas, realizando tarefas como escrever, reestruturar textos, programar e até fornecer soluções pré-existentes. Contudo, a criação de conteúdo completamente original era algo ainda não explorado por essas tecnologias.
A equipe da DeepMind empregou um Modelo de Linguagem de Grande Escala nomeado FunSearch, que conseguiu desvendar a resposta para o conhecido desafio do “conjunto cap set”. Este enigma é uma questão notória no campo da Matemática Computacional. De forma simplificada, o problema envolve determinar o máximo número de pontos que podem ser distribuídos em uma superfície plana, de modo que nenhum trio de pontos esteja alinhado linearmente.
Após inúmeras tentativas, totalizando milhões de propostas e várias rodadas de refinamento ao longo de alguns dias, o FunSearch alcançou descobertas impressionantes e inovadoras. O modelo desenvolveu um algoritmo que culminou em uma resposta precisa e inédita para o desafio do conjunto de limites. Este marco ilustra a incrível capacidade do FunSearch em não apenas processar dados, mas também em gerar insights originais e soluções criativas. A habilidade do modelo em navegar por um problema complexo e chegar a uma solução até então desconhecida reforça o potencial da IA em contribuir significativamente para a pesquisa científica. Este feito não apenas estabelece um novo padrão para o que os modelos de linguagem podem alcançar, mas também abre caminho para novas abordagens em desafios analíticos e teóricos, demonstrando que as fronteiras da IA estão em constante expansão e evolução.
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