Sztuczna inteligencja przeszła długą drogę od czasów sztywnych, opartych na zasadach systemów, które mogły funkcjonować tylko w ściśle kontrolowanych środowiskach. W ciągu ostatnich dwóch lat dziedzina ta ewoluowała w kierunku bardziej elastycznych i inteligentnych agentów, zdolnych do samodzielnego uczenia się, dostosowywania się do nieoczekiwanych zmian i rozwiązywania złożonych zadań przy minimalnym wsparciu człowieka.
Jednym z najbardziej obiecujących osiągnięć w tym zakresie jest AIRIS, zaawansowany system sztucznej inteligencji opracowany przez SingularityNET i udostępniony społeczeństwu za pośrednictwem ASI Alliance. AIRIS, czyli Autonomous Intelligent Reinforcement Interpreted Symbolism, reprezentuje radykalne odejście od tradycyjnej logiki „jeśli-to” leżącej u podstaw wcześniejszych modeli sztucznej inteligencji, oferując wgląd w przyszłość naznaczoną bardziej ogólną, kreatywną i autonomiczną inteligencją maszyn.
Poza sztywnymi zasadami: granice tradycyjnej sztucznej inteligencji
Konwencjonalne systemy sztucznej inteligencji, często określane jako GOFAI (Good Old-Fashioned AI), podczas poruszania się po świecie w dużym stopniu opierają się na stworzonych przez człowieka zasadach. Każde możliwe działanie lub wynik jest szczegółowo zdefiniowany, co oznacza, że ilekroć wydarzy się coś nieoczekiwanego, system może od razu zawieść.
Agenci uczenia się przez wzmacnianie (RL) poprawiają to, ucząc się metodą prób i błędów, ale często są głodni danych i mają trudności z szybką adaptacją w obliczu nowych scenariuszy. Jeśli na przykład modele te zostaną przeszkolone do poruszania się po labiryncie, nawet drobne zmiany, takie jak nowa przeszkoda, mogą je zdezorientować, wymagając intensywnego przeszkolenia lub powodując ich całkowitą awarię.
Co AIRIS robi inaczej
AIRIS podchodzi do wyzwania z zupełnie innej perspektywy. Zamiast polegać na wcześniej napisanych regułach lub wymagać ogromnych ilości danych szkoleniowych, uczy się poprzez interakcję z otoczeniem, stale udoskonalając dynamiczny zestaw wewnętrznych reguł, które odzwierciedlają związki przyczynowo-skutkowe.
Pomyśl o AIRIS jak o nieskończenie ciekawym odkrywcy: próbuje czegoś – naciskając przycisk; poruszanie się w kierunku ściany; zeskakując z półki – a następnie obserwuje wynik. Każde działanie aktualizuje swój wewnętrzny model świata, pozwalając mu w czasie rzeczywistym dostosowywać swoje oczekiwania i zachowania.
To przejście w stronę uczenia się adaptacyjnego nie jest jedynie teoretyczne. AIRIS zademonstrował swoje możliwości w coraz bardziej złożonych środowiskach. Zaczęło się od prostego świata puzzli 2D, w którym nauczyło się wyznaczać cele cząstkowe, takie jak znajdowanie kluczy do otwierania drzwi, poprzez samodzielne eksperymentowanie i odkrywanie wzorów. Stamtąd przeniósł się do trójwymiarowych środowisk, w szczególności do Minecrafta, świata gier bogatego w złożoność i możliwości twórcze.
Poruszanie się po rozległych krajobrazach Minecrafta, wchodzenie w interakcję z różnymi obiektami i radzenie sobie z nieprzewidywalnymi przeszkodami stanowi poligon doświadczalny dla zdolności adaptacyjnych AIRIS, ponieważ agent musi nie tylko postrzegać i rozumieć otoczenie, ale także stosować jego wyuczone zasady w stale zmieniających się warunkach.
Więcej możliwości przy mniejszej ilości danych
Jedną z wyróżniających się cech AIRIS jest wydajność przetwarzania danych. Tradycyjne modele uczenia się przez wzmacnianie często wymagają milionów symulowanych epizodów, aby osiągnąć niezawodne działanie. AIRIS natomiast może uczyć się na podstawie kilku interakcji. Każda nowa obserwacja udoskonala jego wiedzę wewnętrzną, umożliwiając szybsze rozwiązywanie problemów i przy znacznie mniejszym nakładzie obliczeniowym. To sprawia, że AIRIS dobrze nadaje się do zastosowań w świecie rzeczywistym, gdzie dane szkoleniowe mogą być ograniczone, stale się zmieniać lub uzyskać kosztowne.
Co więcej, nauka AIRIS nie kończy się po opanowaniu pojedynczego zadania. Jest przystosowany do obsługi zmian celów w locie. Jeśli wyobrazisz sobie robota magazynowego, którego zadaniem jest najpierw przenoszenie pudeł na półki, a następnie kategoryzowanie artykułów według koloru, AIRIS może natychmiast się dostosować. Nie ma potrzeby wracać do laboratorium szkoleniowego ani dostarczać mu ogromnych nowych zbiorów danych: AIRIS po prostu uczy się na bieżąco, dostosowując swoje zasady do nowego celu.
Rozumowanie na wyższym poziomie
Tym, co naprawdę wyróżnia AIRIS, jest jego zdolność do rozumowania i eksploracji na wyższym poziomie. Wyznaczając cele cząstkowe i eksperymentując, wykazuje zachowanie zbliżone do ciekawości, kluczowego składnika odkrywania kreatywnych rozwiązań i poruszania się po nieznanym terenie. Wkraczając na nowe terytorium, AIRIS skutecznie mapuje swoje środowisko, aktualizując swoje zasady i zrozumienie w miarę napotykania nowych wyzwań. Ta otwartość na nieznane sprawia, że AIRIS jest potężnym rozwiązaniem w przypadku złożonych scenariuszy, które obejmują niekompletne informacje lub szybko zmieniające się warunki.
Jego zdolność adaptacji wykracza również poza jego własne izolowane doświadczenie edukacyjne. Teoretycznie wielu agentów AIRIS mogłoby dzielić się wiedzą, przekazując sobie nawzajem zdobyte doświadczenia. Takie podejście do inteligencji zbiorowej przyspieszyłoby rozwój coraz bardziej wyrafinowanych ekosystemów sztucznej inteligencji. Zasadniczo doświadczenia każdego agenta mogą przyczynić się do rosnącej puli wspólnego zrozumienia, poprawy wydajności i rozwiązywania problemów w całej sieci podmiotów AI.
Od wirtualnych światów po realne branże
Chociaż AIRIS jest obecnie prezentowany w środowiskach takich jak Minecrafta i omówione w kontekście wirtualnych stanowisk testowych, ich implikacje sięgają daleko w świat rzeczywisty. Weźmy pod uwagę robotykę: robot zasilany przez AIRIS mógłby pracować w fabryce, stale ucząc się, jak optymalizować linię produkcyjną w miarę zmiany warunków – awarii maszyn; wahania zapasów; wprowadzono nowe zadania – bez konieczności przeprogramowywania każdej reakcji przez inżynierów.
W opiece zdrowotnej AIRIS może pomóc robotom medycznym wykonywać zadania w nieprzewidywalnych warunkach, płynnie dostosowując się do zmian w pacjentach i sprzęcie. W logistyce może zarządzać operacjami łańcucha dostaw, które podlegają ciągłym zmianom, zapewniając płynny transport paczek pomimo zmieniających się tras, opóźnionych wysyłek lub braków w zapasach.
Potencjalne zastosowania obejmują transport, zarządzanie energią, personalizację handlu detalicznego, a nawet edukację, gdzie systemy mogłyby dostosowywać nauczanie w oparciu o zmieniające się zrozumienie potrzeb i wyzwań uczniów. Umożliwiając sztucznej inteligencji uwolnienie się od sztywnych ograniczeń i przyjęcie otwartego rozwiązywania problemów, AIRIS toruje drogę innowacjom, które wspierają wydajność, odporność i ludzką elastyczność.
Coraz bliżej AGI
Jedną z podstawowych ambicji zespołu stojącego za AIRIS jest przybliżenie sztucznej inteligencji do osiągnięcia AGI: sztucznej inteligencji ogólnej zdolnej do rozumienia, uczenia się i stosowania swojej inteligencji w szerokim zakresie zadań. The Sojusz ASIzłożony z liderów z OsobliwośćNETFetch.ai, Ocean Protocol, jest szczególnie zainteresowany badaniem zdecentralizowanej inteligencji. AIRIS ucieleśnia tę misję, pokazując, że sztuczna inteligencja może być zarówno możliwa do wyjaśnienia, jak i adaptacyjna, oferując przejrzystość wyuczonych zasad i umożliwiając programistom zrozumienie, kierowanie i udoskonalanie jej zachowania.
The SophiaVersekolejna kluczowa inicjatywa związana z AIRIS, wprowadza cyfrowy plac zabaw, w którym agenci AI (zwani neoterykami) egzystują w świecie przypominającym grę. Agenci mogą wchodzić w interakcje, uczyć się od siebie nawzajem i rozwiązywać złożone zadania, testując granice rozumowania, autonomii i współpracy AI. Motywacje, popędy i strategie rozwiązywania problemów neoteryków służą jako miniaturowe modele tego, jak sztuczna inteligencja może działać w prawdziwym świecie, oferując jednocześnie bezpieczne środowisko do odkrywania nowych architektur.
Przebłyski bardziej inteligentnej przyszłości
Podróż AIRIS od rozwiązywania łamigłówek 2D do roamingu w 3D Minecraft to coś więcej niż tylko osiągnięcie techniczne; to kamień milowy w rozwoju sztucznej inteligencji, która naprawdę uczy się w locie. Dzięki zdolności do rozumowania, wyznaczania celów cząstkowych, dostosowywania się w czasie rzeczywistym i potencjalnej współpracy, AIRIS stanowi wgląd w to, co może przynieść przyszłość sztucznej inteligencji: świat, w którym maszyny mogą autonomicznie i z łatwością radzić sobie ze złożonością i nieprzewidywalnością.
Uczenie się w czasie rzeczywistym i tworzenie reguł nie tylko przełamuje schemat tego, czego oczekujemy od sztucznej inteligencji, ale także otwiera drzwi do wielu nowych zastosowań i branż. Od gier i robotyki po logistykę i opiekę zdrowotną, AIRIS wskazuje przyszłość, w której autonomiczne, wszechstronne i korzystne systemy sztucznej inteligencji będą płynnie współdziałać z ludźmi, stale doskonaląc ich rozumienie świata i pomagając nam rozwiązywać najpilniejsze wyzwania.
Rozwój tej niezwykłej technologii może przybliżyć nas do uwolnienia pełnego potencjału sztucznej inteligencji ogólnej, torując drogę do inteligentniejszych i ostatecznie bardziej ludzkich maszyn.
Post Odkrywanie AIRIS: nowa granica adaptacyjnej, autonomicznej sztucznej inteligencji pojawił się jako pierwszy w TechBriefly.
Source: Odkrywanie AIRIS: nowa granica w adaptacyjnej, autonomicznej sztucznej inteligencji
