研究人员开发无需人类数据训练人工智能的方法——《耶路撒冷邮报》

以色列特拉维夫大学和斯坦福大学的研究人员开发出一种训练人工智能的方法，模型可以在不使用人类创作内容或外部数据集的情况下相互训练。据《耶路撒冷邮报》报道，该消息援引特拉维夫大学的一份声明。

两个模型为彼此创建任务

在实验中，科学家使用了两个AI模型。其中一个生成符号序列，另一个则需要预测下一个符号。为此，该系统不需要文本、照片或其他外部来源：训练材料在过程本身中生成。

随着练习的完成，生成序列的模型会使能够提高第二个模型结果的任务变得更加复杂。后者则通过解决这些任务，发展预测后续元素的能力。研究结果发表于科学平台arXiv。

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在文本、图像和代码上进行测试

为检验所获得的技能能否应用于人工环境之外，研究人员在书面语言、图像、音频、音乐、计算机代码和DNA序列上测试了该模型。实验结果显示，当为训练分配更多计算资源时，预测准确率会提高。

同时，研究人员强调了识别规律与获得关于现实世界的知识之间的区别。模型可以在没有外部数据的情况下发展预测技能，但要获得关于真实物体和现象的事实信息，它们仍需要访问相关数据。