Google DeepMind ha logrado un hito significativo en el campo de la inteligencia artificial (IA) al utilizar un modelo de lenguaje grande para resolver un problema matemático que ha desconcertado a los científicos durante mucho tiempo.

¿Cómo se diferencia este avance de otros?

Lo que distingue a este avance de otros es su capacidad para generar información nueva, verificable y valiosa que no existía previamente. Además, este avance no solo encuentra soluciones, sino que también explica cómo se construyen, proporcionando así una herramienta valiosa para los investigadores.

¿Por qué es importante?

La importancia de este avance radica en su potencial para resolver problemas matemáticos complejos y producir información valiosa que puede ser utilizada en diversas áreas de investigación. Además, la capacidad del modelo para explicar cómo se construyen las soluciones puede ser de gran ayuda para los investigadores y otros usuarios.

El problema matemático

El problema que el modelo de lenguaje grande de Google DeepMind ha resuelto se conoce como el «cap set puzzle». Este es un desafío en el campo de la combinatoria y la teoría de Ramsey que ha intrigado a los científicos durante décadas.

La solución

El modelo de lenguaje grande de Google DeepMind, llamado FunSearch, ha encontrado una solución innovadora al «cap set puzzle». FunSearch combina un modelo de lenguaje preentrenado con un evaluador automático que funciona como un verificador de hechos. Esta combinación es esencial para prevenir la generación de información falsa, un problema común en los modelos de lenguaje.

Reflexiones finales

Este avance de Google DeepMind es un ejemplo de cómo la IA puede ser utilizada para resolver problemas matemáticos complejos y producir información nueva y valiosa. Sin embargo, es importante recordar que la eficiencia de un algoritmo no solo se mide por su capacidad para resolver un problema, sino también por su capacidad para explicar cómo se construye la solución. En este sentido, el modelo de lenguaje grande de Google DeepMind ha demostrado ser una herramienta valiosa para los investigadores y otros usuarios