AlphaEvolve to system opracowany przez DeepMind, który wykorzystuje sztuczną inteligencję do automatycznego projektowania i udoskonalania algorytmów. I od razu zrobiło się o nim głośno, zwłaszcza w światku programistyczno-matematycznym. W przeciwieństwie bowiem do klasycznych narzędzi, które wspierają programistów, AlphaEvolve idzie krok dalej. Nie tylko tworzy kod, ale też samodzielnie go testuje, optymalizuje i rozwija. Co więcej wykorzystuje w tym celu modele językowe nowej generacji oraz mechanizmy znane z algorytmów ewolucyjnych.
Gdy sztuczna inteligencja projektuje algorytmy
W centrum działania AlphaEvolve leżą modele Gemini. Są to zaawansowane duże modele językowe (LLM), które generują propozycje rozwiązań w postaci kodu. Każda z tych propozycji poddawana jest automatycznej weryfikacji. Mianowicie zostaje oceniana pod względem poprawności, efektywności i zgodności z oczekiwaniami. System nie poprzestaje jednak na jednorazowym wygenerowaniu odpowiedzi. Najlepsze rozwiązania są selekcjonowane, przekształcane i rozwijane w kolejnych iteracjach, tworząc coraz lepsze wersje algorytmów. To właśnie ten cykl testowania i ulepszania nadaje projektowi cech „samodoskonalenia”.
Co istotne, AlphaEvolve nie powstał w oderwaniu od praktyki. Jego algorytmy są już stosowane m.in. w centrach danych Google, w projektowaniu specjalistycznych chipów (TPU) czy w przyspieszaniu treningu modeli AI. Ale potencjał systemu sięga znacznie dalej. Choćby do nieodkrytych obszarów matematyki.
Ewolucja kodu. Jak AlphaEvolve tworzy i doskonali algorytmy
AlphaEvolve nie działa jak pojedynczy model AI, który po prostu generuje odpowiedź i kończy na tym swoją pracę. To cały system składający się z wielu elementów, które wspólnie umożliwiają coś więcej niż tylko „wygenerowanie kodu na żądanie”. Na pierwszym planie są tu dwa modele językowe z rodziny Gemini (Flash i Pro), które odpowiadają za tworzenie propozycji programów. Jeden z nich odpowiada za szeroką eksplorację możliwych rozwiązań, drugi za ich pogłębioną analizę.
Ale to dopiero początek. Wygenerowany kod trafia do weryfikatorów, które dokładnie go sprawdzają. Czy działa zgodnie z założeniami? Jest poprawny matematycznie? Jak szybki jest? Czy można go ulepszyć? Ocena każdej wersji odbywa się automatycznie – przy pomocy specjalnych metryk jakości i dokładności.
I tu pojawia się kluczowy element: algorytm ewolucyjny. System traktuje każde rozwiązanie jak „osobnika” w populacji – najlepsze wersje przechodzą do następnej „generacji”, są modyfikowane, krzyżowane i testowane na nowo. To właśnie ten biologiczny mechanizm selekcji i mutacji sprawia, że AlphaEvolve potrafi samodzielnie ulepszać swój własny kod w sposób systematyczny i mierzalny. Nie tylko pisze, ale rzeczywiście uczy się pisać lepiej.
Takie podejście pozwala nie tylko tworzyć pojedyncze funkcje, ale całe złożone algorytmy i fragmenty kodu, które spełniają precyzyjne wymagania. Co więcej, system działa uniwersalnie. Oznacza to, iż można go zastosować do niemal każdego problemu, który da się zapisać jako program komputerowy i zweryfikować za pomocą kodu.
AlphaEvolve już optymalizuje działania Google’a
AlphaEvolve to nie tylko fascynujący eksperyment naukowy, ale również narzędzie, które przynosi wymierne korzyści w praktyce. Algorytmy wygenerowane przez system zostały bowiem już wdrożone w kluczowych obszarach infrastruktury Google’a. Efekt? Więcej mocy obliczeniowej, oszczędność zasobów i szybszy rozwój sztucznej inteligencji.
Lepsze zarządzanie centrami danych
Jednym z pierwszych zastosowań AlphaEvolve było usprawnienie działania centrów danych Google – ogromnych farm serwerowych, które są sercem współczesnych usług cyfrowych. System zaproponował prostą, ale niezwykle skuteczną heurystykę dla Borga, wewnętrznego narzędzia Google do zarządzania zasobami. Rezultat? Stały wzrost efektywności wykorzystania mocy obliczeniowej o 0,7% w skali globalnej. Może brzmieć jak niewiele, ale w praktyce oznacza to, że można wykonać więcej zadań na tym samym sprzęcie – przy mniejszym zużyciu energii i niższych kosztach.
Wsparcie w projektowaniu układów scalonych
AlphaEvolve wkroczył także w świat sprzętu. W jednym z przypadków system zaproponował zmodyfikowaną wersję fragmentu kodu w języku Verilog, który opisuje zachowanie obwodu arytmetycznego. Zaproponowana zmiana usunęła zbędne bity w kluczowym fragmencie algorytmu mnożenia macierzy. Co ważne, każda modyfikacja musi przejść rygorystyczne testy funkcjonalności. Bowiem tylko poprawnie działające i zoptymalizowane wersje mogą trafić do kolejnych generacji chipów. Taka zmiana została już zintegrowana z nadchodzącą wersją TPU – autorskiego procesora AI od Google.
Przyspieszenie trenowania modeli sztucznej inteligencji
Rozwiązania AlphaEvolve pomagają też bezpośrednio w rozwoju kolejnych generacji sztucznej inteligencji. System znalazł nowy sposób dzielenia operacji mnożenia dużych macierzy – kluczowego elementu w architekturze modelu Gemini. Dzięki temu udało się przyspieszyć to działanie o 23%, co w skali całego procesu uczenia się przełożyło się na 1% krótszy czas treningu. W świecie, gdzie każda godzina obliczeń kosztuje setki tysięcy dolarów i ogromne ilości energii, takie oszczędności mają realne znaczenie.
To jednak nie wszystko. AlphaEvolve potrafi optymalizować nawet najbardziej niskopoziomowe instrukcje GPU, które dotychczas uchodziły za niemal nietykalne. Przykład? Usprawnienie implementacji FlashAttention – kluczowego komponentu modeli typu Transformer – o ponad 32%. Inżynierowie zyskali dzięki temu nie tylko wydajniejszy kod, ale też narzędzie, które pozwala im szybciej lokalizować wąskie gardła i wprowadzać poprawki.
Nowe horyzonty matematyki. AlphaEvolve jako cyfrowy odkrywca
AlphaEvolve potrafi znacznie więcej niż tylko optymalizować kod dla centrów danych czy chipów. Jednym z najbardziej fascynujących obszarów jego działania są problemy matematyczne – często abstrakcyjne, trudne, otwarte od dekad. System radzi sobie z nimi z imponującą skutecznością. Jak się okazuje, AI nie tylko rozumie matematyczne struktury, ale również potrafi zaproponować nowe, oryginalne rozwiązania.
Postęp w mnożeniu macierzy
Mnożenie macierzy to jedna z podstawowych operacji w obliczeniach matematycznych, a także kluczowy komponent w działaniu modeli AI. Przez wiele lat najlepiej znanym algorytmem do mnożenia 4×4 macierzy zespolonych był ten zaproponowany przez Volkera Strassena w 1969 roku. AlphaEvolve zaprojektował nowy algorytm, który przeprowadza tę operację przy użyciu tylko 48 mnożeń skalarnych — mniej niż Strassen. To ogromny przełom w teorii obliczeń, ale też praktyczna oszczędność czasu i mocy obliczeniowej.
Co ciekawe, AlphaEvolve nie rozpoczął pracy od zera. Otrzymał szkielet kodu, na bazie którego zaproponował kolejne modyfikacje: zmiany w inicjalizacji wag, funkcji straty, czy optymalizatorze. W procesie ewolucyjnym przetestował kilkanaście wariantów, aż odkrył skuteczną kombinację. Każdy z tych kroków był efektem samodzielnego poszukiwania rozwiązań przez AI.
Odkrycia w klasycznych problemach matematyki
Zespół DeepMind przetestował AlphaEvolve na ponad 50 otwartych problemach z różnych dziedzin matematyki: analizy, geometrii, kombinatoryki, czy teorii liczb. W około 75% przypadków system samodzielnie odkrywał już znane, uznawane za optymalne rozwiązania. To imponujący wynik sam w sobie – pokazujący, że AlphaEvolve potrafi osiągnąć poziom eksperta bez wcześniejszej wiedzy dziedzinowej.
Jeszcze ciekawsze są jednak przypadki pozostałych 25%. W tylu eksperymentach AlphaEvolve zaproponował nowe rozwiązania, które przewyższyły dotychczasowe rekordy. Przykład? Kissing number problem – klasyczne zagadnienie geometrii, które bada, ile kul może „dotykać” jednej kuli bez nakładania się. W 11 wymiarach system zaproponował nową konfigurację: 593 styczne kule, czyli o jedną więcej niż dotychczasowy znany dolny limit.
To co dla ludzi jest często łamigłówką nie do przejścia, dla AlphaEvolve okazuje się być po prostu jeszcze jednym eksperymentem.
Co dalej z AlphaEvolve?
AlphaEvolve to nie koniec, a dopiero początek nowego podejścia do tworzenia wiedzy za pomocą sztucznej inteligencji. System nie tylko sprawdził się w praktycznych zadaniach i matematycznych eksperymentach, ale też otworzył zupełnie nowe możliwości — zarówno technologiczne, jak i naukowe.
Więcej dziedzin, więcej zastosowań
Dotychczas AlphaEvolve był testowany głównie w obszarach, gdzie jakość rozwiązania można łatwo zmierzyć – na przykład w informatyce czy matematyce. Ale DeepMind zapowiada rozszerzenie działania systemu także na inne dziedziny, takie jak nauki przyrodnicze, chemia, fizyka czy biotechnologia. Warunek? Problem musi dać się wyrazić jako kod, a jego rozwiązanie — zweryfikować w sposób automatyczny, np. przez symulację.
Tym samym AlphaEvolve może stać się cyfrowym partnerem naukowców. Już teraz zespół pracuje nad udostępnieniem narzędzia w ramach programu wczesnego dostępu dla wybranych ośrodków badawczych.
Poziom wyżej: połączenie z AI-coscientist
Kolejnym krokiem może być integracja z innym projektem DeepMind — AI-coscientist. To system, który generuje hipotezy naukowe w języku naturalnym. Gdyby połączyć jego zdolność do myślenia abstrakcyjnego z praktycznym warsztatem AlphaEvolve, powstałby duet zdolny nie tylko tworzyć kod, ale i konstruować nowe teorie, modele i eksperymenty. To właśnie taka integracja może umożliwić AI osiągnięcie kolejnego poziomu – twórczości na poziomie koncepcyjnym.
Potencjał i pytania
Dla niektórych brzmi to jak zapowiedź rewolucji, dla innych — jak powód do niepokoju. AlphaEvolve, choć zorientowany na konkretne cele, pokazuje przecież, że AI potrafi sama siebie udoskonalać. Nie jest to jeszcze wizja samoświadomej inteligencji, ale bez wątpienia mówimy o systemie, który potrafi generować nowe rozwiązania, analizować je i wybierać najlepsze – bez udziału człowieka.
DeepMind uspokaja, że celem jest rozwój AI z korzyścią dla ludzkości. Ale sam fakt, że możliwe stało się stworzenie systemu odkrywającego nowe fakty matematyczne, powinien skłaniać do refleksji. Nad tym, co potrafi AI oraz jak my, ludzie, będziemy z tego korzystać.
Przeczytaj także: RHyME – jak roboty uczą się z video-tutoriali
