Les chercheurs de Google DeepMind ont récemment utilisé un modèle de langage de pointe pour résoudre un célèbre problème mathématique qui a longtemps défié la résolution. Dans une étude publiée dans une revue prestigieuse, les chercheurs ont affirmé que c’était la première fois qu’un modèle de langage était utilisé pour découvrir la solution à un problème scientifique ancien.
L’outil, appelé FunSearch, est le fruit de nombreuses recherches dans le domaine de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique. Il a été conçu pour chercher des fonctions mathématiques and apporter de nouvelles connaissances dans des domaines comme les mathématiques fondamentales et l’informatique.
FunSearch se distingue des outils précédents de Google DeepMind, car il utilise un grand modèle de langage appelé Codey, une version raffinée de PaLM 2, pour remplir les espaces vides d’un programme Python pour résoudre un problème mathématique. Les suggestions de Codey sont ensuite évaluées et éventuellement utilisées pour obtenir une réponse correcte.
Un porte-parole de l’entreprise a déclaré que de nombreuses suggestions étaient absurdes, mais que certaines étaient pertinentes et inspirées. Cela a permis à FunSearch de trouver une solution correcte et jusqu’alors inconnue au problème du casque, un sujet complexe qui a intrigué de nombreux mathématiciens pendant des années.
Des tests supplémentaires ont montré que FunSearch était également capable de résoudre le problème du bin packing, qui consiste à essayer de ranger des objets dans le moins de bacs possible, plus rapidement que les méthodes artificielles.
Ce projet a suscité l’intérêt de nombreux experts du domaine, notamment Terence Tao, un mathématicien réputé, qui a qualifié ce modèle comme une « voie à suivre possible » pour la recherche mathématique.
L’utilisation de FunSearch pour résoudre des problèmes mathématiques difficiles ouvre de nouvelles perspectives pour l’intégration de grands modèles de langage dans la recherche scientifique. En fin de compte, cette avancée pourrait conduire à des innovations significatives dans des domaines aussi divers que les mathématiques fondamentales, l’informatique et d’autres disciplines scientifiques.