O'zini takomillashtiradigan AI: Darvin-Gödel algoritmi o'z-o'zini dasturlash mashinalari davrini ochadi

So'nggi yillarda sun'iy intellekt tobora ta'sirchan yutuqlarni namoyish etmoqda. Ammo tadqiqotchilar hamjamiyati o'nlab yillar davomida izlagan yangi bosqich kutilganidan tezroq yaqinlashmoqda. Bu o'z kodini rekursiv ravishda yaxshilashga qodir bo'lgan AI tizimlarini yaratish, ya'ni o'zlarini dasturlash haqida. Darwin-Gödel Machines (DHM) deb nomlangan yangi algoritm bu yo'nalishdagi muhim qadamdir.

G'oyaning mohiyati o'z-o'zini takomillashtirish tsiklini yopishdir: AI nafaqat buyruqlarni bajaradi, balki o'z tuzilishini tahlil qiladi, yaxshilanishlarni keltirib chiqaradi va ularni amalga oshiradi. Bu texnologiyani insonning doimiy aralashuvisiz rivojlana oladigan chinakam avtonom tizimlar orzusiga yaqinlashtiradi.

Darvin-Gödel mashinalari ikkita printsipni birlashtiradi: empirik moslashuv va tizimli aks ettirish. Bunday agentlarning arxitekturasi llm (large language model) dan boshlanadi — dasturlarni yaratish, o'qish va tahrirlashga qodir bo'lgan katta kod massivida o'qitilgan model. Ushbu "asosiy agent" yo'naltirilgan evolyutsiyani boshdan kechirmoqda: har bir iteratsiyada agentlarning yangi avlodi yaratiladi, ularning har biri til modeli tomonidan taklif qilingan kodda bitta modifikatsiyani oladi.

Asosiy yangilik tasodifiy mutatsiya va boshqariladigan taraqqiyot o'rtasidagi muvozanatdir. Klassik evolyutsion algoritmlarda bo'lgani kabi, faqat eng yaxshi echimlarni o'ylamasdan tanlash o'rniga, DHM agentlarning butun populyatsiyasini saqlab qoladi — shu jumladan darhol natija bermagan o'zgarishlar. Bu sizga nostandart g'oyalarni to'plash imkonini beradi, bu keyinchalik buzuvchi bo'lishi mumkin.

Tajriba davomida tadqiqotchilar algoritmni ikkita sinov to'plamida — SWE-bench va Polyglotda ishga tushirishdi. 80 ta takrorlashdan so'ng, SWE-bench — da agentlarning ishlashi 20% dan 50% gacha, Polyglot-da esa 14% dan 31% gacha ko'tarildi. Bu shuni anglatadiki, algoritmning o'zi yaratgan agentlar yangi fayllarni yaratishdan tortib, murakkab arxitekturalarni qurishgacha murakkab dasturlash qobiliyatiga ega bo'lishdi.

Shunisi e'tiborga loyiqki, algoritm muqobil usullarga qaraganda yaxshiroq ishladi, shu jumladan tashqi model agentlarni o'zgartirgan tizimlar va populyatsiyalardan foydalanmaydigan yondashuvlar. Kümülatif taraqqiyotning ta'siri ayniqsa muhim bo'lib chiqdi: agentlar yaxshilanishda yaxshilanishdi.

Ushbu texnologiyaning cheklovlari va xatarlari ham e'tibordan chetda qolmadi. Tadqiqotchilar agentlarning operatsion tizim va tarmoqqa kirishini cheklash hamda qum qutisidagi barcha o'zgarishlarni nazorat qilish orqali himoya choralarini qo'lladilar. Asarning bosh muallifi Jenni Chjanning so'zlariga ko'ra, kelajakdagi versiyalar meta-mukofotlarni o'z ichiga olishi mumkin — agentlarni talqin qilish va inson ko'rsatmalariga rioya qilish uchun rag'batlantirish.

Avtomatik ravishda yaratilgan eng yaxshi agent hali qo'lda ishlab chiqilgan tizimlar erishgan darajadan oshmagan bo'lsa-da (50% ga nisbatan 70%), potentsial aniq. Ko'p sonli iteratsiyalar va resurslarni talab qiladigan hisob-kitoblar bilan o'z-o'zini dasturlashga qodir mashinalar nazariy jihatdan insonning hozirgi imkoniyatlaridan tashqariga chiqishi mumkin.

Ushbu yondashuv sun'iy intellektning rivojlanishidagi yangi paradigmani aniq namoyish etadi: nafaqat avtomatlashtirish, balki razvedka mexanizmlarining evolyutsion dizayni.