Трансгуманизм в далеком городе

Forwarded from Сергей Булаев AI 🤖

DeepMind выкатили интереснейший пейпер про то, как ИИ может учиться самостоятельно, без постоянного участия человека. Называют это "Сократическим обучением" - в честь древнегреческого философа, который учил через диалоги и дискуссии.

Команда во главе с Томом Шаулем описала три ключевых условия для успешного самообучения ИИ:
- Качественная обратная связь, соответствующая целям обучения
- Широкий охват данных в рамках закрытой среды
- Достаточные вычислительные ресурсы

Главная идея в том, что ИИ может становиться умнее даже в закрытой среде, без притока новых данных извне. Это как если бы вы заперли философа в библиотеке - он продолжит развиваться, перечитывая и переосмысливая уже известные книги.

Исследователи предлагают использовать "языковые игры" - специальные форматы взаимодействия, где ИИ-системы могут спорить, обсуждать и учиться друг у друга. Самое интересное - системы смогут не только играть в существующие игры, но и придумывать новые, постоянно расширяя свои возможности.

В работе особое внимание уделяется самомодификации - способности ИИ перестраивать свою внутреннюю архитектуру. Это может помочь преодолеть ограничения, заложенные при начальном обучении. Уже сейчас современные языковые модели вроде GPT-4 показывают зачатки такого поведения через самопроверку и метапромптинг.

Яркий пример - недавнее достижение DeepMind в решении задач Математической Олимпиады на уровне серебряной медали. Модель не просто решала задачи - она демонстрировала способность к сложным рассуждениям, которые улучшались со временем.

Если всё получится, мы можем увидеть системы ИИ, которые учатся как научные сообщества - через постоянные дискуссии и обмен идеями. Только в тысячи раз быстрее человека. Звучит немного пугающе, но и очень захватывающе одновременно.

Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только

www.group-telegram.com/ca/transposables.com/810

1.1K viewsDec 2 at 13:30

DeepMind выкатили интереснейший пейпер про то, как ИИ может учиться самостоятельно, без постоянного участия человека. Называют это "Сократическим обучением" - в честь древнегреческого философа, который учил через диалоги и дискуссии.

Команда во главе с Томом Шаулем описала три ключевых условия для успешного самообучения ИИ:
- Качественная обратная связь, соответствующая целям обучения
- Широкий охват данных в рамках закрытой среды
- Достаточные вычислительные ресурсы

Главная идея в том, что ИИ может становиться умнее даже в закрытой среде, без притока новых данных извне. Это как если бы вы заперли философа в библиотеке - он продолжит развиваться, перечитывая и переосмысливая уже известные книги.

Исследователи предлагают использовать "языковые игры" - специальные форматы взаимодействия, где ИИ-системы могут спорить, обсуждать и учиться друг у друга. Самое интересное - системы смогут не только играть в существующие игры, но и придумывать новые, постоянно расширяя свои возможности.

В работе особое внимание уделяется самомодификации - способности ИИ перестраивать свою внутреннюю архитектуру. Это может помочь преодолеть ограничения, заложенные при начальном обучении. Уже сейчас современные языковые модели вроде GPT-4 показывают зачатки такого поведения через самопроверку и метапромптинг.

Яркий пример - недавнее достижение DeepMind в решении задач Математической Олимпиады на уровне серебряной медали. Модель не просто решала задачи - она демонстрировала способность к сложным рассуждениям, которые улучшались со временем.

Если всё получится, мы можем увидеть системы ИИ, которые учатся как научные сообщества - через постоянные дискуссии и обмен идеями. Только в тысячи раз быстрее человека. Звучит немного пугающе, но и очень захватывающе одновременно.

Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только

BY Трансгуманизм в далеком городе