Google DeepMindなどの研究者らが『AlphaEvolve』を多角的に検証した結果を報告しています。
AlphaEvolveとは難問を解くとき「答えそのもの」を計算するのではなく「答えを見つけるための手段」をたくさん作り出し、優れたものを選んで改良していく新しい技術です。
生物の進化のように、
何世代も繰り返すうちに、どんどん賢い探索プログラムができあがっていくそうです。
そのため最終的に残るのは人間が読んで理解できるプログラムの形になっているため、他の問題にも応用でき、なぜその答えにたどり着いたのか後から検証できると考えられています。
実際の成果は印象的です。たとえば100年以上前からある「11次元空間で球を並べたとき、1つの球に何個まで他の球を接触させられるか」という問題では、長年破られなかった記録が更新されました。
他にも、球の表面に点をバランスよく配置する問題や、電荷が反発し合いながら安定する配置を探す古典的テストでも、これまでの最高記録に匹敵する結果を出したそうです。
もちろん限界もあり、まったく新しい発想が必要な超難問では苦戦するため、研究チームも得意不得意を見極めながら使っています。
それでも、短期間で多くの分野の問題に対応でき、発見と検証のサイクル全体を回せることを示しています。
