back to top
1.4 C
Budapest
hétfő, december 23, 2024
spot_img
Továbbiak

    Az AI-képzés jövője: Sutskever új korszakot jósol

    Az AI-képzés forradalma: Sutskever előrejelzése az adathiányról és az új módszerekről

    Ilya Sutskever, az OpenAI volt vezető tudósa szerint az AI-modellek jelenlegi képzési módszere hamarosan véget ér az internetes adatok kimerülése miatt. Ez új megközelítéseket tesz szükségessé a mesterséges intelligencia fejlesztésében.

    Sutskever, aki nemrég hagyta el az OpenAI-t, hogy saját AI-laborját, a Safe Superintelligence Inc-et elindítsa, ritka nyilvános megjelenést tett a NeurIPS konferencián Vancouverben. Előadásában kijelentette: ‘Az előképzés, ahogy ma ismerjük, kétségtelenül véget ér.’

    Az adatok kimerülése

    Az AI-szakértő szerint elértük a ‘csúcsadatot’, és nincs több új adat az interneten a modellek képzéséhez. Ezt az olajhoz hasonlította: ahogy a fosszilis üzemanyagok végesek, úgy az emberi tartalom is véges az interneten.

    ‘Elértük a csúcsadatot, és nem lesz több. Meg kell birkóznunk azzal az adatmennyiséggel, ami rendelkezésünkre áll. Csak egy internet van.’

    A jövő AI-rendszerei

    Sutskever szerint a következő generációs modellek:

    • ‘Valódi módon ágensek lesznek’ – önállóan végeznek feladatokat és hoznak döntéseket
    • Képesek lesznek következtetni – nem csak mintaillesztést végeznek, hanem lépésről lépésre gondolkodnak
    • Kiszámíthatatlanabbak lesznek – hasonlóan a fejlett sakkprogramokhoz
    • Korlátozott adatból is megértik a dolgokat
    • Nem zavarodnak össze

    Új megközelítések szükségessége

    Sutskever az AI-rendszerek skálázását az evolúciós biológiához hasonlította. Ahogy az evolúció új skálázási mintát talált a hominidák agyára, úgy az AI is új megközelítéseket fedezhet fel a mai előképzési módszereken túl.

    Az előadás végén Sutskever óvatosan nyilatkozott az AI jövőbeli jogairól és szabadságáról, hangsúlyozva a terület kiszámíthatatlanságát és a további spekuláció fontosságát.

    Összességében Sutskever előadása rávilágított az AI-képzés előtt álló kihívásokra és a szükséges paradigmaváltásra az adathiány miatt. Ez új, innovatív megoldásokat követel majd a kutatóktól a mesterséges intelligencia további fejlesztéséhez.

    Ezek is érdekelhetnek

    Ezt se hagyd ki!