Исследователи Huawei предлагают «воплощенный ИИ» для улучшенного взаимодействия и обучения в реальном мире
Summary:
Исследователи из лаборатории «Ноев ковчег» компании Huawei предложили концепцию «воплощенного искусственного интеллекта» (E-AI) в качестве важнейшего шага на пути к общему искусственному интеллекту (AGI). Они утверждают, что нынешние крупные языковые модели, такие как ChatGPT от OpenAI и Gemini от Google, не могут полностью понять реальный мир из-за отсутствия прямого взаимодействия. Они предлагают создать ИИ-агентов, которые могут воспринимать, действовать, обучаться и запоминать в физическом воплощении, чтобы лучше понимать и функционировать как общий интеллект. Несмотря на то, что команда обрисовала теоретическую структуру для создания воплощенного ИИ, они также подчеркнули текущие технологические проблемы, в том числе тот факт, что большинство мощных моделей ИИ существуют в обширных облачных сетях.
Лаборатория «Ноев ковчег» компании Huawei в Париже недавно представила революционную концепцию «воплощенного искусственного интеллекта» (E-AI), которую они считают критически важной разработкой в поисках общего искусственного интеллекта (AGI). AGI, часто называемый «ИИ человеческого уровня» или «сильный ИИ», представляет собой систему ИИ, способную выполнить любую задачу при наличии достаточных ресурсов. Несмотря на то, что не существует единого мнения о том, что делает систему ИИ интеллектом общего назначения, некоторые компании, такие как OpenAI, сосредоточены исключительно на этой технологии.
К концу 2010-х годов появившаяся технология генеративного предварительно обученного трансформатора (GPT) привела к тому, что многие специалисты по AGI приняли идею о том, что «масштаб — это все, что вам нужно», подразумевая, что они предвидели, что трансформаторы, масштабированные за пределы текущих возможностей, могут в конечном итоге проложить путь к модели AGI. Исследователи Huawei, однако, опровергают это убеждение в своей статье, утверждая, что большие языковые модели, такие как ChatGPT от OpenAI и Gemini от Google, не могут понять реальный мир из-за отсутствия взаимодействия с ним. По данным издания:
«Многие считают, что простое расширение этих моделей с точки зрения данных и вычислительной мощности может привести к ОИИ. Мы не согласны с этой точкой зрения. Мы полагаем, что подлинное понимание возможно только через агентов E-AI, которые взаимодействуют и учатся в мире, в котором они живут».
По словам ученых, для того, чтобы агенты ИИ могли по-настоящему взаимодействовать с реальным миром, они должны быть помещены в некое тело, которое обеспечивает восприятие, действие, память и обучение. Восприятие в этом смысле — это способность системы ИИ получать необработанные данные из реального мира в режиме реального времени, обрабатывать их и кодировать в скрытой среде обучения. По сути, для того, чтобы ИИ понимал реальный мир в той же степени, что и общий интеллект, он должен иметь возможность фокусироваться на нем с помощью своих собственных сенсорных систем.
Помимо восприятия, агенты должны уметь предпринимать действия и оценивать их результаты. Нынешние модели ИИ в основном «предварительно обучены», подобно тому, как студенту дают тест с заранее готовыми ответами. Позволив ИИ действовать автономно и воспринимать последствия своих действий как новые воспоминания, команда предполагает, что агенты могут познавать мир через опыт и ошибки, подобно живым организмам.
Исследователи предлагают теоретическую схему, с помощью которой можно было бы воплотить большую языковую модель или фундаментальную модель ИИ для достижения этих целей в будущем. Тем не менее, они также подчеркивают многочисленные препятствия, которые ждут нас впереди. Одна из существенных проблем заключается в том, что наиболее мощные современные большие языковые модели работают в обширных облачных сетях, что делает воплощение сложной задачей при современных технологиях. Читайте по теме: Прорыв в термоядерном синтезе может трансформировать искусственный интеллект.
Published At
2/7/2024 11:23:13 PM
Disclaimer: Algoine does not endorse any content or product on this page. Readers should conduct their own research before taking any actions related to the asset, company, or any information in this article and assume full responsibility for their decisions. This article should not be considered as investment advice. Our news is prepared with AI support.
Do you suspect this content may be misleading, incomplete, or inappropriate in any way, requiring modification or removal?
We appreciate your report.