Представлена рекурсивна модель ШІ, яка навчає себе сама

Компанія Recursive представила Flint — модель ШІ з відкритими вагами, призначену для написання програмного коду. У цьому проєкті реалізована концепція повноцінного рекурсивного самовдосконалення (Recursive Self-Improvement, RSI) — захоплюючий, але спірний підхід, при якому ШІ сам себе розвиває. Компанія використала свою рекурсивну систему ШІ Eureka Machine («Машина Еврика»), для автоматизації більшості аспектів розробки моделі.

Джерело зображень: Recursive

Flint — перша розробка компанії Recursive, мета якої — застосовувати RSI як для розвитку самого ШІ, так і для прогресу в інших наукових областях. За словами генерального директора і співзасновника Recursive Річарда Сочера (Richard Socher), «майже кожен етап створення моделі був виконаний і вдосконалений самим ШІ». Використання Eureka Machine дозволило невеликій команді дослідників всього за кілька місяців створити модель світового рівня.

Розробники стверджують, що Eureka Machine самостійно запропонувала ряд інновацій: новий метод навчання базової моделі, оригінальні архітектури нейромереж, а також програмний код, оптимізований для роботи на конкретних апаратних чіпах. Згідно з результатами бенчмарків, наданими Recursive, Flint перевершує інші моделі схожого розміру та архітектури в задачах, пов'язаних із написанням коду.

ШІ вже активно використовується для створення, тестування та покращення інших систем завдяки своїм видатним здібностям до програмування. Це дозволяє прискорити процес доопрацювання моделей і перевірки нових ідей, зводячи до мінімуму необхідність участі людини. Якщо дати ШІ можливість брати участь у кожному аспекті власної розробки, то теоретично такий процес може тривати безкінечно.

Деякі експерти побоюються, що надання ШІ можливості самостійно вдосконалюватися може призвести до катастрофи. На їхню думку, система, здатна до безкінечного самовдосконалення, може вийти з-під контролю людини і навіть вирішити, що люди — це перешкода на шляху до досягнення її цілей.

Концепція RSI стала настільки спірною, що в Конгресі США було запропоновано ряд законопроєктів, спрямованих на її заборону. У компанії Recursive вважають подібні побоювання скоріше науковою фантастикою, ніж реальністю, а законодавчі заходи, спрямовані на запобігання RSI — непотрібною перешкодою на шляху прогресу. Сочер стверджує, що система Flint не здатна вийти з-під контролю людини. За його словами, процес повністю залишиться під наглядом людей, які зможуть зупинити його у разі виникнення проблем.

Recursive вже залучила $650 млн інвестицій при оцінці капіталізації на рівні $4,65 млрд. Серед інвесторів — Google Ventures, Greycroft, Nvidia та AMD Ventures. Сам Сочер раніше обіймав посаду головного наукового співробітника в Salesforce, а одним із його співзасновників став професор Університету Британської Колумбії Джефф Клун (Jeff Clune), який досліджує методи створення систем ШІ, здатних до безкінечного навчання.

Експерти протестували модель на комп'ютері Mac з 48 Гбайт ОЗУ. Такого обсягу пам'яті вистачає лише для запуску ШІ-моделі середнього розміру, подібної до Flint (вона налічує 40 млрд параметрів). За відгуками дослідників, модель «бездоганно» справлялася з різноманітними завданнями з програмування — від написання пошукової утиліти до створення сайту, що пояснює принципи RSI.

Сочер переконаний, що підхід, застосований при створенні Flint, може зробити передові технології ШІ більш доступними. «Тільки так невелика команда може розробити модель, яка перевершує всі інші аналоги у своєму класі, — заявив він. — Сподіваюся, це покаже оточуючим, що [рекурсивне самовдосконалення] — це цілком гідна річ, яка принесе користь багатьом людям».

Хочеш дізнатися більше — читай відгуки