Уже почти как люди: новый адаптивный ИИ-агент от DeepMind

Он может учиться новым задачам, как люди, адаптироваться к изменениям среды также быстро, как люди, и подобно людям, делает все это, «живя» в 3D мире

Этот фундаментальный прорыв достигнут DeepMind в результате, казалось бы, тупого и банального масштабирования от достигнутого.

• Увеличен размер модели ИИ-агентов (причем до достижимого уже сегодня максимум далеко — всего то ~ 500 млн параметров).
• Увеличена «глубина» памяти ИИ-агентов, чтобы они могли больше опираться на свой предыдущий опыт.
• Увеличено количество сред, в которых тренируются ИИ-агенты (с миллионов до миллиардов).

Но результат на лицо. И это прорывной результат.

Новый адаптивный агент (AdA) стал:

✔️ сильно «умнее» всех предыдущих ИИ-агентов;

✔️ куда ближе к людям по своим возможностям.

Ибо AdA может (умеет), при столкновении с новыми задачами в некоторых сложных трехмерных мирах, быстро изучить новую задачу, а затем выяснить, как ее сделать (например, просто наблюдая, как это делает какой-то другой интеллектуальный агент). И все это примерно за то же время, как у людей.

Не будет большой натяжкой сказать, что AdA по своим возможностям вышел на уровень ChatGPT3.

НО:

— если ChatGPT3 умеет лишь «ловко чесать языком», делаясь почти неотличимым от людей,

— AdA умеет, пусть пока плохенько, но «жить в реальном мире», адаптируясь к открытым новым воплощенным трехмерным задачам так же быстро, как и люди.

Теперь вопрос лишь один.

Насколько умение жить в 3D симуляции окажется применимым для жизни ИИ-агента в нашем физическом мире?

И если это умение будет хорошо переносимо ИИ-агентами в наш мир, людям придется здесь основательно потесниться.

________________________

Ваши шансы увидеть мои новые посты быстро уменьшатся до нуля, если вы не лайкаете, не комментируете и не делитесь в соцсетях