Секретный «проект Q*» создания «богоподобного ИИ»
Сегодняшний вал сенсационных заголовков, типа «OpenAI совершила прорыв в области искусственного интеллекта до увольнения Альтмана», «Исследователи OpenAI предупредили совет директоров о прорыве в области искусственного интеллекта перед отстранением генерального директора» и т.п., — для читателей моего канала не вовсе новости. Ибо об этом я написал еще 4 дня назад.
Но от этого вала новостей, публикуемых сегодня большинством мировых СМИ, уже нельзя отмахнуться, как от моего скромного поста. И это означает, что СМО (специальная медийная операция), внешне выглядевшая, как низкопробное, скандальное ТВ-шоу, вовсе таковой не была. Ибо имела под собой более чем веские основания — забрезжил революционный прорыв на пути к тому, что известный эксперт по ИИ Ян Хогарт назвал «богоподобным ИИ».
Из чего следовала необходимость срочных кардинальных действий и для Сама Альтмана, и для Microsoft:
- Microsoft — чтобы не оказаться с носом, уже вложив в OpenAI $13 млрд (дело в том, что по имеющемуся соглашению, все действующие договоренности между Microsoft и OpenAI остаются в силе, лишь до момента, когда совет директоров OpenAI решит, что их разработки вплотную подошли к созданию сильного ИИ (AGI). И с этого момента все договоренности могут быть пересмотрены).
- Сэму — чтобы успеть сорвать банк в игре, которую он еще 7 лет назад описал так:
«Скорее всего, ИИ приведет к концу света, но до того появятся великие компании».
И Сэму, и Microsoft требовалось одно и то же — немедленный перехват управления направлением разработок OpenAI в свои руки. И сделать это можно было, лишь освободившись от решающего влияния в совете директоров OpenAI сторонников «осторожного создания AGI на благо всему человечеству». Что и было сделано.
Однако, точного ответа, что за прорыв совершили исследователи OpenAI, мы пока не имеем.
Все утечки из среды разработчиков OpenAI упоминают некий «секретный «проект Q*» по радикальному повышению производительности лингвоботов на основе LLM.
Известно, что эта работа велась, как минимум, по трем направлениям:
1 Совершенствование RAG (Retrieval Augmented Generation) — сначала поиск релевантной информации во внешней базе в целях формирования из нее оптимального промпта, и лишь затем обращение к системе за ответом). Кое-какие результаты такого совершенствования были недавно показаны на OpenAI DevDAy. И они впечатляют.
2 Комбинация Q-обучения и алгоритма A*.
Алгоритм A* — это способ нахождения кратчайшего пути от одной точки до другой на карте или в сети. Представьте, что вы ищете самый быстрый маршрут из одного города в другой. Алгоритм A* проверяет разные пути, оценивая, насколько они близки к цели и сколько еще предстоит пройти. Он выбирает путь, который, по его оценке, будет самым коротким. Этот алгоритм очень эффективен и используется во многих областях, например, в компьютерных играх для нахождения пути персонажей или в GPS-навигаторах.
Q-обучение — это метод обучения без учителя в области искусственного интеллекта, который используется для обучения программ принимать решения. Представьте, что вы учите робота находить выход из лабиринта. Вместо того чтобы прямо говорить ему, куда идти, вы оцениваете его действия, давая баллы за хорошие шаги и снимая за плохие. Со временем робот учится выбирать пути, приводящие к большему количеству баллов. Это и есть Q-обучение — метод, помогающий программам самостоятельно учиться на своем опыте.
3 Поиск траектории токена по дереву Монте-Карло в стиле AlphaGo. Это особенно имеет смысл в таких областях, как программирование и математика, где есть простой способ определить правильность (что может объяснять утечки о прорывном улучшении в проекте Q* способностей решения математических задач)
#ИИ #AGI
________________________________
Ваши шансы увидеть мои новые посты быстро уменьшатся до нуля, если вы не лайкаете, не комментируете и не делитесь в соцсетях