Израильские ученые разработали метод обучения ИИ без человеческих данных

Исследователи Тель-Авивского и Стэнфордского университетов разработали метод обучения искусственного интеллекта, предусматривающий самостоятельное развитие моделями способности к прогнозированию, бес использования созданных людьми материалов и внешних баз данных.

В основе метода лежит взаимодействие двух моделей. Первая генерирует последовательности символов и постепенно усложняет задания, а вторая учится предсказывать, какой символ появится следующим. Весь учебный материал создается внутри системы, без обращения к документам и другим внешним источникам.

Исследователи проверили, насколько приобретенные навыки применимы за пределами искусственной среды. Модель протестировали на текстах, изображениях, аудио, музыке, компьютерном коде и последовательностях ДНК. Точность прогнозирования повышалась по мере увеличения вычислительных ресурсов, выделяемых на обучение.

При этом ученые подчеркивают, что способность распознавать закономерности не означает приобретения знаний о реальном мире. Модели не смогли самостоятельно получать фактическую информацию о реальных предметах и явлениях - для этого по-прежнему необходимы внешние данные. Тем не менее новый подход может повысить эффективность будущих систем ИИ, позволяя развивать базовые навыки обучения еще до знакомства с реальной информацией.

Результаты исследования опубликованы на научной платформе arXiv. Разработка появилась на фоне стремления Израиля укрепить позиции в сфере искусственного интеллекта. 3 ноября президент Ицхак Герцог провел первое заседание форума Beyond Intelligence, созданного для изучения влияния ИИ на занятость, экономическую безопасность и общество, и призвал сделать лидерство в этой области стратегическим приоритетом страны.