ИИ может рефлексировать?

Стартап Essential AI представил исследование, в котором утверждается, что одна из ключевых когнитивных способностей языковых моделей — рефлексия. Это открытие влияет не только на то, как будут обучать модели. Мы увидим это (и кажется, что достаточно быстро) в том, как мы взаимодействуем с нейросетями. Как именно? Читайте!

🔥 Еще больше интересного в моем канале продуктовые штучки

Рефлексия в контексте ИИ означает способность модели осознавать и анализировать свои собственные мыслительные процессы (это классическое определение рефлексии), что является важным шагом в развитии более продвинутых когнитивных способностей. Рефлексия позволяет моделям не только обрабатывать и генерировать текст, но и понимать контекст и свои собственные ограничения.

Однако авторы внедряют искусственные ошибки в этот процесс и проверяют, как ИИ будет справляться с их исправлением. Эти ошибки включают намеренные «нестыковки» в логических цепочках, и модель обучается обнаруживать эти ошибки и исправлять их.

Открытие Essential AI подчеркивает потенциал ИИ для самосознания и улучшения своих когнитивных способностей, что может иметь значительные последствия для будущего искусственного интеллекта.

В данном исследовании учёные показывают, что ИИ может начинать исправлять ошибки ещё на этапе предобучения. На этом этапе система обучается на огромных наборах данных, где задача состоит не в том, чтобы исправить свои ошибки, а в том, чтобы лучше понимать взаимосвязи и закономерности в данных.

В текущем подходе исправление ошибок является основной задачей, которой ИИ должен научиться во время обучения с подкреплением, когда модель уже взаимодействует с внешней средой.

Если эта технология будет успешно внедрена, она может изменить подход к обучению ИИ.

Как результат – это может привести к улучшению точности и релевантности ответов.

Улучшение качества диагностики и лечения: если ИИ может исправлять ошибки на ранних стадиях, это существенно повысит его точность при выполнении медицинских задач, таких как диагностика заболеваний или анализ медицинских изображений. Например, ИИ может своевременно выявлять ошибки в данных пациента или неверные диагностические выводы, что будет способствовать улучшению качества медпомощи.

Снижение ошибок в реальном времени: это открытие важно для множества других сфер, где ошибки могут быть дорогостоящими, например, в финтехе, праве, автоматизации производства и других критичных областях.

Быстрое исправление логических несоответствий: ИИ, обладающий этой способностью, будет более адаптивным и менее склонным к ошибкам, которые могут повлиять на его долгосрочную работу и эффективность.

Потенциал в обучении с минимальным вмешательством человека: откроет возможности для создания более автономных ИИ-систем, которые смогут сами адаптироваться и обучаться, что значительно ускорит процесс внедрения и использования ИИ в различных отраслях.

#иибудущее #будущееии #нейромодели #llm #llms