I ricercatori di Huawei propongono una "IA incorporata" per migliorare l'interazione e l'apprendimento nel mondo reale
Summary:
I ricercatori del Noah's Ark Lab di Huawei hanno proposto un framework per l'"intelligenza artificiale incorporata" (E-AI) come un progresso cruciale verso l'intelligenza artificiale generale (AGI). Sostengono che gli attuali modelli linguistici di grandi dimensioni come ChatGPT di OpenAI e Gemini di Google non possono comprendere appieno il mondo reale a causa della mancanza di interazione diretta. Suggeriscono di creare agenti di intelligenza artificiale in grado di percepire, agire, apprendere e ricordare all'interno di un'incarnazione fisica per ottenere una migliore comprensione e funzionare come un'intelligenza generale. Sebbene il team abbia delineato una struttura teorica per la creazione di un'IA incorporata, ha anche evidenziato le attuali sfide tecnologiche, incluso il fatto che i modelli di IA più potenti esistono su vaste reti cloud.
Il Noah's Ark Laboratory di Huawei a Parigi ha recentemente introdotto un framework rivoluzionario per l'"intelligenza artificiale incorporata" (E-AI), che considerano uno sviluppo fondamentale nella ricerca dell'intelligenza artificiale generale (AGI). L'AGI, spesso indicata come "IA a livello umano" o "IA forte", è un sistema di IA che ha la capacità di eseguire qualsiasi compito con risorse adeguate. Sebbene non esista un accordo universale su ciò che rende un sistema di intelligenza artificiale un'intelligenza generale, diverse aziende, come OpenAI, si concentrano esclusivamente su questa tecnologia.
Verso la fine degli anni 2010, l'emergente tecnologia dei trasformatori generativi pre-addestrati (GPT) ha portato molti specialisti AGI ad adottare la nozione che "la scala è tutto ciò di cui hai bisogno", il che implica che prevedevano che i trasformatori, scalati oltre le capacità attuali, avrebbero potuto alla fine aprire la strada a un modello AGI. I ricercatori di Huawei, tuttavia, contraddicono questa convinzione nel loro articolo sostenendo che i modelli linguistici di grandi dimensioni, come ChatGPT di OpenAI e Gemini di Google, non riescono a comprendere il mondo reale a causa della loro mancanza di coinvolgimento con esso. Secondo la pubblicazione:
"Molti credono che la semplice espansione di questi modelli in termini di dati e potenza di calcolo possa portare all'AGI. Non siamo d'accordo con questo punto di vista. Suggeriamo che la comprensione genuina sia possibile solo attraverso agenti di E-AI che interagiscono e imparano dal mondo in cui vivono".
Secondo gli studiosi, affinché gli agenti di intelligenza artificiale possano davvero interagire con il mondo reale, devono essere alloggiati in una sorta di corpo che consenta la percezione, l'azione, la memoria e l'apprendimento. La percezione, in questo senso, è la capacità di un sistema di intelligenza artificiale di acquisire dati grezzi dal mondo reale in tempo reale, elaborarli e codificarli in un ambiente di apprendimento latente. Essenzialmente, affinché un'intelligenza artificiale possa comprendere il mondo reale nella misura di un'intelligenza generale, deve avere la capacità di concentrarsi su di esso attraverso i propri sistemi sensoriali.
Oltre alla percezione, gli agenti dovrebbero essere in grado di intraprendere azioni e valutarne i risultati. Gli attuali modelli di intelligenza artificiale sono per lo più "pre-addestrati", simili a uno studente a cui viene somministrato un test con le risposte in anticipo. Consentendo all'IA di agire autonomamente e di percepire le conseguenze delle sue azioni come nuovi ricordi, il team propone che gli agenti possano conoscere il mondo attraverso l'esperienza e gli errori, in modo simile agli organismi viventi.
I ricercatori propongono uno schema teorico in base al quale un modello linguistico di grandi dimensioni o un modello di intelligenza artificiale fondamentale potrebbe essere incorporato per raggiungere questi obiettivi in futuro. Tuttavia, sottolineano anche i numerosi ostacoli che si prospettano. Una sfida significativa è rappresentata dal fatto che i più potenti modelli linguistici di grandi dimensioni attualmente operano su reti cloud estese, rendendo l'incarnazione un compito complesso con la tecnologia attuale. Correlato: Una svolta nella fusione nucleare potrebbe trasformare l'intelligenza artificiale.
Published At
2/7/2024 11:23:13 PM
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