Группа исследователей из лаборатории Ноева ковчега компании Huawei в Париже недавно опубликовала предварительный анализ исследования, в котором излагается потенциальная основа для «воплощенного искусственного интеллекта» (E-AI), который, по их словам, послужит «следующим фундаментальным шагом в поисках общего искусственного интеллекта». интеллект (AGI)».
AGI, иногда называемый «ИИ человеческого уровня» или «сильный ИИ», обычно относится к системе искусственного интеллекта (ИИ), способной выполнять любую задачу при наличии необходимых ресурсов. Хотя нет четкого научного консенсуса относительно того, что именно может квалифицировать данную систему искусственного интеллекта для рассмотрения в качестве общего интеллекта, такие компании, как OpenAI, были созданы исключительно с целью развития этой технологии.
Большие языковые модели
С появлением в конце 2010-х годов технологии генеративного предварительно обученного трансформатора (GPT) многие эксперты, работающие над AGI, приняли мантру о том, что «масштаб — это все, что вам нужно». привести к модели AGI.
Но в статье команды Huawei, по сути, утверждается, что большие языковые модели, такие как ChatGPT от OpenAI и Gemini от Google, не могут понять реальный мир, потому что они в нем не живут.
Согласно статье:
«Распространено мнение, что простое масштабирование таких моделей с точки зрения объема данных и вычислительной мощности может привести к AGI. Мы оспариваем эту точку зрения. Мы предполагаем, что истинное понимание… достижимо только через агентов E-AI, которые живут в мире и узнают о нем, взаимодействуя с ним».
Воплощенный искусственный интеллект
Чтобы агенты ИИ могли по-настоящему взаимодействовать с реальным миром, утверждают исследователи, модели должны быть помещены в ту или иную форму воплощения, способную к восприятию, действию, памяти и обучению.
Восприятие в этом контексте означает предоставление системе искусственного интеллекта возможности получать необработанные данные из реального мира в режиме реального времени, а также возможность обрабатывать и кодировать эти данные в скрытое пространство обучения. По сути, ИИ должен будет иметь возможность обращать внимание на то, что он хочет, своими собственными «глазами» и «ушами», чтобы понимать реальный мир достаточно хорошо, чтобы действовать как общий интеллект.
Наряду с восприятием агенты должны иметь возможность совершать действия и наблюдать за их результатами. Модели ИИ текущего класса «предварительно обучены», как студент, которому одновременно дают тест и ответы на него. Позволив ИИ действовать самостоятельно и воспринимать результаты своих действий как новые воспоминания, команда полагает, что агенты смогут познавать мир так же, как это делают живые существа, методом проб и ошибок.
В конечном итоге исследователи демонстрируют теоретическую основу, с помощью которой LLM или базовая модель искусственного интеллекта могут быть воплощены для достижения этих целей однажды.
Однако исследователи также отмечают, что на этом пути стоит множество проблем. Не последним из них является то, что самые мощные LLM в настоящее время «существуют» в огромных облачных сетях, что делает их воплощение затруднительным с помощью современных технологий.
Связанный: Прорыв в области ядерного синтеза может произвести революцию в области искусственного интеллекта
