Самостоятельное обучение может создать метавселенную и, возможно, даже ИИ человеческого уровня. Есть мнение, что очередная революция в сфере ИИ наступит тогда, кода системы искусственного интеллекта утратят необходимость в контролируемом обучении. Теперь они не будут полагаться на точно обозначенные данные, обеспечивающие достоверность информации, чтобы получить представление о мире и выполнить поставленные задачи. ИИ системы должны уметь обучаться у людей с минимальным участием человека.
Обучение под наблюдением хорошо срабатывает в относительно очерченных сферах, для которых удается получить множество обозначенных данных, и для которых набор исходных данных, получаемых в процессе развертывания, не очень различен с теми, которые используются во время обучения. Собирать большие объемы маркированных данных, которые не были бы в той или иной степени предвзятыми, довольно сложно.
Речь идет не столько о необъективности общества, сколько о взаимосвязях в данных, которые не следует использовать системе. Пример такого рода - система, обученная различать коров, и все приведенные примеры - это коровы на полях с травой. В этом случае система использует траву как контекстную метку для распознавания наличия коровы. Однако если вы изобразите корову на берегу моря, у системы возникнут сложности с идентификацией коровы.
Обучение с самоконтролем (SSL) дает возможность обучать систему для получения хорошего представления исходных данных независимым от конкретных задач способом. Благодаря тому, что в ходе обучения SSL применяются немаркированные данные, мы имеем право использовать весьма большие тренировочные комплекты и получать от системы более надежные и полные отображения исходных данных.
Для достижения хороших результатов в решении любой управляемой задачи потребуется небольшой объем маркированных данных. В некоторых случаях это позволяет снизить уязвимость системы к необъективности данных.
В настоящее время в практических системах ИИ происходит то, что мы движемся к более масштабным структурам, которые предварительно подготовлены с помощью SSL на крупных объемах не меченых данных. Их можно использовать для решения множества задач. Так, компания Meta AI сейчас имеет системы для языкового перевода, способные обрабатывать сотни языков. И все это на одной нейронной сети! У компании существуют также системы распознавания речи на нескольких языках. Они могут работать с такими языками, о которых у нас крайне мало информации, а тем более аннотированных данных.
Но как самоуправляемое обучение способно помочь создать системы ИИ со здравым смыслом? И как далеко может завести нас понимание здравого смысла на уровне человеческого интеллекта?
Серьезный успех в развитии ИИ наступит, когда будет понятно, как научить машины понимать, как функционирует мир, подобно тому, как его воспринимают человек и животные: преимущественно с помощью наблюдения за ним и частично с помощью активных действий в нем. Мы понимаем, как функционирует мир, потому что у каждого из нас есть определенная внутренняя модель мира, позволяющая нам дополнять отсутствующую информацию, прогнозировать, что должно будет произойти, и предугадывать результаты наших действий. Благодаря нашей модели мира мы можем чувствовать, воспринимать, интерпретировать, обосновывать, строить планы на будущее и совершать действия.
Как обучение с самоконтролем будет влиять на формирование metaverse?
Есть много определенных вариантов применения глубокого обучения для метавселенной, например, функция отслеживания движения для VR и AR -очков, фиксация и повторный синтез телодвижений и мимики и т.д.
Открываются широкие перспективы для создания новых креативных инструментов на основе ИИ, благодаря которым каждый сможет создавать новые вещи в метавселенной, да и в реальности тоже.
Но есть и "ИИ-полное" применение для метавселенной: виртуальные ИИ-помощники, которые ответят на все вопросы и помогут нам совладать с потоком данных, ежедневно обрушивающимся на нас. Для этого системам ИИ необходимо иметь некоторое представление о том, как функционирует мир ( как физический, так и виртуальный), обладать способностью мыслить и строить планы, а также иметь определенный уровень здравого смысла. Одним словом, мы должны найти способ создания автономных систем ИИ, которые смогут учиться, как люди. Это займет время. Но Мета ведет долгосрочную игру.
