В чём суть ризонинга в ИИ, или как машины научились размышлять подобно людям?

Если вы думали, что развитие ИИ остановилось на простом распознавании лица и объектов на изображениях, переводе языков и генерации текстов, которые сложно отличить от написанных человеком, то после презентации OpenAI o1 стало очевидно, что ИИ вышли на более высокий когнитивный уровень понимания и решения проблем.

В этой статье мы расскажем, почему ризонинг — это будущее нейросетей, и как с помощью него эффективно масштабировать свой бизнес.

Ризонинг — это способность анализировать информацию, логически рассуждать и делать выводы. В контексте ИИ ризонинг относится к способности машин делать выводы и принимать решения на основе имеющихся данных. Эта когнитивная функция имеет решающее значение — она поможет выйти за рамки простого распознавания образов и продемонстрировать более высокий уровень понимания и решения проблем.

В последнее время ведутся споры о том, могут ли модели ИИ полностью пройти по Тьюрингу. Например, ChatGPT, отвечая на сложные логические запросы, полагается на внешнее кодирование и вычисления. Согласно исследованиям, искусственный интеллект далеко не достиг потолка производительности, а находится на самых ранних стадиях взрывного потенциала.

Рассуждения играют ключевую роль в системах искусственного интеллекта по нескольким причинам:

Существует 5 типов ризонинга (рассуждений) в ИИ:

Во-первых, ризонинг открывает пути к расширенной автоматизации. Например, возможности последней версии OpenAI o1 в области рассуждений позволяют предприятиям автоматизировать многоэтапные рабочие процессы, которые ранее требовали значительного ручного ввода. От финансового моделирования до инженерного моделирования — o1 может взять на себя всю тяжелую работу, позволяя компаниям сосредоточиться на инновациях и стратегическом росте. Для разработчиков программного обеспечения это означает уменьшение количества ошибок в коде, повышение эффективности рабочих процессов и ускорение сроков реализации проектов.

Во-вторых, уменьшится стоимость за новые возможности. Возможности o1 могут оказаться выгодной инвестицией, сэкономив время и ресурсы компаний, особенно в финансовой сфере, здравоохранении и технологическом секторе, где очень важна точность.

В-третьих, ризонинг увеличит количество отраслей, где можно будет применять нейросети. Способность модели работать в таких областях, как квантовая физика и биологические исследования, означает, что она может предложить решения самых сложных проблем в различных отраслях. Будь то оптимизация финансового анализа в инвестиционно-банковской сфере или совершенствование диагностических инструментов в здравоохранении — o1 обладает потенциалом переосмыслить то, как предприятия используют ИИ, чтобы оставаться конкурентоспособными и стимулировать инновации.

Рассуждения в ИИ находят приложения в различных областях, в том числе:

1. Определите логику

Логические рассуждения в ИИ начинаются с определения правил логики, которым будет следовать ваша система. Эти правила — основа, на которой ИИ может принимать решения и делать выводы. Например, в классической логике вы можете использовать набор утверждений типа «если — то» для управления процессом принятия решений. Например, если пользователь вводит определенные данные, то система ИИ может сделать определенный вывод на основе установленных логических правил. Это похоже на создание блок-схемы, где каждая точка принятия решения ведет к новой ветви потенциальных действий.

2. Выберите правильный фреймворк

Этот выбор имеет решающее значение для применения рассуждений в ИИ. Каждый фреймворк имеет свой набор возможностей и ограничений. Пропозициональная логика имеет дело с переменными, которые могут быть истинными или ложными, в то время как логика предикатов добавляет дополнительный уровень сложности за счет использования функций и кванторов. Немонотонные рассуждения позволяют отменять выводы в свете новых доказательств. Ваш выбор будет зависеть от сложности поставленных задач и характера обрабатываемых данных.

3. Реализуйте алгоритмы

После того, как вы создали логическую структуру, следующим шагом будет реализация алгоритмов, способных эффективно обрабатывать эти правила. Такие алгоритмы, как деревья решений, логическое программирование и механизмы вывода, используются для навигации по сети логических правил и получения выводов. Например, алгоритм дерева решений может помочь системе искусственного интеллекта диагностировать техническую проблему, следуя серии вопросов «да/нет», пока она не найдет наиболее вероятное решение, основанное на логических правилах.

4. Тестируйте и совершенствуйте

Тестирование и совершенствование логического ИИ — это итерационный процесс. Вам нужно будет запускать сценарии и сценарии использования, чтобы убедиться, что ваш ИИ принимает решения правильно, в соответствии с установленными логическими правилами. Это может включать в себя отладку логических ошибок или корректировку правил, чтобы они лучше соответствовали сложности реальных приложений. Процесс доработки продолжается по мере обнаружения новых нюансов и сбора данных, что может привести к появлению у вашего ИИ более сложных способностей к рассуждениям.

5. Этические соображения

Применение логических рассуждений в ИИ также связано с этическими соображениями. При разработке систем, способных принимать решения, необходимо убедиться, что логические правила не приведут к непреднамеренным предубеждениям или неэтичным результатам. Это означает тщательное изучение данных и правил, на основе которых ИИ принимает решения, и стремление к созданию прозрачных и справедливых систем. Этичный ИИ — это не только технология, но и ее влияние на человека и общество.

Последняя версия OpenAI o1 знаменует собой значительный скачок вперед в возможностях ИИ, смещая акцент с распознавания образов на рассуждения и глубокое мышление. В то время, как люди считали, что инновации в области ИИ достигли своего пика, o1 разрушил это представление, обеспечив значительный прогресс в таких областях, как кодирование, математика и наука уровня доктора философии. Модель представила новую парадигму рассуждений ИИ, что делает ее мощным инструментом для отраслей, которые в значительной степени зависят от решения сложных задач, включая финансы, машиностроение и здравоохранение.

Что особенного в OpenAI o1? В отличие от своих предшественников, модель o1 — это не просто очередная итерация генеративного ИИ. Она обладает способностью к рассуждениям, что позволяет ей решать многоэтапные задачи более эффективно, чем предыдущие модели, такие как GPT-4. Вот более подробный обзор того, что отличает o1:

1. Прорыв в производительности кодирования

В бенчмарках по кодированию модель o1 демонстрирует потрясающие результаты. В соревновании Codeforces она заняла 93-е место, в то время как GPT-4 — 11-е. Это делает o1 лучшим выбором для компаний, которые хотят автоматизировать рабочие процессы кодирования, отладить сложный код или даже оптимизировать крупномасштабные программные системы. Его способность обрабатывать многоэтапные задачи кодирования означает, что компании могут сократить время разработки, повысить точность и сосредоточить ресурсы на инновациях.

2. Обучение с подкреплением и рассуждения по принципу «цепочки мыслей»

В основе возможностей o1 лежит использование обучения с подкреплением — метода, позволяющего модели обдумывать проблемы структурировано, шаг за шагом — то, что OpenAI называет «цепочкой мыслей». Имитируя человеческие рассуждения, o1 может решать сложные запросы, которые обычно требуют вмешательства экспертов. Для бизнеса это означает, что искусственному интеллекту будут больше доверять такие задачи, как финансовое моделирование, анализ рисков и интерпретация данных, что в конечном итоге позволит высвободить человеческий капитал для более стратегических задач.

3. Рекордные результаты в научных и математических задачах

Успех модели не ограничивается кодированием. Во время Международной математической олимпиады o1 превзошла GPT-4, решив 75% задач, что является значительным скачком по сравнению с 25% задач GPT-4. Такой скачок в математическом и научном мышлении предоставляет таким отраслям, как биотехнологии и фармацевтика, новые возможности для улучшения исследовательских процессов, более эффективного анализа больших массивов данных и даже улучшения процессов принятия решений при открытии лекарств и клинических испытаниях.

Ризонинг подтверждает, что ИИ — это не просто устройства для обработки информации, но и разумные машины, которые способны мыслить, понимать и рассуждать.

Модель o1 от OpenAI представляет собой большой скачок вперед в области ИИ. Благодаря своим способностям к глубокому мышлению, продвинутым рассуждениям и превосходной производительности в области кодирования, математики и естественных наук o1 станет незаменимым инструментом для компаний, стремящихся использовать ИИ для решения сложных задач. Ее потенциал для преобразования таких отраслей, как финансы, здравоохранение и технологии, нельзя недооценивать.

По мере того как ИИ продолжает развиваться, o1 позиционирует себя как важнейший игрок в формировании будущего автоматизации на основе ИИ, обеспечивая точность и разумность, которые необходимы компаниям, чтобы оставаться впереди в условиях растущей конкуренции.

Статья написана экспертами из команды «Лии» — платформы на базе ИИ для первой и второй линии поддержки.

Читайте больше актуальных новостей и статей об ИИ — в моем блоге. А если хотите применить ИИ в своём бизнесе — обращайтесь к команде Лии.