Команда дослідників із лабораторії Ноєвого ковчега компанії Huawei у Парижі нещодавно опублікувала дослідження перед друком, у якому описується потенційна основа для «втіленого штучного інтелекту» (E-AI), що, за їхніми словами, стане «наступним фундаментальним кроком у пошуках штучного загальногорозвідка (AGI)».
AGI, який іноді називають «штучний інтелект на рівні людини» або «сильний штучний інтелект», як правило, відноситься до системи штучного інтелекту (ШІ), здатної виконувати будь-які завдання за наявності необхідних ресурсів. Хоча немає чіткого наукового консенсусу щодо того, що саме може кваліфікувати певну систему штучного інтелекту як загальний інтелект, такі компанії, як OpenAI, були засновані виключно з метою розвитку цієї технології.
Великі мовні моделі
З появою технології генеративних попередньо навчених трансформаторів (GPT) наприкінці 2010-х років багато експертів, які працюють над AGI, прийняли мантру, що «масштаб — це все, що вам потрібно», тобто вони вірили, що трансформатори в масштабах, які перевищують те, що зараз можливо, з часом зможутьпривести до моделі AGI.
Але в документі команди Huawei по суті стверджується, що великі мовні моделі, такі як ChatGPT від OpenAI і Gemini від Google, не можуть зрозуміти реальний світ, оскільки вони не живуть у ньому.
За папером:
«Поширеною є думка, що просте збільшення таких моделей з точки зору обсягу даних і обчислювальної потужності може призвести до AGI. Ми заперечуємо цю думку. Ми вважаємо, що справжнього розуміння… можна досягти лише через агентів електронного штучного інтелекту, які живуть у світі та дізнаються про нього, взаємодіючи з ним».
Втілений штучний інтелект
Для того, щоб агенти штучного інтелекту справді могли взаємодіяти з реальним світом, стверджують дослідники, моделі повинні бути розміщені в певній формі втілення, здатній до сприйняття, дій, пам’яті та навчання.
У цьому контексті сприйняття означає надання системі штучного інтелекту можливості отримувати необроблені дані з реального світу в режимі реального часу, а також здатність обробляти та кодувати ці дані в прихованому навчальному просторі. По суті, штучний інтелект повинен мати можливість звертати увагу на те, що він хоче, своїми «очима» та «вухами», щоб розуміти реальний світ достатньо добре, щоб діяти як загальний інтелект.
Разом із сприйняттям агенти повинні мати можливість виконувати дії та спостерігати за їхніми результатами. Поточні моделі штучного інтелекту класу є «попередньо навченими», як учень, якому дають тест і відповіді на нього одночасно. Дозволивши штучному інтелекту діяти самостійно та сприймати результати своїх дій як нові спогади, команда вважає, що агенти можуть стати здатними пізнавати світ так само, як це роблять живі істоти, шляхом проб і помилок.
Зрештою, дослідники демонструють теоретичну основу, за допомогою якої можна було б втілити модель LLM або базову модель ШІ для досягнення цих цілей одного дня.
Однак дослідники також зазначають, що на цьому шляху стоїть безліч проблем. Не останньою з них є те, що найпотужніші LLM наразі «існують» у величезних хмарних мережах, що робить втілення складним завданням із сучасними технологіями.
За темою: прорив у сфері ядерного синтезу може революціонізувати штучний інтелект
