Szerző: Habók Lilla

2022. május 16. 11:09

Különböző feladatokra képes AI-t villantott a Google

A Google szeretné megalkotni az általános mesterséges intelligenciát (AGI), amelynek kezdeti lépéseit próbálgatja a különböző feladatokra betanított Gato fejlesztésével. A módszer többé-kevésbé működik, mivel a Gato valóban több feladatot elvégez, de csak közepes eredményekkel.

Újabb mesterséges intelligencia programot mutatott fel a Google-kötődésű DeepMind csapata, amelynek érdekessége, hogy egyszerre több különböző feladat elvégzésére képes. Hivatalosabb megfogalmazással, a Gato a nyelvi modellekhez hasonló megközelítéssel készült generalista ágens, amelynek betanítása során a kutatók transzformátor neurális hálózattal dolgozták fel a változatos adatokat. Így a Gato 604 feladat elvégzésére tanult be különböző minták alapján, offline és felügyelt módon. A valódi újdonságot pedig abban láthatjuk, hogy ezek közt egymástól teljesen eltérő feladatok is akadnak.

A Gato képes többek közt képeket feliratozni, chatelni, szimulált 3D környezetben mozogni, Atarit játszani és robotkar mozgatásával elemeket (kocka, hasáb stb.) pakolni. Méghozzá a rendszer a kontextus alapján dönti el, hogy éppen milyen tevékenységre van szükség, legyen szó akár szövegírásról vagy gombnyomásról.

gato_deepmind_betanitas
A Gato tanítása (Forrás: DeepMind)

Valójában azonban a DeepMind friss rendszere egészen átlagos képességekkel rendelkezik a betanított feladatok megoldásában. Más mesterséges intelligencia megoldások lényege, hogy az általános emberi teljesítmény feletti szinten végzik el betanítás után a feladatokat, de a Gato esetében nem egészen ez a helyzet. A 604 feladatból a rendszer nagyjából 450-et az esetek felében teljesít jobban egy szakértőnél.

Miért nem beszélni AI tökéletesen magyart?

Milyen kihívásokat tartogat egy magyar nyelvi modell, például a PuliGPT fejlesztése?

Miért nem beszélni AI tökéletesen magyart? Milyen kihívásokat tartogat egy magyar nyelvi modell, például a PuliGPT fejlesztése?

Bizonyos példákban pedig a Gato kimondottan téved, például a chates feladatban Marseille-t nevezi meg Franciaország fővárosaként. A képfeliratozás során pedig virsli és kenyér helyett banánt és sütit lát a képen; rosszul számolja meg a képen látható embereket és állatokat; keveri a nemeket. Ezek a tévedések persze a kutatók magyarázata szerint további tanítással, a számítási kapacitás növelésével javíthatók.

MÉGIS MIRE JÓ AKKOR?

Nem titkolt módon a DeepMind mérnökeinek célja az általános mesterséges intelligencia (artifical general intelligence, azaz röviden: AGI) megvalósítása, amely bármely emberi tevékenységet képes elsajátítani, és meghaladni az emberi eredményeket. Egy ilyen MI tud például tervezni, tanulni, problémákat megoldani, döntéseket hozni, és természetes nyelven kommunikálni. A Gato jelenleg a közelében sincs a megcélzott AGI-nak, de a kutatók szerint precedenst teremthet az általános, több feladatban jártas mesterséges intelligencia megalkotásához. A kritikusok szerint viszont a Gato pont azt bizonyítja, milyen messze vagyunk még az általános mesterséges intelligencia megalkotásától, ha egyáltalán sikerülhet.

Nagyon széles az a skála, amin a állásinterjú visszajelzések tartalmi minősége mozog: túl rövid, túl hosszú, semmitmondó, értelmetlen vagy semmi. A friss heti kraftie hírlevélben ezt jártuk körül. Ha tetszett a cikk, iratkozz fel, és minden héten elküldjük emailben a legfrissebbet!

a címlapról

fab

5

Chipgyártó nagyhatalommá válna India

2024. március 18. 12:39

A helyi politikai vezetés szerint van rá esély, hogy a következő néhány évben az ország bekerüljön az öt vezető ország közé.