Alphaevolve: el innovador paso de Google Deepmind hacia AGI

Google Deepmind ha presentado Alphaevolve, un agente de codificación evolutivo diseñado para descubrir de forma autónoma algoritmos novedosos y soluciones científicas. Presentado en el documento titulado “Alphaevolve: un agente de codificación para el descubrimiento científico y algorítmico“ Esta investigación representa un paso fundamental hacia la inteligencia general artificial (AGI) e incluso la superinteligencia artificial (ASI). En lugar de depender del ajuste fino estático o los conjuntos de datos marcados con humanos, Alphaevolve toma un camino completamente diferente, uno que se centra en la creatividad autónoma, la innovación algorítmica y la supervisión continua.

En el corazón de Alphaevolve hay una tubería evolutiva autónoma impulsada por grandes modelos de idiomas (LLM). Esta tubería no solo genera salidas, sino que muta, evalúa, selecciona y mejora el código a través de las generaciones. Alphaevolve comienza con un programa inicial y lo refina iterativamente mediante la introducción de cambios cuidadosamente estructurados.

Estos cambios toman la forma de diferencias generadas por LLM: modificaciones de código sugeridas por un modelo de lenguaje basado en ejemplos anteriores e instrucciones explícitas. Un ‘diff’ en ingeniería de software se refiere a la diferencia entre dos versiones de un archivo, que generalmente resaltan las líneas que se eliminarán o reemplazarán y se agregarán nuevas líneas. En AlphaEvolve, el LLM genera estas diferencias analizando el programa actual y proponiendo pequeñas ediciones, agregando una función, optimización de un bucle o cambiando un hiperparámetro, basado en un aviso que incluye métricas de rendimiento y ediciones exitosas anteriores.

Cada programa modificado se prueba luego utilizando evaluadores automatizados adaptados a la tarea. Los candidatos más efectivos se almacenan, hacen referencia y recombinan como inspiración para futuras iteraciones. Con el tiempo, este bucle evolutivo conduce a la aparición de algoritmos cada vez más sofisticados, a menudo superando los diseñados por expertos humanos.

Comprender la ciencia detrás de Alphaevolve

En esencia, Alphaevolve se basa en principios de cálculo evolutivo, un subcampo de inteligencia artificial inspirada en la evolución biológica. El sistema comienza con una implementación básica del código, que trata como un “organismo” inicial. A través de las generaciones, Alphaevolve modifica este código (variaciones de introducción o “mutaciones”, y evalúa la aptitud de cada variación utilizando una función de puntuación bien definida. Las variantes de mejor rendimiento sobreviven y sirven como plantillas para la próxima generación.

Este bucle evolutivo se coordina a través de:

• Muestreo de inmediato: Alphaevolve construye indicaciones seleccionando e integrando muestras de código previamente exitosas, métricas de rendimiento e instrucciones específicas de tareas.
• Mutación y propuesta de código: El sistema utiliza una mezcla de potentes LLMS, Gemini 2.0 Flash y Pro, para generar modificaciones específicas a la base de código actual en forma de DIFFS.
• Mecanismo de evaluación: Una función de evaluación automatizada evalúa el rendimiento de cada candidato ejecutándolo y devolviendo puntajes escalares.
• Base de datos y controlador: Un controlador distribuido orquesta este bucle, el almacenamiento da como resultado una base de datos evolutiva y equilibrando la exploración con la explotación a través de mecanismos como los mapas.

Este proceso evolutivo automatizado rico en retroalimentación difiere radicalmente de las técnicas estándar de ajuste fino. Alfaevole para generar soluciones novedosas, de alto rendimiento y, a veces, contraintuitivas, lo que supera el límite de lo que el aprendizaje automático puede lograr de manera autónoma.

Comparación de Alphaevolve con RLHF

Para apreciar la innovación de Alphaevolve, es crucial compararla con el aprendizaje de refuerzo de la retroalimentación humana (RLHF), un enfoque dominante utilizado para ajustar modelos de idiomas grandes.

En RLHF, las preferencias humanas se utilizan para entrenar un modelo de recompensa, que guía el proceso de aprendizaje de un LLM a través de algoritmos de aprendizaje de refuerzo como la optimización de políticas proximales (PPO). RLHF mejora la alineación y la utilidad de los modelos, pero requiere una participación humana extensa para generar datos de retroalimentación y generalmente opera en un régimen estático de ajuste fino.

Alphaevolve, en contraste:

• Elimina la retroalimentación humana del bucle a favor de los evaluadores ejecutables de la máquina.
• Apoya el aprendizaje continuo a través de la selección evolutiva.
• Explora espacios de solución mucho más amplios debido a mutaciones estocásticas y ejecución asincrónica.
• Puede generar soluciones que no solo están alineadas, sino que novedoso y científicamente significativo.

Donde el comportamiento de los ajustes rlhf, alphaevolve descubrimiento y inventa. Esta distinción es crítica cuando se considera trayectorias futuras hacia AGI: Alphaevolve no solo hace mejores predicciones, sino que encuentra nuevos caminos hacia la verdad.

Aplicaciones y avances

1. Descubrimiento algorítmico y avances matemáticos

AlphaEvolve ha demostrado su capacidad para descubrimientos innovadores en problemas algorítmicos centrales. En particular, descubrió un algoritmo novedoso para multiplicar dos matrices de valor de complejo de 4 × 4 usando solo 48 multiplicaciones escalares, superando el resultado de Strassen en 1969 de 49 multiplicaciones y rompiendo un techo teórico de 56 años. Alphaevolve logró esto a través de técnicas avanzadas de descomposición del tensor que evolucionó sobre muchas iteraciones, superando a varios enfoques de última generación.

Más allá de la multiplicación de matriz, Alphaevolve hizo contribuciones sustanciales a la investigación matemática. Fue evaluado en más de 50 problemas abiertos en campos, como combinatoria, teoría de números y geometría. Coincidió con los resultados más conocidos en aproximadamente el 75% de los casos y los excedió en alrededor del 20%. Estos éxitos incluyeron mejoras en el problema de superposición mínima de ERDő, una solución más densa al problema del número de besos en 11 dimensiones y configuraciones de embalaje geométrica más eficientes. Estos resultados subrayan su capacidad para actuar como un explorador matemático autónomo: refinar, iterando y evolucionando soluciones cada vez más óptimas sin intervención humana.

2. Optimización en la pila de cómputo de Google

Alphaevolve también ha entregado mejoras de rendimiento tangible en la infraestructura de Google:

• En Programación del centro de datosdescubrió una nueva heurística que mejoró la colocación laboral, recuperando el 0.7% de los recursos de cómputo previamente varados.
• Para Kernels de entrenamiento de GéminisAlphaevolve ideó una mejor estrategia de mosaico para la multiplicación matricial, produciendo una aceleración del núcleo del 23% y una reducción general del 1% en el tiempo de entrenamiento.
• En Diseño de circuito de TPUidentificó una simplificación para la lógica aritmética en el RTL (nivel de transferencia de registro), verificada por los ingenieros e incluidos en los chips TPU de próxima generación.
• También optimizó código de flashatención generado por compilador Al editar representaciones intermedias XLA, reduciendo el tiempo de inferencia en las GPU en un 32%.

Juntos, estos resultados validan la capacidad de Alphaevolve para operar en múltiples niveles de abstracción, desde matemáticas simbólicas hasta optimización de hardware de bajo nivel, y entregar ganancias de rendimiento del mundo real.

• Programación evolutiva: Un paradigma de IA usando mutación, selección y herencia para refinar iterativamente soluciones.
• Superoptimización del código: La búsqueda automatizada de la implementación más eficiente de una función, a menudo produciendo mejoras sorprendentes y contraintuitivas.
• Meta evolución rápida: AlphaEvolve no solo evoluciona el código; También evoluciona cómo comunica las instrucciones a LLMS, lo que permite el autocuración del proceso de codificación.
• Pérdida de discretización: Un término de regularización alienta los resultados a alinearse con los valores medio enteros o enteros, crítico para la claridad matemática y simbólica.
• Pérdida de alucinación: Un mecanismo para inyectar aleatoriedad en soluciones intermedias, alentando la exploración y evitando los mínimos locales.
• Algoritmo de mapas de elites: Un tipo de algoritmo de diversidad de calidad que mantiene una población diversa de soluciones de alto rendimiento en las dimensiones de características, lo que permite la innovación sólida.

Implicaciones para AGI y ASI

Alphaevolve es más que un optimizador: es un futuro en el que los agentes inteligentes puedan demostrar una autonomía creativa. La capacidad del sistema para formular problemas abstractos y diseñar sus propios enfoques para resolverlos representa un paso significativo hacia la inteligencia general artificial. Esto va más allá de la predicción de datos: implica un razonamiento estructurado, la formación de estrategias y la adaptación a la retroalimentación, las marcas de comportamiento inteligente.

Su capacidad para generar y refinar las hipótesis también indica una evolución en cómo aprenden las máquinas. A diferencia de los modelos que requieren un entrenamiento supervisado extenso, Alphaevolve mejora a través de un bucle de experimentación y evaluación. Esta forma dinámica de inteligencia le permite navegar espacios de problemas complejos, descartar soluciones débiles y elevar las más fuertes sin supervisión humana directa.

Al ejecutar y validar sus propias ideas, Alphaevolve funciona como el teórico y el experimentalista. Se avanza más allá de realizar tareas predefinidas y en el ámbito del descubrimiento, simulando un proceso científico autónomo. Cada mejora propuesta se prueba, comparó y reintegra, lo que sigue para un refinamiento continuo basado en resultados reales en lugar de objetivos estáticos.

Quizás lo más notable, Alphaevolve es una instancia temprana de superación personal recursiva, donde un sistema de IA no solo aprende sino que mejora los componentes de sí mismo. En varios casos, Alphaevolve mejoró la infraestructura de entrenamiento que respalda sus propios modelos de base. Aunque todavía está limitado por las arquitecturas actuales, esta capacidad establece un precedente. Con más problemas enmarcados en entornos evaluables, Alphaevolve podría escalar hacia un comportamiento cada vez más sofisticado y autoptimizante, un rasgo fundamental de la superinteligencia artificial (ASI).

Limitaciones y trayectoria futura

La limitación actual de Alphaevolve es su dependencia de las funciones de evaluación automatizadas. Esto limita su utilidad a los problemas que se pueden formalizar matemáticamente o algorítmicamente. Todavía no puede operar significativamente en dominios que requieren comprensión humana tácita, juicio subjetivo o experimentación física.

Sin embargo, las instrucciones futuras incluyen:

• Integración de la evaluación híbrida: combinación del razonamiento simbólico con preferencias humanas y críticas de lenguaje natural.
• Despliegue en entornos de simulación, lo que permite la experimentación científica incorporada.
• La destilación de las salidas evolucionadas en LLMS bases, creando modelos de base más capaces y eficientes en muestras.

Estas trayectorias apuntan hacia sistemas cada vez más agentes capaces de resolver problemas autónomos y de alto riesgo.

Conclusión

Alphaevolve es un profundo paso adelante, no solo en las herramientas de IA, sino en nuestra comprensión de la inteligencia de la máquina en sí. Al fusionar la búsqueda evolutiva con el razonamiento y la retroalimentación de LLM, redefine lo que las máquinas pueden descubrir de manera autónoma. Es una señal temprana pero significativa de que los sistemas de administración autónoma capaces de un pensamiento científico real ya no son teóricos.

Mirando hacia el futuro, la arquitectura que sustenta el alfaevolvo podría aplicarse de manera recursiva a sí misma: evolucionar sus propios evaluadores, mejorar la lógica de mutación, refinar las funciones de puntuación y optimizar las tuberías de entrenamiento subyacentes para los modelos de los que depende. Este bucle de optimización recursivo representa un mecanismo técnico para el arranque hacia AGI, donde el sistema no simplemente completa las tareas, sino que mejora la infraestructura que permite su aprendizaje y razonamiento.

Con el tiempo, a medida que Alphaevolve se escala en dominios más complejos y abstractos, y a medida que disminuye la intervención humana en el proceso, puede exhibir ganancias de inteligencia aceleradas. Este ciclo de auto-refuerzo de mejora iterativa, aplicada no solo a problemas externos, sino también a su propia estructura algorítmica, es un componente teórico clave de AGI y todos los beneficios que podría proporcionar a la sociedad. Con su combinación de creatividad, autonomía y recursión, Alphaevolve puede ser recordado no solo como un producto de DeepMind, sino como un plan para las primeras mentes artificiales verdaderamente generales y auto evolucionadas.