Telegram Group & Telegram Channel
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



group-telegram.com/sergiobulaev/936
Create:
Last Update:

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 Сергей Булаев AI 🤖




Share with your friend now:
group-telegram.com/sergiobulaev/936

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Such instructions could actually endanger people — citizens receive air strike warnings via smartphone alerts. But the Ukraine Crisis Media Center's Tsekhanovska points out that communications are often down in zones most affected by the war, making this sort of cross-referencing a luxury many cannot afford. Pavel Durov, a billionaire who embraces an all-black wardrobe and is often compared to the character Neo from "the Matrix," funds Telegram through his personal wealth and debt financing. And despite being one of the world's most popular tech companies, Telegram reportedly has only about 30 employees who defer to Durov for most major decisions about the platform. Despite Telegram's origins, its approach to users' security has privacy advocates worried. But because group chats and the channel features are not end-to-end encrypted, Galperin said user privacy is potentially under threat.
from cn


Telegram Сергей Булаев AI 🤖
FROM American