Bir grup Rus bilim insanı, insanların ek müdahalesi olmadan yeni görevlere ve bağlama kendini adapte edebilen yeni bir yapay zeka modeli geliştirdi.

T-Bank (eski adıyla Tinkoff Bank) Yapay Zeka Araştırma Laboratuvarı ve Moskova merkezli Yapay Zeka Araştırma Enstitüsü'nden (AIRI) bir ekip, çevrimiçi olarak yayınlanan bir makalede, modelin geliştiricilerin bağlamsal makine öğrenimindeki temel sınırlamalardan birinin üstesinden gelmelerini sağladığını söyledi.

Araştırmacılar, daha önce var olan modellerin, yeterli veri beslendiğinde yeni görevleri yerine getirmeyi öğrenebilse de, önceden tanımlanmış ve sabit bir dizi eylemle sınırlı olduğunu açıkladı. Yeni bir “eylem alanının” devreye girmesi, modelin yeniden öğrenmesinin yanı sıra genellikle oldukça kapsamlı yeni bir veri seti gerektiriyordu. Bu sınırlamanın, bazı uygulamalar için yeniden adaptasyonu maliyetli bir çaba haline getireceğini söylediler.

Ekip, Algoritma Distilasyonu (AD) adı verilen belirli bir makine öğrenimi modelini aldı ve belirlenen hedefi karşılamak için daha da değiştirdi. AD yöntemi, öğrenme geçmişi veri kümesini bağlam olarak kullanırken eylemleri otoregresif olarak tahmin ederek yapay zekayı görevleri yerine getirmesi için eğitiyor.

Rus modeli 'Headless-AD' olarak adlandırıldı ve bu hafta Viyana'da düzenlenen Uluslararası Makine Öğrenimi Konferansı'nda sunuldu.

Headless-AD yaklaşımı, modelin yeni görevlere yanıt olarak ek girdiye veya bir insan tarafından yeniden öğrenmeye ihtiyaç duymadan yeni eylemleri öğrenme ve uygulama becerisi kazanması anlamına geliyordu.

Ekibe göre, yapay zekaları başlangıçta öğretilenden beş kat daha fazla eylem gerçekleştirebiliyordu. Araştırmacılar bunun uzay teknolojilerinden akıllı ev asistanlarına kadar geniş bir uygulama alanına sahip olabileceğini belirttiler.

Ekibin raporuna göre, böyle bir modele genelleştirilmiş veriler üzerinde bazı temel eylemler öğretilebilir ve daha sonra belirli bir bağlamın özel koşullarına uyum sağlayabilir. Bazı Rus medyası daha sonra yeni yapay zeka modelinin, şu anda ünlü ChatGPT tarafından başarısız olduğu bildirilen sözde 'kahve testini' geçecek kadar akıllı olabileceğini öne sürdü.

İlk olarak Apple'ın kurucu ortağı Steve Wozniak tarafından ortaya atılan test, bir yapay zeka makinesinin “ortalama bir Amerikan evine girmesini ve kahve makinesini tanımak, düğmelerin ne işe yaradığını bulmak, kahve dolabını bulmak vb. dahil olmak üzere nasıl kahve yapılacağını anlamasını” gerektiriyor.

Çoğu YZ için sorun, ortalama hanelerin birçok ortak noktası olmasına rağmen, yine de hepsinin biraz farklı olmasıdır; bu da normalde bir YZ makinesinin oradaki görevi yerine getirebilmesi için belirli bir hane ile ilgili belirli bir veri kümesi üzerinde eğitilmesini gerektirir.

Aynı görevi yeni bir evde yapmak, yeni bir veri kümesinde yeniden öğrenmeyi gerektirecektir. Ancak raporlar, kendi kendine adapte olabilen Rus yapay zekasının potansiyel olarak bu görevi yerine getirebileceğini öne sürdü.