אלפא-אבולושן: הבינה המלאכותית של גוגל משפרת את עצמה

גוגל הציגה את אלפא-אבולושן (Alpha Evolve), מערכת שממנפת שילוב של מודלי שפה גדולים (LLM) וחישוב אבולוציוני כדי לגלות ולפתח אלגוריתמים חדשים. היא מסוגלת להציע, להעריך ולשפר אלגוריתמים בתחומים מגוונים כמו מדע, מתמטיקה והנדסה.

מה זה בכלל חישוב אבולוציוני?

חישוב אבולוציוני הוא תהליך איטרטיבי: המודל מציע קוד שנועד לפתור בעיה, בודק אם הקוד אכן פותר אותה, ואם לא – מנסה שוב. אם הקוד עובד, המערכת בודקת אם אפשר לשפר אותו. הלופ הזה חוזר על עצמו עד שנמצא הפתרון הכי טוב.

איך אלפא-אבולושן עובדת בפועל?

1. קודם כל, מגדירים למערכת בעיה ספציפית שהיא צריכה לפתור.
2. המודל יוצר "פרומפט" – מעין הנחיה מפורטת – שכוללת את הבעיה, רמזים, מחקרים קודמים וכל מידע רלוונטי שיכול לעזור.
3. הפרומפט הזה מועבר למערכת LLM, שמורכבת ממודלים שונים שפועלים יחד כדי להציע את הפתרון הכי מוצלח.
4. הפתרון המוצע עובר למערכת הערכה, שבודקת אותו באופן אוטומטי באמצעות קוד.
5. ההערכה נשמרת במסד נתונים, ביחד עם הקוד, כדי שהמערכת לא תחזור על אותן טעויות בעתיד.

היתרון העיקרי כאן הוא היכולת לבצע הערכה תוכנתית, שמאפשרת למערכת לעשות "משחק עצמי" ולראות מה עובד הכי טוב, בלי התערבות של בני אדם. זה מזכיר את האופן שבו עובדים אלגוריתמים כמו AlphaGo ו-AlphaFold.

אלפא-אבולושן לעומת FunSearch – מה ההבדל?

אלפא-אבולושן היא שדרוג משמעותי לפרויקט קודם בשם FunSearch, שגם הוא השתמש ביצירת קוד אבולוציונית מבוססת LLM. אבל יש כמה הבדלים חשובים:

• FunSearch יכלה לפתח רק פונקציה בודדת, בעוד שאלפא-אבולושן מסוגלת לפתח קובץ קוד שלם.
• FunSearch הוגבלה ל-10-20 שורות קוד, בעוד שאלפא-אבולושן יכולה לפתח מאות שורות.
• FunSearch פעלה בשפת Python בלבד, בעוד שאלפא-אבולושן תומכת בכל שפה.
• FunSearch דרשה הערכה מהירה (פחות מ-20 דקות), בעוד שאלפא-אבולושן יכולה להעריך במשך שעות, במקביל, על מעבדים גרפיים (GPUs) או TPUs.

היכולת להריץ אלפי או מיליוני "סוכנים" במקביל, שמנסים לגלות ידע חדש מסביב לשעון, היא זו שמובילה למהפכה בתחום הבינה המלאכותית. התהליך הזה גם עוזר לטפל בבעיית "אובדן ההקשר" שמאפיינת מודלים רבים.

יישומים ושיפורים אמיתיים בשטח

אלפא-אבולושן כבר הספיקה להשיג שיפורים מרשימים בתחומים שונים:

• האצת כפל מטריצות: אלפא-אבולושן מצאה דרך לייעל את כפל המטריצות, שהוא הבסיס למודלים רבים של AI.
• שיפור תעבורה בגוגל: אלפא-אבולושן שיפרה את הניווט של גוגל בתעבורה העצומה שלה, וזה חוסך להם הרבה משאבי מחשוב.
• שיפור מודל Gemini: אלפא-אבולושן שיפרה חלקים ממודל Gemini, והאיצה את המהירות שלו בעד 23%.
• שיפור ארכיטקטורת Transformer: אלפא-אבולושן הצליחה לייעל את ארכיטקטורת ה-Transformer, שעליה מבוססים מודלים רבים של AI.

בנוסף, אלפא-אבולושן משתמשת במודלים כמו Gemini 2.5 Flash ו-Gemini 2.0 Pro: הראשון מאפשר ליצור מועמדים בקצב מהיר יותר, והשני מספק הצעות איכותיות יותר שיכולות להוביל לפריצות דרך.

מה צופן העתיד לאלפא-אבולושן?

היכולת של אלפא-אבולושן לשפר את עצמה באופן אוטומטי, ביחד עם ההתקדמות במודלים כמו פרוטוקול הקשר המודל (MCP), מעידים שאנחנו על סף "פיצוץ אינטליגנציה" – מצב שבו AI יוכל לגלות ידע חדש ולפתור בעיות מורכבות בקצב חסר תקדים. שילוב עם כלי אוטומציה כמו N8N AI Co-Pilot יכול אפילו להגביר את התהליך הזה.

גוגל גם שילבה את הממצאים של אלפא-אבולושן בשירותים שלה ברחבי העולם, כולל שיפור חומרה עבור ארכיטקטורת ה-TPU שלהם. המשמעות היא שאלפא-אבולושן לא רק משפרת אלגוריתמים, אלא גם תורמת ישירות לתכנון חומרה.

בסופו של דבר, אלפא-אבולושן היא צעד ענק קדימה ביכולת של AI לגלות ולפתח ידע חדש, ולעזור לנו לפתור בעיות מורכבות בתחומים שונים. הניסויים והשיפורים שבוצעו באמצעותה כבר באים לידי ביטוי בשירותי גוגל, וזו רק ההתחלה.