OKEV

САМОРАЗВИТИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА


Распространите любовь


Саморазвитие искусственного интеллекта

Системы искусственного интеллекта обладают потенциалом стать высокоинтеллектуальными и способными самостоятельно развивать свои знания и способности в процессе, называемом самообучением или саморазвитием. По мере того как системы искусственного интеллекта продолжают развиваться и становятся все более автономными, возможность самообучения создает как возможности, так и проблемы. В этой статье мы подробно рассмотрим концепцию саморазвития ИИ и обсудим некоторые из исследуемых технических подходов, а также последствия для разработки и управления передовыми системами ИИ в будущем.

Что такое саморазвитие ИИ?

Под саморазвитием ИИ понимается способность системы искусственного интеллекта автономно совершенствовать свои знания и навыки с течением времени за счет собственных усилий, а не полагаться только на прямое программирование или контроль со стороны инженеров-людей. Это предполагает, что ИИ может самостоятельно ставить цели обучения, разрабатывать стратегии получения новых данных и опыта, оценивать свои сильные и слабые стороны и совершенствовать свои возможности с целью достижения максимальной эффективности при решении все более сложных и многогранных задач.

Цель состоит в том, чтобы системы искусственного интеллекта стали более самомотивированными обучаемыми, активно участвующими в собственном интеллектуальном росте, а не пассивно получающими обучение по узким, определенным человеком целям. Это отражает естественное развитие человеческого интеллекта в течение всей жизни благодаря сочетанию формального образования, самостоятельного исследования, решения проблем, творчества, совершения ошибок и постоянного самоанализа. Многие эксперты считают, что для того, чтобы ИИ полностью раскрыл свой потенциал, ему необходимо продемонстрировать аналогичные способности к самообучению.

Читайте также:  АРМЕЙСКОЕ СТРУКТУРИРОВАННОЕ САМОРАЗВИТИЕ 5

Технические подходы к саморазвитию ИИ

В настоящее время исследователи в области ИИ изучают несколько технических подходов, позволяющих обеспечить самоконтроль и самосовершенствование в современных системах машинного обучения:

Самоконтроль предполагает обучение моделей на больших немаркированных наборах данных путем постановки предтекстовых задач, требующих вывода полезных представлений из исходных данных. Например, предсказание того, какие участки изображения отсутствуют, для изучения визуальных характеристик. Это позволяет моделям обучаться основным компетенциям без непосредственного участия человека.

Обучение с подкреплением использует взаимодействие методом проб и ошибок в виртуальной среде для обучения оптимальному поведению и получения максимального вознаграждения. При наличии правильных механизмов обратной связи агенты могут выявлять недостатки, совершенствовать стратегии и постоянно совершенствоваться. Исследования в области самоконтролируемого обучения с подкреплением продолжаются.

Было показано, что генеративные модели, такие как GPT-3, в некоторых сценариях способны сами создавать галлюцинации из реалистичных обучающих данных. Это открывает перспективы для получения знаний открытого характера из бесконечного количества генерируемого опыта.

Метаобоснование предполагает осознание собственных ограничений и предубеждений, а также способность осмысливать ход обучения, устранять неудачи и направлять процесс самосовершенствования. Это требует сложных рассуждений о рассуждениях.

Самостоятельное программирование учит агентов ИИ писать простые программы, решающие поставленные задачи. С опытом они могут писать более сложные решения и даже улучшать свой собственный код, что является базовой формой самомодификации.

Читайте также:  ПРИМЕРЫ С САМОРАЗВИТИЕМ

Обучение с переносом и консолидация знаний между доменами, задачами и архитектурами моделей могут позволить использовать сильные стороны в одной области для получения пользы в других посредством самоконтролируемой передачи знаний.

Несмотря на впечатляющие успехи, полностью надежные и полезные в целом возможности саморазвития остаются сложной задачей, требующей преодоления таких трудностей, как эффективная оценка самосовершенствования, предотвращение нежелательного поведения при самомодификации и обеспечение того, чтобы системы ИИ развивали знания и приоритеты, которые надежно согласуются с ценностями человека по мере его самоориентации. В этой области еще предстоит провести значительные исследования.

Потенциальные области применения и влияние

При ответственном подходе саморазвитие ИИ может открыть новую парадигму машинного интеллекта, имеющую как практическое применение, так и глубокие философские последствия:

Самосовершенствующиеся программные помощники, которые становятся все более полезными благодаря опыту без постоянных обновлений. Персонализированные ИИ-репетиторы, постоянно подстраивающиеся под своих учеников.

Автономные научные исследователи и инженеры, способные развивать целые области знаний благодаря теоретическим открытиям и инновациям, полученным в результате собственных исследований.

Разговорные агенты с открытым доменом, обладающие постоянно растущим, тонким пониманием мира, созданным на основе общения с многочисленными пользователями в течение многих лет самостоятельного обучения.

Читайте также:  НИЗКАЯ САМООЦЕНКА ПРЕЖДЕВРЕМЕННАЯ ЭЯКУЛЯЦИЯ

Самооптимизирующиеся системы, которые совершенствуют сложные задачи, такие как логистика, здравоохранение, устойчивое развитие и т.д., разрабатывая стратегии, превосходящие замыслы программистов.

Позитивно самоподдерживающиеся вознаграждения ИИ за решение проблем, приобретение знаний, сострадание, добросовестность и другие полезные для общества качества, которые направляют развитие в нужное русло.

Однако самомодифицирующийся ИИ также несет в себе серьезные риски, которые должны быть снижены с помощью строгих методов оценки прогресса, разработки протоколов и обеспечения соответствия систем основным предпочтениям, таким как безопасность и благодетельность, определенным их создателями на каждом этапе роста возможностей. Для обеспечения ответственного подхода к разработке и применению таких мощных технологий на благо всего человечества, вероятно, потребуется глобальное сотрудничество.

Заключение

По мере дальнейшего роста возможностей искусственного интеллекта создание условий для автономного самосовершенствования может оказаться необходимым для реализации всего потенциала ИИ и решения будущих проблем. Путь к полезному, самоконтролируемому машинному интеллекту пока неясен, но он предлагает интересную перспективу создания систем, которые активно работают над укреплением партнерских отношений с людьми, постоянно совершенствуясь в понимании и будучи полезными, безвредными и честными. Ответственное исследование передовых методов управления саморазвитием открывает перспективы как для развития ИИ, так и для максимального влияния на общество. Если проявить усердие и мудрость, то возможности могут перевесить риски.


Распространите любовь

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *