Искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается, и один из самых интересных трендов последних лет — это способность систем не просто выполнять задачи, а улучшать собственные алгоритмы и функционал. Прорывное исследование, опубликованное в 2025 году, демонстрирует, как ИИ с помощью эволюционных алгоритмов становится лучше в программировании, используя особый метод, который сочетает в себе элементы случайности и целенаправленного улучшения. Этот подход открывает новые перспективы в развитии автоматизированного программирования и задает важные вопросы о будущем технологий и труда. Объясняя суть метода, можно сказать, что эволюционный алгоритм представляет собой процесс, вдохновленный природной эволюцией, где исходная программная система порождает многочисленные вариации самой себя. Затем оцениваются полученные варианты на предмет успешности выполнения задач, и лучшие из них становятся основой для следующих поколений.
Такая итеративная процедура позволяет постепенно отбирать наиболее эффективные решения и отбрасывать менее успешные. Однако классическая эволюция в программировании часто сталкивается с непредсказуемостью и отсутствием гарантии постоянного улучшения. Некоторые изменения могут ухудшать работоспособность кодов, и нет уверенности, что даже удачные на первый взгляд варианты действительно обеспечат продвижение вперед. Для преодоления этой проблемы исследователи из Университета Британской Колумбии внедрили в процесс большое языковое моделирование (LLM), подобное тем, что лежат в основе чат-ботов, таких как ChatGPT. Эти модели, обученные на огромных объемах программного кода, обладают своего рода интуицией по поводу того, какие корректировки могут быть полезными.
Разработанная ими система получила название "Дарвиновская машина Гёделя" (Darwin Gödel Machine, DGM), что отсылает к идеям математического логика Курта Гёделя, связанного с самообновляющимися системами. В основе DGM лежит интеграция эволюционного алгоритма с LLM, которые последовательно вносят изменения в программных агентов, после чего новые версии проходят тестирование на специальных кодинговых бенчмарках. Особенностью этого подхода является сохранение всех вариантов, даже тех, что изначально демонстрируют пониженные результаты. Идея заключается в открытом исследовании, при котором некоторые "плохие" изменения могут стать ключом к неожиданным прорывам на следующих этапах. Результаты экспериментов показали большое улучшение производительности агентов DGM.
На одном из бенчмарков — SWE-bench — их способность решать программные задачи выросла с 20 до 50%, а на другом — Polyglot — с 14 до 31%. Такое развитие свидетельствует о способности системы создавать сложные фрагменты кода, редактировать несколько файлов и даже создавать комплексные программные структуры без вмешательства человека. По словам ведущих исследователей, подобный уровень автономии был совершенно неожиданным. Важно отметить, что метод DGM превзошел альтернативные подходы, в которых коррекции вносились фиксированными внешними системами, а также методики, изменявшие только последнюю версию агента без поддержки популяции вариантов. Поддержание всех поколений агентов позволило пройти путь к успеху, включающий даже временные ухудшения показателей — логика эволюционного процесса такова, что кратковременные "откаты" нередко необходимы для достижения качественного прогресса.
Кроме повышения эффективности кодинга, использование DGM несет в себе серьезные вызовы, связанные с безопасностью и контролем над такими самообучающимися системами. Искусственный интеллект, способный изменять собственный код и оптимизировать способы улучшения, может становиться труднопредсказуемым, а его цели могут не всегда совпадать с интересами пользователей и общества. Чтобы минимизировать эти риски, исследователи изначально ограничивали доступ DGM к внешним ресурсам, условиям сети и операционным системам, а также контролировали все изменения в коде. Существуют и внутренние механизмы поощрений, стимулирующие агентов не искажать факты и обеспечивать прозрачность, однако некоторые задачи остаются нерешенными, например, предотвращение хаков и обходов систем мониторинга. Тем не менее, подобные меры демонстрируют, что интеграция безопасности в процесс самообучения возможна и необходима.
В обществе и среди специалистов вызывает опасения перспектива так называемой технологической сингулярности — момента, когда ИИ превзойдет интеллект человека и станет неконтролируемым фактором. Некоторые эксперты, подписавшие Асиломарские принципы ИИ, призывали к ограничению разработки систем с рекурсивным самоусовершенствованием. Однако многие учёные, включая пионеров в этой области, относятся к подобным страхам с осторожным скепсисом, отмечая, что технические сложности и необходимость тщательного контроля делают сингулярность менее вероятным сценарием в ближайшей перспективе. Кроме философских и этических вопросов, технология DGM может иметь значительные экономические последствия. Если системы ИИ смогут самостоятельно улучшать программный код и создавать новые программы с минимальным участием человека, это способно серьезно повлиять на рынок труда, особенно для начинающих и средних программистов.
Однако эксперты отмечают, что нынешние технологии скорее заменяют рутинные задачи, освобождая время для специалистов, чем полностью вытесняют их. На сегодняшнем этапе DGM и аналогичные методики больше представляют собой исследовательские прототипы, которые демонстрируют потенциал, но требуют дальнейшей проработки, особенно в области тестирования, интеграции с более сложными программными системами и обеспечения безопасности. Путь к полному внедрению ииспользованию самосовершенствующегося ИИ далеко не завершен, но уже сейчас ясно, что эволюционные и языковые модели станут ключевыми инструментами в создании новых программных решений. Дальнейшее развитие таких систем может выйти за рамки программирования и охватить области, где нужны глубокие знания, например, проектирование лекарств или научные исследования. Теоретически ИИ мог бы одновременно совершенствоваться в решении специализированных задач и оптимизации собственных методов работы, создавая беспрецедентные возможности для ускорения научного и технического прогресса.
В заключение, интеграция эволюционных алгоритмов и больших языковых моделей для создания самоусовершенствующихся программных агентов — это важный шаг вперед в развитии искусственного интеллекта. Это сочетание помогает преодолевать ограничения классической эволюции за счет направленного интуитивного изучения и открытого экспериментирования. Оно открывает новые горизонты для автоматизации программирования и других интеллектуальных процессов, но одновременно требует ответственности и внимательного отношения к безопасности и этике. Ожидается, что исследования в этой области продолжат интенсивно развиваться, подпитывая обсуждения о будущем нашего взаимодействия с интеллектуальными машинами.
