Wiemy, jak AI naprawdę się uczy. To zaczyna być niepokojąco ludzkie

AI zaczyna myśleć jak my

Brzmi banalnie. A jednak działa. Modele językowe uczą się lepiej, gdy pozwoli się im na wewnętrzny monolog połączony z pamięcią krótkotrwałą. Badacze pokazali, że ta kombinacja pozwala szybciej zmieniać cele, sprawniej mierzyć się z trudnymi wyzwaniami i łatwiej przystosowywać się do nowych zadań.

My też mówimy do siebie. Porządkujemy myśli, studzimy emocje, podejmujemy decyzje. Skoro to pomaga ludziom, dlaczego nie miałoby pomóc maszynom?

Skuteczniejsze uczenie bez większych danych

Naukowcy z Okinawa Institute of Science and Technology chcieli sprawdzić: co się stanie, gdy maszynie pozwoli się nie tylko „mówić do siebie”, ale też naprawdę coś zapamiętywać. Połączyli wewnętrzny monolog AI ze specjalistycznym systemem pamięci roboczej — odpowiedzialnym za wykonywanie poleceń i szybkie obliczenia.

Efekt okazał się wyraźny. Gdy te dwa mechanizmy zaczęły działać razem, sztuczna inteligencja zaczęła funkcjonować w sposób zaskakująco podobny do naszego.

Przyszłość sztucznej inteligencji: mniej danych, więcej efektów

Jak czytamy w czasopiśmie naukowym Neural Computation, AI, która prowadzi wewnętrzny monolog, podobny do ludzkiego, odnotowała same korzyści:

• lepiej radzi sobie z zadaniami wieloetapowymi,
• szybciej adaptuje się do nowych sytuacji,
• skuteczniej wykonuje kilka zadań równocześnie.

Co ważne, by osiągnąć takie efekty, potrzebuje znacznie mniej danych treningowych. To wyraźny sygnał zmiany kierunku. Sztuczna inteligencja zaczyna nie tylko odtwarzać schematy stworzone przez człowieka, ale coraz lepiej je rozumieć i wykorzystywać w nowych sytuacjach.

Gdzie kończy się algorytm, a zaczyna myślenie

Badanie przeprowadzone w Japonii pokazuje to jasno: wystarczy pozwolić modelom językowym na „wewnętrzne mamrotanie” i połączyć je z pamięcią roboczą, by wyraźnie zmienić sposób, w jaki się uczą.

To nie kosmetyczna poprawka, lecz zmiana mechanizmu. Myślenie AI zaczyna coraz bardziej przypominać ludzkie, a kluczową rolę odgrywa w tym właśnie pamięć robocza.

Przyszłość sztucznej inteligencji wymaga pamięci jak nasza

To coś w rodzaju ludzkiego magazynu operacyjnego — miejsca, w którym na chwilę przechowujemy informacje, by móc działać. Gdy sztuczną inteligencję wyposażono w wiele „slotów” pamięci, zaczęła sprawniej odtwarzać sekwencje i szybciej rozpoznawać wzorce. Lepiej radziła sobie też z zadaniami wymagającymi kilku działań jednocześnie.

A to nie wszystko. Gdy dodatkowo zachęcono AI do powtarzanego wewnętrznego monologu, efekty stały się jeszcze wyraźniejsze. Każde „powtórzenie w myślach” podnosiło jakość działania modelu.

Przyszłość sztucznej inteligencji: nie liczy się ilość danych

Odkrycie japońskich badaczy ma znaczące znaczenie praktyczne. Obecnie system sztucznej inteligencji wymaga ogromnych zbiorów danych oraz mocy obliczeniowych. Nowa technika jednoznacznie pokazuje, że inteligencja nie musi oznaczać skali.

Nasz system działa skutecznie nawet przy ograniczonej ilości danych. To lekka, komplementarna alternatywa dla obecnych rozwiązań

– powiedział dr Jeffrey Frederic Queißer, jeden z autorów badania, na łamach portalu Science Daily.

Najnowsze odkrycia były sprawdzane w ściśle kontrolowanych warunkach. Przyszłe eksperymenty na sztucznej inteligencji będą opierały się już na praktycznych zastosowaniach, np. w maszynach rolniczych, robotach domowych, czy autonomicznych systemach. 

Warto przeczytać: AI bardziej kreatywna od człowieka? Najzdolniejszym nie dorównuje