Защо скоро AI моделите няма да се нуждаят от хората, за да бъдат обучавани

Учени са успели да разработят подобни на човешките комуникационни умения и трансфер на знания между AI модели, така че те да могат да се обучават взаимно да изпълняват задачи без огромно количество данни, съобщава LiveScience. С това откритие може би се поставя следващата еволюционна стъпка в развитието на изкуствения интелект. Според проучването, публикувано в края на март в списание Nature, в бъдеще AI агенти е вероятно да могат да общуват директно и взаимно да си предават знанията как да извършват различни дейности.

Какво е откритието?

Учените са успели да моделират AI мрежа, способна да се учи и да изпълнява задачи единствено въз основа на писмени инструкции. След това този AI е описал наученото на друг изкуствен интелект, който е изпълнил същата задача, въпреки че не е бил обучен или не е имал опит в изпълнението ѝ. Първият изкуствен интелект е комуникирал с втория, използвайки обработка на естествен език (NLP), твърдят учените в статията си.

NLP е подобласт на изкуствения интелект, която има за цел да пресъздаде човешкия език в компютрите - така че машините да могат да разбират и възпроизвеждат естествено написан текст или реч. Това се постига на базата на невронни мрежи, които представляват съвкупност от алгоритми за машинно обучение, моделирани така, че да възпроизвеждат разположението на невроните в мозъка.

"След като тези задачи бяха научени, мрежата можеше да ги опише на втора мрежа - копие на първата - за да може тя да ги възпроизведе. Доколкото ни е известно, това е първият случай, в който два изкуствени интелекта са в състояние да разговарят помежду си по чисто лингвистичен начин'', коментира водещият автор на статията Александър Пуже, ръководител на Невроцентъра към Женевския университет.

Учените са постигнали този трансфер на знания, като са започнали с NLP модел, наречен S-Bert, който е бил предварително обучен да разбира човешкия език. Те са свързали S-Bert с по-малка невронна мрежа, фокусирана върху интерпретирането на сензорни входни данни и симулирането на моторни действия в отговор.

След това този съставен изкуствен интелект е обучен на набор от 50 психофизични задачи. Тези задачи са били предимно фокусирани върху реагирането на стимул - като реакция на светлина - чрез инструкции, подавани чрез езиковия модел S-Bert.

Благодарение на вградения си езиков модел този съставен AI разбира пълни писмени изречения. Това му позволява да изпълнява задачи от инструкции на естествен език, които извършва правилно средно в 83% от случаите, въпреки че никога преди това не е виждал никакви обучителни кадри или не е изпълнявал задачите.

Впоследствие това разбиране бива обърнато, така че съставният AI да може да предаде резултатите от сензомоторното си обучение на друг идентичен изкуствен интелект. Използвайки езикови инструкции, първият AI успява на "обясни" задачата на втория, който на свой ред я извършва, също без да е запознат с нея преди това.

Защо това е важно?

Вдъхновението за това изследване идва от начина, по който хората се учат, като следват устни или писмени инструкции за изпълнение на задачи - дори ако никога преди не са извършвали такива действия. Тази когнитивна функция отличава хората от животните; например трябва да се покаже нещо на кучето, преди то да бъде научено от човека да реагира на устни инструкции.

Макар че AI чатботовете могат да интерпретират езикови инструкции, за да генерират изображение или текст, те не могат да превеждат писмени или устни инструкции във физически действия, нито да обясняват инструкциите на друг изкуствен интелект.

Въпреки това чрез симулиране на областите на човешкия мозък, отговорни за възприемането на езика, интерпретацията и основаните на инструкции действия, изследователите създават AI с умения за учене и комуникация, подобни на човешките.

Това достижение само по себе си няма да доведе до възхода на изкуствения общ интелект (AGI) - когато AI агент ще може да разсъждава също толкова добре, колкото и човек, и да изпълнява задачи в множество области. Но изследователите отбелязват, че AI моделите като създадения от тях могат да помогнат за разбирането ни за това как работи човешкият мозък.

Съществува и възможност роботите с вграден AI да общуват помежду си, за да се учат и да изпълняват задачи. Ако само един робот получава първоначални инструкции, той би могъл да бъде наистина ефективен в сферата на производството и други отрасли, които могат да бъдат автоматизирани.

''Мрежата, която разработихме, е много малка - обясняват изследователите. ''Сега нищо не пречи на тази основа да се разработят много по-сложни мрежи, които да бъдат интегрирани в хуманоидни роботи, способни да ни разбират, но и да се разбират помежду си'.'