Исследователи создали метод обучения ИИ без данных от людей — Jerusalem Post
Исследователи из Тель-Авивского университета в Израиле и Стэнфордского университета разработали метод обучения искусственного интеллекта, при котором модели могут обучать друг друга без использования созданного людьми контента или внешних наборов данных. Об этом сообщает Jerusalem Post со ссылкой на заявление Тель-Авивского университета.
Две модели создавали задания друг для друга
В рамках эксперимента ученые использовали две модели ИИ. Одна из них генерировала последовательности символов, тогда как другая должна была предсказать следующий символ. Для этого системе не требовались тексты, фотографии или другие внешние источники: учебные материалы создавались внутри самого процесса.
По мере выполнения упражнений модель, генерировавшая последовательности, усложняла задания, которые могли улучшить результаты второй модели. Та, в свою очередь, развивала способность прогнозировать следующие элементы, решая эти задания. Результаты исследования опубликовали на научной платформе arXiv.
Больше актуальных новостей — в Telegram-канале UA.News Telegram.
Проверка на текстах, изображениях и коде
Чтобы проверить, можно ли применять приобретенные навыки вне искусственной среды, исследователи протестировали модель на письменном языке, изображениях, аудио, музыке, программном коде и последовательностях ДНК. По результатам экспериментов точность прогнозирования возрастала, когда для обучения выделяли больше вычислительных ресурсов.
В то же время исследователи подчеркнули различие между распознаванием закономерностей и получением знаний о реальном мире. Модели могут развивать навыки прогнозирования без внешних данных, однако для получения фактической информации о реальных предметах и явлениях им все равно необходим доступ к соответствующим данным.
