Объединение базовых моделей и открытости для искусственного сверхчеловеческого интеллекта (ASI)

 The Missing Piece: Combining Foundation Models and Open-Endedness for Artificial Superhuman Intelligence ASI

Недавние достижения в области искусственного интеллекта

Последние достижения в области искусственного интеллекта, в первую очередь, благодаря базовым моделям, позволили добиться впечатляющего прогресса. Однако достижение искусственного общего интеллекта, который предполагает достижение уровня производительности человека в различных задачах, остается значительной проблемой. Критическим отсутствующим компонентом является формальное описание того, что потребуется для автономной системы для самосовершенствования в направлении все более творческих и разнообразных открытий без конца — «Кембрийский взрыв» всплеска возможностей, поведения и артефактов остается неуловимым. Это бесконечное изобретение — так люди и общество накапливают новые знания и технологии, что делает его существенным для искусственного сверхчеловеческого интеллекта.

Практические решения и ценность

Исследователи DeepMind предлагают конкретное формальное определение бесконечности в системах искусственного интеллекта с точки зрения новизны и обучаемости. Они показывают путь к достижению искусственного сверхчеловеческого интеллекта (ASI), разрабатывая бесконечные системы на основе базовых моделей. Эти бесконечные системы смогут делать надежные, актуальные открытия, которые понятны и полезны для людей. Исследователи утверждают, что такая бесконечность, обеспечиваемая комбинацией базовых моделей и бесконечных алгоритмов, является существенным свойством для любой системы ASI, чтобы непрерывно расширять свои возможности и знания таким образом, чтобы их можно было использовать человечеством.

Формальное определение бесконечности

Исследователи предоставляют формальное определение бесконечности с точки зрения наблюдателя. Бесконечная система производит последовательность артефактов, которые одновременно новы и обучаемы. Новизна определяется как артефакты, становящиеся все более непредсказуемыми для модели наблюдателя со временем. Обучаемость требует, чтобы при условии более длинной истории прошлых артефактов будущие артефакты становились более предсказуемыми. Наблюдатель использует статистическую модель для предсказания будущих артефактов на основе истории, оценивая качество прогнозов с использованием метрики потерь. Интересность представлена выбором функции потерь наблюдателя, отражающей, какие характеристики они находят полезными для изучения. Это формальное определение количественно оценивает ключевую интуицию, что бесконечная система бесконечно генерирует артефакты, которые одновременно новы и значимы для наблюдателя.

Пути к развитию бесконечных базовых моделей

Исследователи аргументируют, что, хотя продолжающееся масштабирование базовых моделей, обученных на пассивных данных, может привести к дальнейшему улучшению, этот подход в одиночку, вероятно, не приведет к достижению ASI. Они полагают, что бесконечность, способность бесконечно генерировать новые, но обучаемые артефакты, является существенным свойством любой системы ASI. Базовые модели обеспечивают мощные базовые возможности, но должны быть объединены с бесконечными алгоритмами, чтобы обеспечить вид непрерывного, опытного процесса обучения, необходимого для истинной бесконечности. Исследователи обрисовывают четыре перекрывающихся пути к развитию бесконечных базовых моделей, черпая вдохновение из научного метода формирования гипотез, экспериментов и кодификации новых знаний. Этот парадигма активного составления онлайн-набора данных через бесконечное исследование может представлять собой самый быстрый путь к реализации ASI.

Безопасность искусственного интеллекта

С появлением мощных базовых моделей они считают, что разработка по-настоящему общей системы бесконечного обучения теперь может быть осуществима. Однако огромные возможности таких бесконечных систем искусственного интеллекта также сопряжены с значительными рисками безопасности, которые выходят за рамки существующих проблем только с базовыми моделями. Они подчеркивают, что решения этих проблем безопасности должны преследоваться параллельно с разработкой бесконечности самой по себе, поскольку решения могут зависеть от конкретного дизайна бесконечной системы. Они обрисовывают ключевые области риска, связанные с тем, как знания создаются и передаются в цикле взаимодействия человека и искусственного интеллекта. Решение этих фундаментальных проблем безопасности не только означает смягчение недостатков, но и обеспечение того, чтобы бесконечная система соответствовала минимальным техническим характеристикам, которые сделали бы ее полезной для человечества.

Заключение

В данном исследовании исследователи утверждают, что комбинация базовых моделей и бесконечных алгоритмов может предоставить многообещающий путь к достижению ASI. В то время как базовые модели весьма способны, они ограничены в своей способности обнаруживать по-настоящему новые знания. Разработка бесконечных систем, способных бесконечно генерировать новые, но обучаемые артефакты, может позволить реализовать ASI и радикально улучшить научный и технологический прогресс. Однако такие мощные бесконечные системы искусственного интеллекта также вызывают новые проблемы безопасности, которые должны быть тщательно рассмотрены через ответственное развитие, сосредоточенное на обеспечении того, чтобы артефакты оставались интерпретируемыми для людей. Если эти проблемы будут преодолены, базовые модели с бесконечностью могут разблокировать огромные преимущества для общества.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Itinai.com it company office background blured photography by e4139fc1 862c 4177 9de9 70fb39c5af9e 1

    NovelSeek: Революция в автономных научных исследованиях с помощью ИИ

    Введение в NovelSeek: революция в научных исследованиях Научные исследования требуют высокой экспертизы для генерации гипотез, проектирования экспериментов и анализа результатов. NovelSeek — это система ИИ, которая автономно управляет всем процессом научного открытия. Как…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 2

    WINA: Эффективная активация нейронов для оптимизации вывода больших языковых моделей

    Преобразование Идентификации Нейронов с Помощью WINA Microsoft представила WINA (Weight Informed Neuron Activation) — инновационную структуру, позволяющую эффективно использовать большие языковые модели (LLMs) без необходимости в обучении. Это решение помогает компаниям оптимизировать производительность…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 0

    Трансформация клиентского опыта с помощью агентного ИИ

    Превращение клиентского опыта с помощью агентного ИИ Понимание агентного ИИ Агентный ИИ — это системы с интеллектуальными агентами, которые могут запоминать прошлые взаимодействия, рассуждать о процессах и принимать решения без постоянного вмешательства человека.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 1

    Адаптивные Модели Рассуждений для Эффективного Решения Проблем в ИИ

    Введение Данная статья обсуждает два инновационных концепта в области искусственного интеллекта: Модели Адаптивного Рассуждения (ARM) и Ada-GRPO. Эти модели помогают повысить эффективность и масштабируемость решения задач в AI, особенно в области рассуждений. Понимание…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 48cb21e9 ed8f 4a55 9f5b 4570e52f1cce 2

    Создание масштабируемой системы коммуникации между агентами с использованием ACP в Python

    «`html Практическое руководство по созданию масштабируемой системы коммуникации для агентов Введение Создание эффективной системы коммуникации между агентами важно для бизнеса, стремящегося использовать искусственный интеллект. Этот подход позволяет улучшить бизнес-процессы и повысить качество обслуживания…

  • Itinai.com it company office background blured photography by a4b45723 df9d 4684 b150 bb2c5790acc8 0

    Ограничения многомодальных моделей в физическом рассуждении: результаты PHYX Benchmark

    Понимание Ограничений Мультимодальных Основных Моделей в Физическом Рассуждении Введение в Мультимодальные Основные Модели Недавние достижения в области мультимодальных основных моделей сделали шаги вперед в различных областях, включая математику и логическое рассуждение. Однако они…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Запуск Yambda: крупнейший набор данных для систем рекомендаций от Яндекса

    Введение в набор данных Yambda от Yandex Yandex недавно запустил Yambda — набор данных, который значительно улучшает возможности рекомендательных систем. Он содержит почти 5 миллиардов анонимизированных взаимодействий пользователей с Yandex Music, что позволяет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 2

    Биомни: Революция в автоматизации биомедицинских исследований с помощью ИИ

    Biomni: Трансформация биомедицинских исследований с помощью ИИ Проблемы в биомедицинских исследованиях Биомедицинские исследования сталкиваются с рядом серьезных проблем: Перегрузка данными: Огромные объемы данных затрудняют работу исследователей. Интеграция инструментов: Сложности с объединением различных инструментов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 3

    Улучшение LLM с помощью интерливинг-рассуждений для более быстрых и точных ответов

    Введение в Интерливинг Резонанс Исследователи из Apple и Университета Дьюка разработали инновационный подход, называемый Интерливинг Резонанс, который улучшает производительность больших языковых моделей (LLMs), позволяя им предоставлять промежуточные ответы во время сложного решения задач.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    DeepSeek R1-0528: Революция в открытом ИИ

    Решения для бизнеса с применением DeepSeek R1-0528 Модель DeepSeek R1-0528 представляет собой значительный шаг вперед в области открытого ИИ. Ниже приведены практические бизнес-решения на основе её возможностей. Преимущества для бизнеса и реальной жизни…

  • Itinai.com it company office background blured photography by d266ecb7 1141 4fd8 a45e d7242fbf1e9e 1

    Создание самообучающегося ИИ-агента с помощью API Gemini от Google

    Практическое руководство по созданию самообучающегося AI-агента с использованием Google’s Gemini API Введение В современном деловом мире внедрение искусственного интеллекта (AI) становится ключевым фактором успеха. Этот гайд поможет вам разработать самообучающегося AI-агента, который будет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Samsung представляет ANSE: Улучшение моделей текст-в-видео с активным выбором шума

    Практические бизнес-решения на основе ANSE Исследования Samsung представили ANSE — революционный фреймворк для улучшения моделей текст-видео. Вот как это можно применить в бизнесе для повышения эффективности и качества. Преимущества ANSE для бизнеса Улучшение…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 1

    WEB-SHEPHERD: Инновационная модель вознаграждений для эффективной навигации в сети

    Решения для бизнеса с использованием WEB-SHEPHERD WEB-SHEPHERD предлагает практические решения для бизнеса, которые могут значительно улучшить эффективность работы и повысить качество обслуживания клиентов. Вот как это можно реализовать: 1. Повышение эффективности WEB-SHEPHERD предоставляет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 1

    Dimple: Новый Модель Языкового Генератора для Бизнеса

    Введение в Dimple Исследователи Национального университета Сингапура разработали Dimple, новую модель, которая улучшает генерацию текста с помощью инновационных технологий. Эта модель, известная как Дискретная Диффузионная Мультимодальная Языковая Модель (DMLLM), сочетает визуальные и текстовые…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением Введение Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к инновационным методам улучшения математического мышления в моделях. Одним из таких подходов является обучение с подкреплением…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Интерактивный анализ видео с помощью AI и Lyzr Chatbot Framework

    Преобразование видео-контента в действенные инсайты с помощью ИИ В современном цифровом мире компаниям необходимо эффективно извлекать ценную информацию из мультимедийных ресурсов. Использование искусственного интеллекта может значительно улучшить этот процесс, особенно при анализе транскриптов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 0

    MMaDA: Унифицированная Модель Мультимодального Диффузии для Бизнеса

    Унифицированная многомодальная диффузионная модель для бизнес-приложений Преимущества MMaDA для бизнеса MMaDA (Многомодальная диффузионная модель для текстового анализа, визуального понимания и генерации изображений) значительно упрощает интеграцию различных типов данных, что приводит к более эффективным…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 3

    Мягкое мышление: новое слово в рассуждениях ИИ

    Понимание изменений в рассуждении ИИ Большие языковые модели (LLM) традиционно полагаются на дискретные языковые токены для обработки информации. Этот метод, хотя и эффективен для простых задач, ограничивает способность модели рассуждать в сложных или…