Comments 7
Даже самые лучшие языковые модели на основе Transformer не могут написать длинное эссе, а тем более книгу, не забывая при этом ключевые детали и, таким образом, не теряя из виду сюжет. Забывание происходит в любой задаче, будь то написание поэмы или управление роботом, и некоторые эксперты называют его «ахиллесовой пятой» машинного обучения.Давно, в студенческие годы иногда забавлялись такой литературной игрой. Несколько человек, чем больше, тем лучше последовательно писали рассказ, но каждый не более страницы. Причем последующий автор мог читать опус только предыдущего, но не все остальные. Из-за этого контекст частично терялся. После завершения вместе читали все последовательно, и помирали со смеха. Могло начинаться, как в поговорке, со свадьбы и кончаться заупокой) Вот уж не думал, что мы моделировали будущий ИИ.
Реально хоть тысячи задач такой ИИ будет уметь решать, и даже лучше человека, и даже использовать результаты одной задачи в других, но пока не сможет генерировать решение новых задач, которых не было в обучающей выборке, будет отставать от интеллекта даже детей. Хотя прогресс на лицо.
Ага, потому что нет понятия контекста, а только с ним что-либо приобретает смысл.
Контексты - лишь проекции воплощения, формирующего отношение (в том числе физическое) к описываемой истории. Просто ввести понятие контекста в модель не получится, нужно вводить модель рассказчика, который относительно интерпретируемого текста будет рождать контексты.
Реально хоть тысячи задач такой ИИ будет уметь решать, и даже лучше человека, и даже использовать результаты одной задачи в других, но пока не сможет генерировать решение новых задач, которых не было в обучающей выборке, будет отставать от интеллекта даже детей. Хотя прогресс на лицо.
А по-моему, если ИИ будет использовать опыт решения одной задачи при решении другой - это как раз и есть способность решать новые задачи. Вот только не совсем понятно, способен ли на это ИИ из статьи.
А по-моему, если ИИ будет использовать опыт решения одной задачи при решении другой — это как раз и есть способность решать новые задачи.Это вопрос определения новой задачи. Действительно новой она будет, когда ИИ найдет решение для входных данных, кот. не было в обучающей выборке, создаст их внутреннюю модель, используя имеющийся набор уже решаемых задач. До возможностей натурального ИИ таким искусственным архитектурам еще далеко, т.к. они используют статические вероятностные модели, мозг же человека и животных динамические. В другой похожей теме пояснял, что имеется в виду, см. эту ветку.
Поиск Сары и Джона Коннор в системе уже заложен?
DeepMind создал систему ИИ, которая способна выполнять более 600 задач