ИИ: дорога к самосовершенствованию открыта. Скрипач не нужен

Ведущие китайские университеты и технологические компании сосредоточились на новом ключевом направлении в соревновании с США в сфере искусственного интеллекта: создании систем, способных самостоятельно улучшаться без участия человека.

Как пишет интернет-портал «Время электроники», учёные из ByteDance, Университета Цинхуа и Шанхайской лаборатории искусственного интеллекта представили пятиэтапную стратегию для достижения рекурсивного самосовершенствования (RSI).

Исследование под названием «Последний искусственный интеллект, созданный людьми: на пути к подлинному рекурсивному самосовершенствованию» подчеркивает усиливающийся интерес отрасли к автоматизации трудоёмких процессов обучения, оценки и тонкой настройки моделей ИИ.

Статья описывает пять последовательных этапов развития автономности систем. На первом этапе ИИ выполняет процедуры совершенствования, разработанные людьми. Затем он сам выбирает методы самосовершенствования, вместо того чтобы следовать заранее заданным инструкциям.

На последующих этапах система определяет, какие новые данные или опыт ей необходимы, адаптируясь к изменениям после внедрения. На завершающем этапе ИИ сможет улучшать те самые методы, которые используются для его собственного улучшения.

В отличие от чат-ботов, исправляющих отдельные ответы, RSI предполагает, что улучшения будут распространяться на все последующие системы, а не ограничиваться одной задачей.

Авторы считают, что автоматизация части исследований в области ИИ может дать разработчикам моделей значительное конкурентное преимущество.

Они полагают, что такой сдвиг парадигмы позволит сократить время разработки, а также уменьшить трудозатраты и вычислительные ресурсы, необходимые для создания базовых моделей.

Автоматизация исследований в сфере искусственного интеллекта стала важным фронтом в технологическом противостоянии между США и Китаем. В то время как китайские компании продолжают стремительно развиваться, эксперты отмечают, что американские фирмы сохраняют лидерство, в значительной степени благодаря более широкому доступу к вычислительным мощностям.

Авторы отмечают, что прогресс на каждом из пяти этапов будет значительно варьироваться в зависимости от области применения ИИ. В сфере разработки программного обеспечения путь вперёд кажется относительно ясным, в то время как в робототехнике и научных исследованиях прогресс будет более медленным и сопряжен с большими трудностями.