Il settore dell’intelligenza artificiale ha recentemente segnato un passaggio fondamentale nella sua evoluzione, transitando da un modello in cui l’uomo progetta le architetture di apprendimento a uno scenario in cui l’intelligenza artificiale stessa è in grado di ingegnerizzare algoritmi superiori a quelli concepiti dai ricercatori umani. Questo cambio di paradigma è stato evidenziato dai recenti risultati pubblicati da Google DeepMind relativi ad AlphaEvolve, un framework di progettazione algoritmica evolutiva che sfrutta i Large Language Models, nello specifico il modello Gemini, per esplorare e ottimizzare in modo autonomo la struttura logica del codice sorgente dedicato all’apprendimento per rinforzo multi-agente.
Il funzionamento di AlphaEvolve si basa su un processo iterativo di natura biologico-digitale, dove il codice sorgente di un algoritmo viene trattato alla stregua di un patrimonio genetico suscettibile di mutazioni. In questo ecosistema, il Large Language Model opera come un agente mutatore intelligente, proponendo modifiche strutturali significative e non meramente parametriche al codice esistente. A differenza della programmazione genetica convenzionale, che spesso si affida a mutazioni casuali con una bassa efficienza computazionale, AlphaEvolve utilizza le capacità di ragionamento logico del modello linguistico per orientare le modifiche verso direzioni dotate di senso compiuto, aumentando drasticamente la probabilità di successo di ogni iterazione. Una volta generata una nuova variante algoritmica, un sistema di valutazione automatizzato ne testa l’efficacia in ambienti di gioco reali, applicando una selezione naturale digitale che conserva solo le architetture capaci di dimostrare una maggiore accuratezza ed efficienza.
Le potenzialità di questo approccio sono state confermate dalla scoperta di due algoritmi di nuova generazione, denominati VAD-CFR e SHOR-PSRO, che operano nel complesso campo dei giochi a informazione incompleta. Il primo, VAD-CFR, rappresenta un’evoluzione della tecnica di minimizzazione del rimpianto ed introduce una gestione dinamica della memoria storica basata sulla volatilità del processo di apprendimento. Il sistema ha sviluppato autonomamente una logica per cui, in presenza di alta instabilità, le informazioni passate vengono rimosse rapidamente per favorire l’adattamento, mentre in fasi di stabilità i dati vengono conservati più a lungo per consolidare la strategia. Un elemento di particolare interesse tecnico è l’emergere spontaneo di una strategia definita “hard warm-start”, che prevede la sospensione degli aggiornamenti della policy per le prime cinquecento iterazioni su un totale di mille. Tale scelta strategica, emersa senza istruzioni umane esplicite, risulta controintuitiva per un progettista umano ma si è dimostrata estremamente efficace nel superare gli algoritmi allo stato dell’arte nella quasi totalità dei test effettuati.
Parallelamente, l’algoritmo SHOR-PSRO ha dimostrato come l’automazione possa migliorare i metodi di addestramento basati sulla popolazione. Attraverso una ricalibrazione continua del bilanciamento tra l’esplorazione di nuove strategie e lo sfruttamento di quelle già consolidate, questo meta-solutore ha raggiunto livelli di convergenza e stabilità superiori rispetto ai sistemi progettati manualmente, anche in scenari di interazione tra agenti estremamente stratificati. La capacità di AlphaEvolve di produrre risultati eccellenti in due paradigmi distinti come la minimizzazione del rimpianto e il retraining basato sulla popolazione sottolinea la versatilità dello strumento, che non si limita a ottimizzare singoli valori numerici o iperparametri, ma interviene direttamente sulla riprogettazione dell’architettura logica del software.
L’implicazione più profonda di questa ricerca risiede nella dimostrazione di una capacità di miglioramento ricorsivo. Sebbene attualmente confinato al dominio della teoria dei giochi e dell’apprendimento multi-agente, il successo di AlphaEvolve suggerisce che l’intelligenza artificiale stia superando i confini dei framework operativi imposti dall’uomo per assumere il ruolo di architetto del proprio sviluppo. Questo processo riduce la dipendenza dal perfezionamento manuale e apre la strada a una nuova era dell’informatica in cui la scoperta di soluzioni matematiche e logiche non è più limitata dall’intuizione umana, ma è accelerata da un ciclo infinito di sperimentazione, valutazione e mutazione autonoma.