| 0 |
|
Команда науковців із Корейського провідного науково-технічного інституту (KAIST) розробила модель світу нового покоління. Нова система здатна самостійно формувати виконувані теорії про фізичні закони та принципи довкілля лише на основі візуальних спостережень.
Дослідження під керівництвом професора Сонджіна Ана (Sungjin Ahn) зі Школи обчислювальної техніки KAIST презентувало нову навчальну парадигму під назвою Learning-to-Theorize (L2T) та побудований на її основі нейромережевий нейротеоретизатор NEO (Neural Theorizer).
Моделі світу є базовою технологією для робототехніки, автопілотів, генеративного AI та автономних агентів. Досі такі системи зосереджувалися переважно на прогнозуванні того, що станеться в наступній сцені. Однак навіть точне передбачення не означало, що AI розуміє чому відбулася зміна - тобто внутрішній принцип, який керує процесом.
Науковці знайшли рішення у дитячій когнітивній психології: задовго до того, як діти опановують мову, вони вибудовують власні внутрішні теорії про те, як влаштований світ.
У рамках фреймворку L2T штучний інтелект не отримує жодних заздалегідь прописаних правил або відповідей. Отримуючи лише спостереження «до» та «після», AI самостійно виявляє правило, яке спричинило трансформацію.
Модель NEO знаходить приховані у спостережуваних змінах базові елементи (примітиви) і об'єднує їх у виконувані програми. NEO автоматично виділяє прості операції, такі як поворот, зсув ліворуч чи вниз, а також зміна кольору. Отримані базові правила система може систематично рекомбінувати для пояснення нових ситуацій. Наприклад, зустрівши незнайому комбінацію «зсув вниз - фарбування - поворот», AI легко пояснює її за допомогою вже відомих примітивів.
Традиційні моделі AI зазвичай запам'ятовують складні патерни як єдиний заплутаний блок, через що їхня точність стрімко падає при зіткненні з нетиповими сценаріями. Експерименти довели, що NEO значно перевершує наявні підходи за показником композиційної узагальнюваності (compositional generalization).
Розробка відкриває шлях до створення так званих «моделей теорії світу» (World Theory Models), які виходять далеко за межі звичайного прогнозування кадрів.
«Це вказує на новий напрямок, що виходить за межі орієнтованих лише на передбачення моделей світу. Ми очікуємо, що ця розробка перетвориться на базову технологію для інтелектуальних роботів, автономних агентів та AI, який допомагатиме робити наукові відкриття», - зазначив професор Сонджін Ан.
У майбутньому розробка дозволить створювати системи штучного інтелекту, здатні самостійно освоювати нові фізичні середовища та допомагати вченим у формулюванні нових наукових гіпотез.
Стратегія охолодження ЦОД для епохи AI
| 0 |
|
