Соединение точек распутывание якобы модели Q-Star от OpenAI

Расхватывая якобы модель Q-Star от OpenAI связь между точками

В последнее время в сообществе искусственного интеллекта возникли значительные спекуляции относительно предполагаемого проекта OpenAI, названного Q-star. Несмотря на ограниченную информацию, доступную об этой загадочной инициативе, говорится, что она является значительным шагом на пути к достижению искусственного общего интеллекта – уровня интеллекта, который либо соответствует, либо превосходит способности человека. В то время как большая часть дискуссии сосредоточена на потенциальных негативных последствиях этого развития для человечества, относительно небольшое количество усилий было сделано для выяснения характера Q-star и потенциальных технологических преимуществ, которые она может принести. В этой статье я попытаюсь исследовать этот проект, основываясь в первую очередь на его названии, которое, по моему мнению, предоставляет достаточно информации, чтобы получить понимание о нем.

Фон загадки

Все началось, когда совет директоров OpenAI внезапно уволил Сэма Альтмана, генерального директора и сооснователя. Хотя Альтмана позже вернули на должность, вопросы о происходящем остаются. Некоторые видят это как борьбу за власть, в то время как другие связывают это с концентрацией внимания Альтмана на других предприятиях, таких как Worldcoin. Однако ситуация усложняется, поскольку Рейтер сообщает о существовании секретного проекта под названием Q-star, который может быть основной причиной этой драмы. В соответствии с Рейтер, Q-star является значительным шагом в достижении целей OpenAI в области искусственного общего интеллекта, что вызвало беспокойство среди рабочих OpenAI, об этом они сообщили совету директоров. Появление этой новости вызвало ряд догадок и опасений.

Строительные блоки головоломки

• Эта научная работа представляет фреймворк SANeRF-HQ (Segment Anything for NeRF in High Quality), который позволяет достигать высококачественной 3D-сегментации любого объекта в заданной сцене.
• Можно ли более эффективно оптимизировать большие модели языка? Ознакомьтесь с этим всесторонним обзором алгоритмических прогрессов в повышении эффективности LLM.
• Учимся вместе ИИ – Рассылка сообщества Towards AI #4

В этом разделе я представил некоторые строительные блоки, которые помогут нам раскрыть эту загадку.

• Обучение Q-обучению: Обучение с подкреплением – это вид машинного обучения, при котором компьютеры учатся взаимодействуя с окружающей средой, получая обратную связь в виде награды или штрафа. Q-обучение является конкретным методом в обучении с подкреплением, который помогает компьютерам принимать решения, изучая качество (Q-значение) различных действий в различных ситуациях. Широко используется в сценариях, таких как игры и робототехника, позволяя компьютерам научиться оптимальному принятию решений через процесс проб и ошибок.
• A-звезда поиск: A-звезда – это алгоритм поиска, который помогает компьютерам исследовать возможности и найти лучшее решение для решения проблемы. Алгоритм особенно известен своей эффективностью в поиске кратчайшего пути от начальной точки к цели в графе или сетке. Его ключевое преимущество заключается в разумном взвешивании стоимости достижения узла с оцененной стоимостью достижения общей цели. В результате A-звезда широко используется для решения задач, связанных с нахождением пути и оптимизацией.

• AlphaZero: AlphaZero, передовая AI-система от DeepMind, сочетает Q-обучение и поиск (т.е. Монте-Карло дерево поиска) для стратегического планирования в настольных играх, таких как шахматы и Го. Она изучает оптимальные стратегии через самопроигрывание, направляемое нейроными сетями для ходов и оценки позиции. Алгоритм Монте-Карло дерево поиска (MCTS) обеспечивает баланс между исследованием и эксплуатацией возможностей игры. Итеративное самопроигрывание, обучение и поиск AlphaZero приводят к непрерывному улучшению, обеспечивая сверхчеловеческую производительность и победы над человеческими чемпионами, демонстрируя ее эффективность в стратегическом планировании и решении проблем.
• Языковые модели: Большие языковые модели (LLM), такие как GPT-3, представляют собой форму AI, разработанную для понимания и генерации текстов, похожих на человеческий. Они проходят обучение на обширных и разнообразных данных Интернета, охватывающих широкий спектр тематик и стилей написания. Главная особенность LLM заключается в их способности предсказывать следующее слово в последовательности, известной как языковое моделирование. Цель состоит в передаче понимания, как слова и фразы взаимосвязаны, позволяя модели производить связный и контекстно значимый текст. Благодаря обширному обучению LLM становятся искусными в понимании грамматики, смысла и даже нюансов языкового использования. После обучения эти языковые модели могут быть настроены для конкретных задач или приложений, что делает их гибкими инструментами для обработки естественного языка, чат-ботов, генерации контента и др.

• Искусственный Общий Интеллект: Искусственный Общий Интеллект (AGI) – это тип искусственного интеллекта, обладающий способностью понимать, учиться и выполнять задачи в различных областях на уровне, который соответствует или превосходит когнитивные способности человека. В отличие от узкого или специализированного ИИ, AGI обладает способностью автономно адаптироваться, рассуждать и учиться без ограничения на конкретные задачи. AGI позволяет ИИ-системам проявлять независимые принятие решений, решение проблем и творческое мышление, отражая человеческий интеллект. В основном, AGI воплощает идею машины, способной выполнять любую интеллектуальную задачу, выполняемую людьми, обладая гибкостью и приспособляемостью в различных областях.

Основные ограничения LLM в достижении AGI

Большие языковые модели (LLMs) имеют ограничения в достижении искусственного общего интеллекта (AGI). Хотя они умеют обрабатывать и генерировать текст на основе изученных шаблонов из огромных данных, им трудно понимать реальный мир, что затрудняет эффективное использование знаний. AGI требует объективного рассуждения и планирования для решения повседневных ситуаций, что вызывает трудности для LLMs. Несмотря на то, что они создают видимо правильные ответы, они не обладают способностью систематически решать сложные проблемы, такие как математические.

Новые исследования показывают, что LLMs могут имитировать любые вычисления, как универсальный компьютер, но они ограничены необходимостью обширной внешней памяти. Увеличение данных является важным фактором для улучшения LLM, но это требует значительных вычислительных ресурсов и энергии, в отличие от энергоэффективного человеческого мозга. Это создает проблемы в создании LLMs доступными и масштабируемыми для AGI. Недавние исследования предполагают, что простое добавление большего количества данных не всегда улучшает производительность, что вызывает вопрос, на что еще следует сосредоточиться в пути к AGI.

Связывание точек

Многие эксперты по искусственному интеллекту считают, что проблемы с большими языковыми моделями (LLMs) происходят от их главного фокуса на предсказании следующего слова. Это ограничивает их понимание языковых тонкостей, рассуждения и планирования. Чтобы исправить это, исследователи, такие как Ян Лекун, предлагают попробовать различные методы обучения. Они предлагают, что LLMs должны активно планировать предсказание слов, а не только следующего токена.

Идея “Q-звезда”, подобная стратегии AlphaZero, может включать в себя инструктирование LLMs активно планировать предсказание токена, а не только следующего слова. Это привносит структурированное рассуждение и планирование в языковую модель, выходящая за рамки обычного фокуса на предсказании следующего токена. Используя стратегии планирования, вдохновленные AlphaZero, LLMs могут лучше понять языковые тонкости, улучшить рассуждения и развитие планирования, преодолевая ограничения обычных методов обучения LLMs.

Такая интеграция создает гибкую среду для представления и манипуляции знаниями, помогая системе адаптироваться к новой информации и задачам. Эта адаптивность может иметь решающее значение для искусственного общего интеллекта (AGI), который должен справляться с различными задачами и областями с разными требованиями.

AGI нуждается в здравом смысле, и обучение LLMs рассуждению может подготовить их к всеобъемлющему пониманию мира. Кроме того, обучение LLMs, как AlphaZero, может помочь им учиться абстрактным знаниям, улучшая трансферное обучение и обобщение в различных ситуациях, способствуя сильной производительности AGI.

Помимо названия проекта, поддержка этой идеи поступает от отчета Reuters, выделяющего способность Q-звезды успешно решать специфические математические и рассуждательные проблемы.

Итоговый вывод

Q-Star, тайный проект OpenAI, вызывает интерес в сфере искусственного интеллекта, стремясь к интеллекту, превосходящему человеческий. В ожидании обсуждений его потенциальных рисков, в этой статье мы ознакомимся с пазлом, соединяя точки от Q-обучения до AlphaZero и больших языковых моделей (LLMs).

Мы считаем, что “Q-звезда” означает умное слияние обучения и поиска, придающее LLMs толчек в планировании и рассуждении. Согласно Reuters, способности Q-звезды преодолевают сложные математические и рассуждательные проблемы, что свидетельствует о значительном прогрессе. Это заставляет нас внимательнее рассмотреть, в каком направлении может развиваться обучение искусственного интеллекта в будущем.