Искусственный интеллект прошел долгий путь со времен жестких, основанных на правилах систем, которые могли функционировать только в жестко контролируемых средах. За последние два года эта область развилась в сторону более гибких и умных агентов, способных обучаться самостоятельно, адаптироваться к неожиданным изменениям и решать сложные задачи с минимальным участием человека.
Одной из наиболее многообещающих разработок на этом фронте является AIRIS, передовая система искусственного интеллекта, разработанная SingularityNET и представленная публике через ASI Alliance. AIRIS, что означает «интерпретируемый символизм автономного интеллектуального подкрепления», представляет собой радикальный отход от традиционной логики «если-то», лежащей в основе более ранних моделей ИИ, предлагая заглянуть в будущее, отмеченное более общим, творческим и автономным машинным интеллектом.
За пределами жестких правил: ограничения традиционного ИИ
Обычные системы искусственного интеллекта, часто называемые GOFAI (старый добрый искусственный интеллект), в значительной степени полагаются на созданные человеком правила для навигации по миру. Каждое возможное действие или результат тщательно определяется, а это означает, что всякий раз, когда происходит что-то неожиданное, система может полностью выйти из строя.
Агенты обучения с подкреплением (RL) улучшают эту ситуацию, обучаясь методом проб и ошибок, но им часто не хватает данных, и им трудно быстро адаптироваться, когда они сталкиваются с новыми сценариями. Если эти модели обучены, например, перемещаться по лабиринту, даже незначительные изменения, такие как новое препятствие, могут сбить их с толку, потребовав обширного переобучения или приведя к полной поломке.
Что AIRIS делает по-другому
AIRIS подходит к этой задаче с совершенно другой точки зрения. Вместо того, чтобы полагаться на заранее написанные правила или требовать огромных объемов обучающих данных, он учится, взаимодействуя со своей средой, постоянно совершенствуя динамический набор внутренних правил, отражающих причинно-следственные связи.
Думайте об AIRIS как о бесконечно любопытном исследователе: он пробует что-то — нажимает кнопку; движение к стене; спрыгнул с уступа – а потом наблюдает за результатом. Каждое действие обновляет его внутреннюю модель мира, позволяя корректировать свои ожидания и поведение в режиме реального времени.
Этот сдвиг в сторону адаптивного обучения не является просто теоретическим. AIRIS продемонстрировала свои возможности во все более сложных средах. Все началось с простого мира 2D-головоломки, где он научился ставить подцели, например находить ключи для открытия дверей, экспериментируя и обнаруживая закономерности самостоятельно. Оттуда он перешел в трехмерную среду, в первую очередь в Minecraft, игровой мир, богатый сложностью и творческими возможностями.
Навигация по обширным ландшафтам Minecraft, взаимодействие с различными объектами и преодоление непредсказуемых препятствий обеспечивает испытательную площадку для адаптивности AIRIS, поскольку агент должен не только воспринимать и понимать окружающую среду, но и применять изученные правила в постоянно меняющихся условиях.
Делать больше с меньшим количеством данных
Одним из выдающихся качеств AIRIS является эффективность данных. Традиционные модели обучения с подкреплением часто требуют миллионов смоделированных эпизодов для достижения надежной работы. AIRIS, напротив, может учиться на нескольких взаимодействиях. Каждое новое наблюдение уточняет его внутренние знания, позволяя решать проблемы быстрее и с гораздо меньшими вычислительными затратами. Это делает AIRIS хорошо подходящим для реальных приложений, где обучающие данные могут быть ограничены, постоянно меняться или их получение может быть дорогостоящим.
Более того, обучение AIRIS не прекращается после выполнения одной задачи. Он оснащен возможностью оперативного изменения целей. Если представить складского робота, которому поручено сначала переместить коробки на полки, а затем классифицировать товары по цвету, AIRIS сможет мгновенно адаптироваться. Нет необходимости возвращаться в учебную лабораторию или снабжать ее огромными новыми наборами данных: AIRIS просто учится по ходу дела, корректируя свои правила для достижения новой цели.
Рассуждение на более высоком уровне
Что действительно отличает AIRIS, так это его способность к рассуждениям и исследованиям более высокого уровня. Ставя подцели и экспериментируя, он демонстрирует поведение, похожее на любопытство, ключевой ингредиент для поиска творческих решений и навигации по неизвестной местности. Осваивая новую территорию, AIRIS эффективно составляет карту окружающей среды, обновляя свои правила и понимание по мере того, как сталкивается с новыми проблемами. Эта открытость неизведанному делает AIRIS мощным решением для сложных сценариев, включающих неполную информацию или быстро меняющиеся условия.
Его адаптивность также выходит за рамки его собственного изолированного опыта обучения. Теоретически несколько агентов AIRIS могли бы обмениваться знаниями, передавая друг другу уроки, полученные одним. Такой подход на основе коллективного разума ускорит развитие все более сложных экосистем искусственного интеллекта. По сути, опыт каждого агента может способствовать росту общего понимания, повышению эффективности и решению проблем во всей сети объектов ИИ.
От виртуальных миров к реальным индустриям
Хотя AIRIS в настоящее время демонстрируется в таких средах, как Шахтерское ремесло и обсуждается в контексте виртуальных испытательных стендов, его последствия простираются далеко на реальный мир. Возьмем, к примеру, робототехнику: робот, работающий на базе AIRIS, может работать на заводе, постоянно обучаясь тому, как оптимизировать производственную линию по мере изменения условий – поломок машин; запасы колеблются; введены новые задачи – без необходимости перепрограммирования каждого ответа людьми-инженерами.
В здравоохранении AIRIS может помочь медицинским роботам выполнять задачи в непредсказуемых условиях, плавно адаптируясь к изменениям пациентов и оборудования. В логистике он может управлять операциями цепочки поставок, которые постоянно меняются, обеспечивая бесперебойное перемещение посылок, несмотря на изменение маршрутов, задержки поставок или нехватку товарных запасов.
Потенциальные приложения распространяются на транспорт, управление энергопотреблением, персонализацию розничной торговли и даже образование, где системы могут адаптировать обучение на основе развивающегося понимания потребностей и проблем учащихся. Позволяя ИИ освободиться от жестких ограничений и перейти к открытому решению проблем, AIRIS прокладывает путь к инновациям, которые повышают эффективность, устойчивость и человеческую гибкость.
Шаг за шагом приближаемся к AGI
Одна из основных амбиций команды AIRIS — подтолкнуть ИИ к достижению AGI: общего искусственного интеллекта, способного понимать, обучаться и применять свой интеллект для решения широкого круга задач. АСИ Альянссостоящий из лидеров СингуляритиNETFetch.ai, Ocean Protocol, особенно заинтересован в изучении децентрализованного интеллекта. AIRIS воплощает эту миссию, демонстрируя, что ИИ может быть как объяснимым, так и адаптивным, обеспечивая прозрачность изученных правил и позволяя разработчикам понимать, направлять и совершенствовать его поведение.
СофияСтихеще одна ключевая инициатива, связанная с AIRIS, представляет цифровую площадку, где агенты ИИ (называемые неотериками) существуют в игровом мире. Агенты могут взаимодействовать, учиться друг у друга и решать сложные задачи, проверяя пределы рассуждений, автономии и сотрудничества ИИ. Мотивы, стимулы и стратегии решения проблем неотериков служат миниатюрными моделями того, как ИИ может действовать в реальном мире, одновременно предлагая безопасную среду для изучения новых архитектур.
Взгляд на более разумное будущее
Путь AIRIS от решения 2D-головоломок к роумингу в 3D Minecraft — это больше, чем просто техническое достижение; это важная веха в развитии искусственного интеллекта, который действительно обучается на лету. Благодаря своей способности рассуждать, ставить подцели, адаптироваться в режиме реального времени и потенциально сотрудничать, AIRIS представляет собой проблеск того, что может ожидать будущее ИИ: мир, в котором машины могут автономно справляться со сложностями и непредсказуемостью с легкостью.
Обучение в режиме реального времени и создание правил не только разрушают стереотипы того, что мы привыкли ожидать от ИИ, но и открывают двери множеству новых приложений и отраслей. От игр и робототехники до логистики и здравоохранения — AIRIS намекает на будущее, в котором автономные, универсальные и полезные системы искусственного интеллекта будут беспрепятственно работать вместе с людьми, постоянно совершенствуя их понимание мира и помогая нам решать самые насущные проблемы.
По мере развития этой замечательной технологии она может приблизить нас к раскрытию всего потенциала общего искусственного интеллекта, проложив путь к более умным и, в конечном итоге, более человечным машинам.
Сообщение «Исследуя AIRIS: новый рубеж в области адаптивного автономного искусственного интеллекта» впервые появилось на сайте TechBriefly.
Source: Исследование AIRIS: новый рубеж в области адаптивного автономного искусственного интеллекта
