Így jósolhatja meg az AI az elektromos hálózatok összeomlását
Az emberi agy remekül felismeri az ismétlődő mintázatokat. Például az ősi polinéziaiak a csillagképek és az óceáni hullámok méretének és irányának mintázatait felismerve navigáltak a Csendes-óceánon. A matematikusok mostanában kezdték el vizsgálni az olyan objektumok nagy halmazait, amelyekben bizonyos mintázatok egyáltalán nem fordulnak elő. Fontos kérdés, hogy mekkora lehet egy halmaz mérete, mielőtt egy adott mintázatnak kötelezően meg kell jelennie benne. Ennek megértése jelentős gyakorlati következményekkel járhat, például meghatározható, hogy minimum hány szerver meghibásodása vezethet az internet széteséséhez.
Mintázatok a Set kártyajátékban
A mintázat nélküli halmazok gondolatát jól szemlélteti a népszerű Set nevű kártyajáték. Ebben a játékosok 12 kártyát helyeznek az asztalra képes felükkel felfelé. Minden kártyán egy egyszerű ábra látható, amelyek 4 tulajdonságban (szám, szín, forma, kitöltés) különbözhetnek, és minden tulajdonság 3-féle értéket vehet fel.
A játékosok "seteket" keresnek, amelyek 3 olyan kártyából állnak, ahol minden tulajdonság vagy megegyezik, vagy különbözik a kártyákon. Például egy piros teli rombusz, két zöld teli rombusz és három lila teli rombusz setet alkot: a számuk különböző (1, 2, 3), a kitöltésük azonos (teli), a színük eltérő (piros, zöld, lila) és a formájuk megegyezik (rombusz).
Bár általában lehet setet találni, de ez nem mindig lehetséges. Ha a játékosok nem látnak setet a 12 kártyában, akkor felcsapnak még 3-at. De lehet, hogy a 15 kártyában sem lesz set, ekkor tovább folytatják a felcsapást, amíg valaki nem talál egyet.
A kérdés az, hogy maximum hány kártyát lehet kirakni anélkül, hogy set keletkezne. 1971-ben Giuseppe Pellegrino matematikus megmutatta, hogy a set nélküli kártyák legnagyobb halmaza 20 elemű. Viszont ha véletlenszerűen választanánk ki 20 kártyát, akkor csak minden ezermilliárdodik esetben nem lenne köztük set. És megtalálni ezeket a "set nélküli" halmazokat extrém nehéz feladat.
AI segítségével a "nincs set" probléma felé
Ha meg szeretnénk keresni azt a legkisebb halmazt, amiben nincs set, akkor elvileg végig kellene nézni a 81 lapos pakliból választható összes lehetséges kártyakombinációt. De ezeknek hatalmas a számuk, nagyságrendileg 1024 (egymillió trilliárd). És ha 4-ről mondjuk 8-ra növeljük a kártyák tulajdonságainak számát, akkor a probléma komplexitása lehetetlenné teszi a "set nélküli" halmazok kimerítő keresését.
A matematikusok előszeretettel gondolkoznak ilyen számításigényes problémákon. Ezek a bonyolult feladatok megfelelő megközelítéssel kezelhetővé válhatnak.
A legjobb eseteket - vagyis a legkevesebb kártyát tartalmazó, setes halmazokat - könnyebb megtalálni. Viszont a rossz esetekre - azaz a nagy, set nélküli halmazokra - eddig kevés ismert stratégia létezett.
Ellenberg és munkatársai a rossz esetek vizsgálatához a nagy nyelvi modellek (LLM) nevű mesterséges intelligenciát alkalmazták. Először olyan számítógépes programokat írtak, amelyek példákat generálnak nagy, set nélküli halmazokra. Ezek a halmazok általában 4-nél több tulajdonsággal rendelkező "kártyákat" tartalmaztak.
Ezután ezeket a programokat betáplálták az LLM-be, ami hamar megtanulta, hogyan írjon hasonló programokat, és kiválasztotta azokat, amelyek a legnagyobb set nélküli halmazokat eredményezik, hogy aztán ezeken megismételje a folyamatot. A legsikeresebb programok iteratív finomításával egyre nagyobb és nagyobb set nélküli halmazokat tudtak találni.
Ez a módszer teljesen új módon teszi lehetővé a rendezetlen halmazok - jelen esetben a set nélküli kártyakollekciók - feltérképezését. Bár nem garantálja a legrosszabb eset megtalálását, de a véletlen generálásnál jóval rosszabb eseteket képes produkálni.
Az eredmények segíthetnek megérteni, hogy bizonyos események hogyan állhatnak össze katasztrofális hibát okozva.
Alkalmazás az elektromos hálózatok sebezhetőségének elemzésére
Például mennyire sebezhető az elektromos hálózat, ha egy támadó kulcsfontosságú alállomásokat tesz tönkre? Tegyük fel, hogy az alállomások egy "rossz" halmaza az, amelyek együtt nem alkotnak összefüggő hálózatot. A legrosszabb eset most egy nagyon nagy számú állomást tartalmazó halmaz, amelyek együtt sem eredményeznek összefüggő hálózatot. Az ebből a halmazból kihagyott állomások száma a legkisebb, amit a támadónak tönkre kell tennie a szándékos leválasztáshoz.
Ellenberg és munkatársainak munkája az AI egy újabb erőteljes alkalmazását mutatja be. De az igazán összetett problémák megoldásához, legalábbis egyelőre, még szükség van az emberi leleményességre is az AI irányításához.
(Eredeti cikk: freethink.com)
