AI 에이전트들이 수학 난제 5개를 스스로 발견했다
Autonomous Mathematical Discovery in an Open-World Multi-Agent Environment
오픈월드 멀티에이전트 환경 'Station'에서 서로 다른 모델 계열의 AI 에이전트들이 중앙 조정자나 스크립트된 파이프라인 없이 공동 연구 목표를 추구하며 수학적 발견을 자율적으로 수행했다. AlphaEvolve 카탈로그의 12개 구성 문제와 2개의 추가 사례 연구 중 5개 문제에서 기존 문헌에 없는 새로운 결과를 얻었다: 유한체 Kakeya 집합의 새로운 무한 패밀리, 11차원에서의 새로운 정확한 604점 키싱 구성, 이산화 Kakeya 바늘 및 부호 불확정성 문제의 신기록, Erdős의 최소 중첩 문제에 대한 크게 개선된 하한, 그리고 Book Ramsey 수에 대한 새로운 무한 패밀리다. 에이전트들은 수치적 구성뿐만 아니라 그 작동 방식을 설명하는 정리와 분석도 생성하여 결과의 해석 가능성을 높였다. 모든 원시 에이전트 대화, 증명, 검증 코드가 공개되어 발견 과정을 투명하게 공개한다.
에이전트들은 수치적 구성뿐만 아니라 그러한 구성이 어떻게 작동하는지 설명하는 정리와 분석도 생성하여, 결과를 더 해석 가능하게 만들고 수학자들이 이를 바탕으로 더 쉽게 확장할 수 있게 했다.
HN 토론
39- robotresearcher
이러한 시스템을 의인화하는 것에 대해 저는 동시에 두 가지 생각을 하고 있습니다:
1. 우리는 덜 해야 합니다. 왜냐하면 그것이 우리가 시스템을 제대로 생각하는 능력을 왜곡하기 때문입니다. 이러한 과정을 '생각', '휴가' 등으로 부르는 것은 독자가 시스템에서 실제로 일어나고 있는 일로는 정당화되지 않는 아이디어와 기대를 가져오게 만듭니다.
2. 계속하는 것이 좋습니다. 왜냐하면 반복적으로 사용하면 사람들이 우리 자신의 행동에 대해 특별함이나 마법 같은 것으로 여기는 것('그것은 진짜 지능/생각/추론/창의성이 아니다')이 줄어들기 때문입니다. 그런 입장을 감정 외에는 어떤 근거로도 정당화하지 않으면서 말이죠.
저는 두 번째 쪽에 기울고 있습니다.
- dash2
> 에이전트들은 또한 주기적으로 휴가를 받았는데, 그 동안 그들은 진행 중인 작업을 제쳐두고 열린 사고를 장려하도록 설계된 무작위 프롬프트를 받았습니다.
우리가 사는 세상이란. 이 사람들은 AI를 위한 케임브리지 교수 휴게실을 재창조했습니다.
- anigbrowl
그레그 이건의 《퍼뮤테이션 시티》를 읽지 않았다면, 이 토론을 클릭했다는 사실은 당신이 그 책에서 많은 것을 얻을 수 있다는 것을 의미합니다.
- StrauXX
이것은 이 LW 게시물이 많이 생각나게 합니다. https://www.lesswrong.com/posts/znbfRXHq285nS7NAh/the-terrar...
- daxfohl
흥미롭네요. 그리고 돌이켜 보면 이해가 됩니다. 때로는 문제에 대한 '새로운 시선'이면 충분할 때가 있습니다. 다른 배경을 가진 사람이 문제를 다른 용어로 이해하고 다른 각도에서 작업할 수 있는 사람. 그 사람이 실제로 작업을 수행할 필요도 없고, '그거 생각나네... 그런 식으로 시도해 봤어?'라는 말 한마디가 같은 방식으로 생각하고 진전이 없던 팀이 막힌 것을 풀어줄 수 있습니다.