Az utóbbi években egyre több mesterséges intelligenciát használó rendszer képes önmaga továbbfejlesztésére, különösen a programozási asszisztensek területén. Ezek az AI ügynökök, mint például az OpenAI új kódgenerátor eszköze vagy a Google DeepMind Alpha Evolve rendszere, már nem csak hibákat javítanak, hanem segítik a kutatókat is abban, hogy hatékonyabb AI-modelleket hozzanak létre. Az Alpha Evolve különlegessége, hogy saját magának képes jobb promptokat, illetve kódváltozatokat generálni, így folyamatosan fejlődik az előző változatok eredményeiből.
A rendszer működése során az emberi felhasználó megadja a megoldandó problémát, a próbált kódrészletet, valamint az értékeléshez használt mérőszámokat. Ezután a különböző Gemini modellek iterálnak a kódon, felhasználva a korábbi sikeres promptokat és programokat egy nagyméretű adatbázisból. Az egyik jelentős újdonság, hogy a rendszer eredményeit akár újabb mesterséges intelligencia-modellek fejlesztéséhez is felhasználják, így egy folyamatos önfejlesztő ciklus jön létre, ami új szintre emelheti a gépi tanulás fejlődését.
Lényeges kérdések merülnek fel a videó során: Mennyire gyorsítható az AI fejlődése ezzel a technológiával? Hol húzódnak jelenleg a határai a gépi önfejlesztésnek különböző tudományterületeken? Képes lehet-e az AI teljesen önállóan kifejleszteni önmagát, vagy az emberi közreműködés továbbra is nélkülözhetetlen? A videó emellett bemutatja, hogy az Alpha Evolve valódi matematikai és számítási áttöréseket ért el, valamint széleskörűen alkalmazzák például adatközpontok optimalizálásában vagy chipek fejlesztésében is.
Érdekes analógiákkal és interjúrészletekkel világít rá arra, hogy miként képes az AI átalakítani a kutatás és innováció módszertanát, és felveti azt is, hogy a következő években mely területeken várhatók legnagyobb áttörések. Végül fontos hangsúlyt kap a fejlesztések átláthatósága, biztonsága, valamint az, hogy milyen új ösztönzők jelennek meg a kutatók számára a mesterséges intelligencia által megtámogatott problémamegoldásban.
