Первый в мире «безголовый» ИИ — и самый адаптивный!
Разбираемся в недавней российской разработке и её инновационности.
Ученые из НИ лаборатории T-Bank AI Research и Института AIRI (научная некоммерческая организация, занимающаяся прорывными исследованиями в области ИИ) разработали первую в мире модель искусственного интеллекта в области In-Context Learning, которая может адаптироваться к новым действиям без участия человека. Об этом заявили на сайте Т-Банка 25 июля 2024 года, прикрепляя ссылку на результаты исследований.
Раньше системы ИИ могли выполнять только заранее заложенные в них действия. Для этого их обучали люди на специально отобранных базах данных. А вот для решения новых задач приходилось доучивать их, что требовало дополнительных денежных, временных и человеческих ресурсов. Порой это становилось слишком накладно и ограничивало предел возможностей ИИ.
Решение для оптимизации этого непрерывного процесса обучения было найдено — российские учёные разработали технологию, которая позволяет создавать ИИ-системы, способные автоматически адаптироваться к изменениям и новым задачам без помощи человека. И это решение может быть применено в разных сферах жизни и масштабах: от роботов-помощников по дому до космических полётов.
На картинке синим цветом и его оттенками изображены действия, на которые случайная ИИ-система была запрограммирована изначально. Красным (до оранжевого) — те, для выполнения которых ИИ придётся адаптироваться и самостоятельно найти решение. Жёлтым цветом — те задачи, которые появятся в перспективе.
Самый нижний спектр цветов — это совокупность возможностей модели Headless-AD.
Название Headless-AD буквально переводится «без головы». AD расшифровывается как Algorithm Distillation (дистилляция алгоритма, т.е. процесс передачи знаний из большой модели в меньшую). Ранее это была самая передовая разработка в In-Context Learning, но упомянутые исследователи создали модель Headless-AD на её основе с некоторыми новыми модификациями:
— Отказ от конечного линейного слоя, который ранее ограничивал количество и набор доступных действий (отсюда название Headless-AD).
— Кодировка действий случайными векторами, которая позволяет избежать необходимости дообучения для каждого нового действия, обеспечивая автоматическую адаптацию.
— Внедрение контекста, который позволяет информировать модель о доступных действиях.
В научно-исследовательской лаборатории Т-Банка также сделали главный вывод относительно проведённых с моделью исследований:
"[...] эксперименты также подтвердили, что Headless-AD способна к выполнению любой комбинации и количества действий, при этом сохраняя качество их выполнения и не затрачивая дополнительные вычислительные ресурсы. Это делает применение ИИ более быстрым и дешевым".
Результаты были признаны мировым научным сообществом и представлены на 41-й конференции ICML (International Conference on Machine Learning) в Вене.
Подписывайтесь на блог, чтобы не упустить последние новости в области ИИ