باحثون يطورون نظام ذكاء اصطناعي لحل 36 مسألة رياضية معقدة
نظام جديد باسم LACE يتيح لنماذج اللغة تصميم خوارزميات متخصصة لحل مهام صناعية معقدة.
غالباً ما تواجه نماذج اللغة الكبيرة صعوبة في كتابة أكواد برمجية دقيقة لمسائل الرياضيات المعقدة. ولحل هذه المشكلة، قدم باحثون من جامعة Nanyang Technological University وشركاؤهم إطار عمل جديد يسمى LACE.
يعتمد LACE على فكرة بناء الخوارزميات عبر التطور التكاملي. يقوم النظام بتقسيم عملية تصميم البرنامج إلى أجزاء أصغر، مثل تحديد متطلبات المدخلات والمخرجات واختيار الأدوات البرمجية المناسبة من مكتبة محددة.
حقق نظام LACE متوسط درجة 0.945، مقارنة بـ 0.870 لأفضل طريقة موجودة حالياً، و0.571 للاعتماد المباشر على أوامر نماذج اللغة.
بدلاً من مطالبة الذكاء الاصطناعي بكتابة البرنامج دفعة واحدة، يستخدم النظام عملية متكررة. فهو ينشئ خوارزميات مرشحة ويقوم بتحسينها من خلال تقنية التطور التكاملي. وهذا يضمن أن الأدوات تعمل معاً بشكل فعال لحل مشكلات متنوعة ضمن ميزانيات زمنية صارمة.
في الاختبارات، طبق الفريق نظام LACE على 36 مسألة كلاسيكية في قطاعات مثل الخدمات اللوجستية، التصنيع، وإدارة الطاقة. حقق النظام متوسط درجة 0.945، مقارنة بـ 0.571 للطرق التقليدية القائمة على توجيه الأوامر، و0.870 لأطر عمل أخرى تعتمد على نماذج اللغة.
وعندما عرض الباحثون أربع مشكلات جديدة كلياً على النظام، نجح LACE في حلها، بينما فشلت نماذج أخرى في إنتاج أي خوارزمية قابلة للتنفيذ لهذه التحديات.
تخيل أن لديك سلسلة من المهام المعقدة لتنظيم مسارات المستودعات. بدلاً من التجربة والخطأ يدوياً، يقوم إطار العمل هذا بإنشاء مجموعة من التعليمات المصممة خصيصاً لتلك القيود.
مع أن هذا الإطار يحسن كيفية تعامل النماذج مع تصميم الخوارزميات التقنية، فإنه لا يلغي الحاجة إلى التصميم البشري لإطار العمل نفسه. تم اختبار النظام على مسائل قياسية محددة، ولا يزال أداؤه في التعامل مع بيانات العالم الحقيقي غير المحددة موضوعاً يحتاج لمزيد من البحث.
المصدر: Nature Machine Intelligence