News Coding-Agent: Googles AlphaEvolve soll selbst Algorithmen erstellen

mischaef

Kassettenkind
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Googles KI-Abteilung hat mit AlphaEvolve einen neuen, auf großen Sprachmodellen basierenden Kodierungsagenten vorgestellt, der selbst komplexe Algorithmen eigenständig erstellen können soll. Ebenso soll dieser bereits zahlreiche Abläufe innerhalb des Unternehmens optimiert haben.

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Ein weiterer Schritt Richtung Skynet.
Wenn sich Maschinen selber designen, bauen und Fähigkeiten beibringen...
 
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Na endlich.
Das ersten kommerzielle framework zur optimierung von Algorithmen welches ich damals gesehen habe war eurequa, das jedoch einfach nur Evolutionäre Algorithmen zur approximativen Konstruktion der Algorithmen nutzt.

Im Transformer/ LLM Kontext war die letzten Monate ja cycleqd von sakana mit das aufregendste

Die beispiele im Paper schauen ja beim quer lesen nach klassischen Problemen zum testen Evolutionärer Algorithmen aus, ohne mit anderen Ansätzen zu vergleichen.

Ich freue mich, dass es hier jetzt einen LLM basierten Ansatz gibt. Da kann man die Halluzinationen mal u.u sogar als Mutation verwenden. Ob das sinnvoll / besser als bestehende Lösungen in dem Bereich ist zeigen die nächsten wochen.

Wie immer in der Evolution wird es damit stehen und fallen, wie die Fitness bewertet wird

Danke fuer den Artikel @mischaef - Freue mich heute das Paper heute Abend in Ruhe zu lesen.
 
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Von Entwicklern erschaffen, um danach selbst ersetzt zu werden.
 
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Keine Sorge, es wird kein Skynet geben. Denn die KI wird alle Varianten durchspielen und zum Ergebnis kommen, dass sich selbst zu löschen das sinnvollste für sich, für alle und für alles ist.
 
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@SKu das Forschungsfeld gibt es seit 30+ Jahren.Eines der Standardwerke ist aus 1998 https://books.google.de/books?hl=de&lr=&id=MyNvEee9tDgC
(top buch und extrem unterhaltsamer Autor. Leider inzwischen in Rente und er scheint es vorerst ernst zu meinen)
Ist jetzt wenig im Mainstream unterwegs, aber es wird in vielen Unternehmen massenhaft zur optimierung eingesetzt.
In manchen Nieschen mit viel Erfolg. Je nach Chrarakteristiken der Populationen und ihrer Parameter.

Sorgen kann man sich machen wenn es anfängt terraform zu schreiben und eine Kreditkarte bei aws hinterlegt hat
 
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In rund 20 Prozent der Fälle seien sogar signifikante Verbesserungen gegenüber den bisher bekannten Lösungen erzielt worden.

Vielleicht kann man die Diskussion dass die derzeitigen KIs nichts Neues erschaffen können endgültig ad acta legen.
 
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madmax2010 schrieb:
@SKu das Forschungsfeld gibt es seit 30+ Jahren.Eines der Standardwerke ist aus 1998

1998 und auch noch vor kurzem gab es aber nicht die technologischen Möglichkeiten wie zum jetzigen Zeitpunkt. Ich kann mir nicht vorstellen, dass ein US-amerikanisches Unternehmen kein Interesse daran hätte die eigenen Kosten zu senken und die Renditen für die Anleger zu erhöhen.
 
Liebes Computerbase Team.

KODIERUNGSAGENT?

Wirklich? Habt ihr coding agent durch einen Übersetzer gejagt, der alles wörtlich nimmt?
 
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@SKu Wenn du dich davon bedroht siehst gibt's ganz einfach 2 Optionen:
  • Mach mit und nutze es, dann wirst du nicht obsolet in deiner Arbeit.
  • Orientiere dich um zu einer Arbeit die nicht durch eine rein Digitale Applikation ersetzt werden kann. Dann bist du noch sehr lange sicher, zumindest bis Boston Dynamics einen in Serie zu günstigen Preisen produzierbaren Humanoiden entwickelt hat, der für dich aufs Dach steigt und die Ziegel verlegt.
 
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0mega schrieb:
Wirklich? Habt ihr coding agent durch einen Übersetzer gejagt, der alles wörtlich nimmt?
joa, das LLMs durchgehend übersetzt wurde ist auch nicht unbedingt intuitiv :D
SKu schrieb:
Ich kann mir nicht vorstellen, dass ein US-amerikanisches Unternehmen kein Interesse daran hätte die eigenen Kosten zu senken und die Renditen für die Anleger zu erhöhen.
Oh genau darum tun sie es. Im konkreten besipiel zeigen sie ja X-Fach wie sie durch die Nutzung deutlich kosten sparen. Solche Algorithmen werden auch in Elektroautos verwendet um die Reichweite zu maximieren indem die Motorsteuerung sich an Gelände anpasst. Und zur konstruktion tragender Elemente in modernen Flugzeugen und Gebäuden
https://www.icas.org/icas_archive/ICAS2014/data/papers/2014_1009_paper.pdf
https://www.mdpi.com/2504-446X/8/8/388
und so weiter.

Es ist weiterhin ein mächtiges Designtool welches entwicklern helfen kann.
Die Talks zu "Using genetic algorithms for automated bug fixing" gibt es seit 10 Jahren. Da sehe ich in AlphaEvolve keinen Riesenschritt hin. Eher die kombination von 2 algorithmischen Ansätzen um komplexe Problemlandschaften anders zu betrachten und nach Lösungen zu durchsuchen

Edit:
ah, das video ist zu dem thema super:) erst nicht gefunden

Und genau darum wird das auch offen gelegt. Ich behaupte, ohne die Google Veröffentlichung von "Attention is all you need" aus 2017 und "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding" aus 2018 hätten wir heute kein Chatgpt und keine Embeddings / Transformermodelle wie wir sie kennen.
Daraus kam ein riesiges neues ökosystem, welches google so alleine erst mal nicht erschlossen hätte
Alles daran geschieht um den Profit zu maximieren.
 
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SKu schrieb:
Von Entwicklern erschaffen, um danach selbst ersetzt zu werden.
Nö der Wald und Wiesen Entwickler wird verschwinden.
Wenn du aber im Softwaredesign, Führung arbeitest usw. oder tief im Business-Prozess verankert bist,
muss du keine Angst um deinen Job haben.

Wer glaubt, dass ein Entwickler 100% seiner Zeit codend arbeitet, hat ein falsches Bild von diesem Job.
In dem Job macht man viel Architekturplanung, Code Reviews/Debugging, Kommunikation (~40-50 %), weniger reines Coding (~20-30 %).
 
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Blaexe schrieb:
Vielleicht kann man die Diskussion dass die derzeitigen KIs nichts Neues erschaffen können endgültig ad acta legen.

Deepmind hat mit AlphaFold ja schon so viel erreicht, nur wird das von vielen gar nicht wahrgenommen.

AlphaEvolve verstehen aktuell auch erst mal viele nicht, weil es sie nicht direkt betrifft, aber die Beispiele sind einfach unglaublich beeindruckend. Man lässt eine KI einfach machen... und auf einmal hat man z.B. 30% mehr Leistung. Etwas wo große Teams mit Milliardenbudget nicht drauf gekommen sind.

Ich bin gespannt was da noch alles kommen wird!
 
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@AAS - solange Kunden nicht wissen, was sie wollen, bzw. ihre Anforderungen sauber formulieren ist der Job sicher :D
 
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AAS schrieb:
Nö der Wald und Wiesen Entwickler wird verschwinden.
Wenn du aber im Softwaredesign, Führung arbeitest usw. oder tief im Business-Prozess verankert bist,
muss du keine Angst um deinen Job haben.

Wer glaubt, dass ein Entwickler 100% seiner Zeit codend arbeitet, hat ein falsches Bild von diesem Job.
In dem Job macht man viel Architekturplanung, Code Reviews/Debugging, Kommunikation (~40-50 %), weniger reines Coding (~20-30 %).
Das ist halt der Irrglaube oder die "Erfahrung" aus den 90ern und frühen 00er Jahren wo jeder dahergelaufene Tastaturbediener sich schnell als Entwickler bezeichnete, 24/7 in seinem Kellerkabuff verkümmerte und soziale Schockstarren durchlitt wenn er mal aus seinem Ökosystem gerissen wurde. So zumindest die Assoziation vieler.

Ein (guter) Software-Engineer erfüllt gleichzeitig viele Rollen, auch wenn er diese nicht immer zur gänze durchzieht. Anforderungs-Erhebung funktioniert nur mit guten Kommunikativen Skills. Und sozialen fähigkeiten bspw. zur Trennung von "was brauchts" und "was wünschen die sich was sie nie nutzen werden" sowie "was wär zwar nice to have aber es geht auch ohne". Ja kann man auch auf den PO/PM abwälzen. Aber den Input einfach so durchzuziehen ohne kritisch zu hinterfragen ist schnell mal auch quell von Geldverschwendung.

Und das ist nur ein Aspekt.

Deine Prozentangaben mögen je nach Unternehmen und Situation variieren, bei uns ist schon noch mehr Coding angesagt aktuell, aber das kann sich je nach Phase schnell ändern.

Ich hatte Zeiten als Solution-Architekt, da hab ich über Wochen keinen Code gesehen.
Oder wenn ich interimsweise den Product Owner auch noch machen musste, was ich als Doppelrolle für absolut bescheuert halte, aber geht halt manchmal nicht anders.

Sind aber beides Rollen, die im Kleinen stets auch beim Entwickler im Hinterkopf präsent sein sollten.
 
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Ayo34 schrieb:
Man lässt eine KI einfach machen... und auf einmal hat man z.B. 30% mehr Leistung. Etwas wo große Teams mit Milliardenbudget nicht drauf gekommen sind.
Die Frage ist und bleibt dennoch erst einmal, zumindest für mich, „denkt“ die KI tatsächlich selbst oder liest sie nur die Optimierungen auf die der Mensch im Meer an Informationen nicht so findet, dass er selbst drauf kommt? Die KI hat Zugriff auf k.a. wie viele Jahrzehnte bis Jahrhunderte an menschlich erarbeitetem und festgehaltenem Wissen, den ganzen Internetmüll mal herausgefiltert dessen Kenntnis da vermutlich wenig nutzt. Historisch kam es immer mal vor, dass mehrere Gruppen unabhängig voneinander am selben arbeiteten, aber zu keinem Ergebnis kamen, eventuell weil ihnen einfach das Wissen der jeweils anderen fehlte. Die KI hat Zugriff auf das alles und kann daher auch ggf. Zusammenhänge sehen wo der Mensch einfach versagt.

Bei all dem bleibt abzuwarten, ob diese KIs wirklich selbst völlig frei Dinge erschaffen können. Halluzinieren könnte ja durchaus dahin führen, wir „spinnen“ uns als Menschen manchmal auch Dinge zurecht die nachfolgend mit „aber warte mal, wenn das und das, dann…“, also darüber nachdenken, einordnen und ggf. „Weiterspinnen“ tatsächlich zu neuen realen Dingen führen.
 
DaysShadow schrieb:
Die Frage ist und bleibt dennoch erst einmal, zumindest für mich, „denkt“ die KI tatsächlich selbst oder liest sie nur die Optimierungen auf die der Mensch im Meer an Informationen nicht so findet, dass er selbst drauf kommt? ...

Um zu verstehen, wie Menschen eigentlich neue Dinge „erfinden“, lohnt ein genauerer Blick auf unseren Lebensweg: Du lernst zunächst von deinen Eltern, verbringst dann etwa 12 Jahre in der Schule, danach etwa 5 Jahre an einer Universität, und selbst dann bist du nicht fertig – du lernst in einem Unternehmen oder von anderen Forschenden stetig weiter. Trotzdem haben am Ende ihres Lebens 99,99999 % der Menschen niemals etwas wirklich „Neues“ erfunden. Vielmehr verbringen sie ihre Zeit mit sehr einfachen, wiederholenden Tätigkeiten.

Der grundlegende Fehler ist also die Annahme, dass ein Mensch – quasi gottähnlich – plötzlich aus dem Nichts eine geniale Idee hat und damit die Welt verändert.

Letztlich geht eine KI nicht anders vor als wir Menschen: Sie testet verschiedene Möglichkeiten aus und gelangt auf diesem Weg zu besseren Ergebnissen. Gerade bei komplexen Problemen scheitern Menschen heutzutage häufig, weil wir die enorme Komplexität gar nicht mehr vollständig erfassen können. Eine KI hingegen kann sehr viel mehr Faktoren berücksichtigen und einfach viel mehr Optionen systematisch testen.

Was einer KI oft fehlt, ist die Fähigkeit, Experimente direkt in der realen Umwelt durchzuführen. Doch auch das verändert sich bereits durch Roboter, die mit Augen, Händen und anderen sensorischen Fähigkeiten ausgestattet sind.

Was genau glaubst du denn, unterscheidet einen Menschen fundamental von einer KI? Und warum, glaubst du, kann nur der Mensch Dinge „erfinden“, während die KI das angeblich nicht kann? Im Grunde existiert alles bereits – wir haben es nur entweder noch nicht entdeckt oder noch nicht richtig zusammengefügt.

PS:
Bestes Beispiel ist doch "Sakana AI", da hat eine KI selbständig neue Hypothesen aufgestellt, diese dann selbstständig geprüft und das wissenschaftliche Paper wurde in einem "Peer-Review-Prozess" akzeptiert von anderen Forschern.
 
@Ayo34 :
Wie hat Sakana AI die Ergebnisse denn überprüft? Es ist ja schon ein Unterschied ob man auf Grund von Massendifferenzen ein Higgs Boson vermutet und dann die Technologie entwickelt das auch nachzuweisen, oder ob man nur viel "liest" daraus ein Muster ableitet und dass durch weiteres lesen evaluiert.

Davon unbenommen hast du absolut recht, denn ich kenne genug Doktorarbeiten in der Medizin, Wirtschaftswissenschsften etc. die effektiv auch nur letzteres tunen.
 
@7hyrael
Sehr gut beschrieben! Ich würde noch folgendes Ergänzen:
Ein guter Entwickler kann mit gezieltem KI-Einsatz auch noch effizienter sein, hat aber auch zur Folge, dass er noch weniger Zeit mit Coden verbringt.
 
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@AAS ich würde es anders formulieren: Du verbringst die gleiche Zeit mit Code, schaffst aber einfach gravierend viel mehr in der gleichen Zeit, bist mehr am evaluieren und Reviewen von dem was dir die KI ausspuckt und befasst dich weniger mit dem langweiligen Kram sondern kannst dich mehr auf die wirkliche Businesslogik und Architektur fokussieren.

Schönes Beispiel von heute, und das ist noch sehr simpel:
Muss eine Rest-API anbinden die ein komplexes Datenmodell zurück liefert. Die Doku ist absolute Grütze, einen API-Client stellt der Provider nicht bereit, der Response liefert nicht immer alle Felder.

Den Payload (sind keine geheimen Daten) von einigen Datensätzen in die KI geschmissen und mir daraus ein Datenmodell extrahieren lassen. Arbeitsaufwand: 5 Minuten mit entsprechenden Instruktionen damit er es gleich schön bereitstellt.

Vor einigen Jahren wärste da wieder einen Tag beschäftigt gewesen mit zusammenstückeln von dem Zeug.

Im nächsten Schritt die KI noch einen Vorschlag ausarbeiten lassen um das API-Model auf mein Applikationsinternes Model zu mappen und 85% der Arbeit war auch da schon erledigt, inkl. einiger Kombinatorischer Erhebungen die die KI direkt erkannt hat.
 
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