Orosz tudósok egy csoportja olyan új mesterséges intelligenciamodellt fejlesztett ki, amely képes az új feladatokhoz és kontextushoz való ön-adaptációra, az ember további beavatkozása nélkül.
A modell lehetővé tette a fejlesztők számára, hogy leküzdjék a kontextusfüggő gépi tanulás egyik legfontosabb korlátját - közölte a T-Bank (korábban Tinkoff Bank) AI Research Lab és a moszkvai székhelyű Mesterséges Intelligencia Kutatóintézet (AIRI) csapata egy online közzétett tanulmányban.
A korábban létező modellek, bár képesek voltak megtanulni új feladatok elvégzését, ha elegendő adatot tápláltak beléjük, de még mindig korlátozva voltak egy előre meghatározott és rögzített cselekvéskészlet által - magyarázták a kutatók. Egy új "akciótér" bevezetése ekkor új, gyakran igen kiterjedt adathalmazt, valamint a modell újratanítását igényelné. Ez a korlátozottság egyes alkalmazások esetében költséges vállalkozássá tenné az újbóli adaptációt - mondták.
A csapat egy konkrét gépi tanulási modellt - Algorithm Distillation (AD) - vett alapul, és tovább módosította azt, hogy megfeleljen a kitűzött célnak. Az AD-módszer a mesterséges intelligenciát úgy képzi ki feladatok elvégzésére, hogy autoregresszív módon előre jelzi a cselekvéseket, miközben kontextusként használja a tanulási előzmények adathalmazát.
Az orosz modell a "Headless-AD" nevet kapta, és a héten mutatták be a Bécsben megrendezett Nemzetközi Gépi Tanulási Konferencián.
A Headless-AD megközelítés azt jelenti, hogy a modell új feladatokra reagálva képes új cselekvéseket tanulni és alkalmazni anélkül, hogy további inputra vagy az ember általi újratanításra lenne szüksége.
A csapat szerint a mesterséges intelligenciájuk ötször több művelet végrehajtására volt képes, mint amennyit eredetileg megtanítottak neki. A kutatók szerint ennek széleskörű alkalmazásai lehetnek az űrtechnológiáktól az intelligens otthoni asszisztensekig.
Egy ilyen modellt meg lehetne tanítani néhány alapvető műveletre általánosított adatokon, majd a csapat jelentése szerint alkalmazkodhatna az adott kontextus sajátos körülményeihez. Egyes orosz médiumok ezután azt sugallták, hogy az új AI-modell éppen elég okos lehet ahhoz, hogy átmenjen az úgynevezett "kávéteszten", amelyen állítólag a mostanra híressé vált ChatGPT megbukott.
Az először az Apple társalapítója, Steve Wozniak által felvetett teszt szerint egy AI-gépnek "be kell mennie egy átlagos amerikai háztartásba, és ki kell találnia, hogyan kell kávét főzni, beleértve a kávéfőző azonosítását, a gombok működésének kitalálását, a kávésdoboz megtalálását stb."
A legtöbb mesterséges intelligencia számára az a probléma, hogy bár az átlagos háztartásokban sok a közös vonás, mégis mindegyikük kissé különbözik, amihez általában egy adott háztartáshoz kapcsolódó adathalmazon kellene megtanítani egy mesterséges intelligenciát, hogy képes legyen elvégezni az ottani feladatot.
Ha ugyanazt a feladatot egy új háztartásban kellene elvégeznie, akkor egy új adathalmazon kellene újratanulnia. A jelentések szerint azonban az önmagához alkalmazkodó orosz mesterséges intelligencia potenciálisan képes lehet a feladatra.
