Může se AI učit bez dat?
Současná AI se nemůže učit úplně bez dat. Strojové učení a hluboké učení závisí na datech, aby rozpoznaly vzory, vytvořily pravidla a zlepšily výkon. Dokonce i pokročilé modely, jako GPT nebo systémy posilovaného učení, stále potřebují vstupní data nebo zkušenosti z prostředí, aby se „učily“ a dělaly přesné předpovědi. Jinými slovy, data jsou nejdůležitějším palivem pro růst AI, a bez dat AI nemůže chápat ani dělat užitečná rozhodnutí.
Porozumění vztahu AI k datům
Zajímáte se, "může se AI učit sama bez jakýchkoli dat?" Pro co nejpodrobnější a rozumnou odpověď si toto téma podrobněji probereme s INVIAI.
Například v učením pod dohledem se AI učí z obrovských datových sad, které lidé označili (obrázky, text, zvuk atd.), aby rozpoznala vzory.
I v učení bez dozoru AI stále potřebuje surová, neoznačená data, aby sama objevila skryté struktury nebo vzory v těchto datech.
Proto bez ohledu na metodu musí být AI „krmena“ daty – ať už označenými daty, samo-označenými daty (self-supervised) nebo daty z reálného prostředí. Bez vstupních dat se systém nemůže naučit nic nového.
Běžné metody učení AI
Dnes se AI modely primárně učí následujícími způsoby:
Učení pod dohledem
Učení bez dozoru
Samo-učení pod dohledem
Posilované učení (RL)
Posilované učení učí softwarového agenta, jak se chovat v prostředí tím, že mu sděluje výsledky jeho akcí.
— Wikipedia
Federované učení
Pro citlivá data, jako jsou osobní lékařské snímky, umožňuje federované učení více zařízením (nebo organizacím) společně trénovat sdílený model bez sdílení surových dat.
- Globální model zaslán každému zařízení
- Trénink pouze na lokálních datech
- Sdílení pouze aktualizací modelu
- Surová data nikdy neopouštějí zařízení
Zero-Shot Learning
Schopnost AI odvozovat nové koncepty bez konkrétních příkladů, spoléhající na dříve získané široké znalosti.
- Rozpoznává neviděné koncepty
- Využívá předchozí znalostní bázi
- Předtrénováno na obrovských datových sadách
- Umožňuje uvažovat o nových myšlenkách
AI model je trénován k rozpoznávání nebo klasifikaci objektů/konceptů, které nikdy předtím neviděl.
— IBM, definice Zero-Shot Learning
Shrnutí: Všechny tyto metody ukazují, že neexistuje žádný kouzelný způsob, jak se AI může učit bez dat – v nějaké formě je data vždy potřebuje. AI může snížit závislost na lidsky označených datech nebo se učit ze zkušeností, ale nemůže se učit z ničeho.
Pokročilé trendy: Učení z „zkušeností“ místo statických dat
Výzkumníci nyní zkoumají způsoby, jak aby AI méně závisela na datech poskytovaných lidmi. Například DeepMind nedávno navrhl model „streams“ v éře „AI založené na zkušenostech“, kde se AI učí primárně ze svých vlastních interakcí se světem místo z lidsky navržených problémů a otázek.
Toho můžeme dosáhnout tím, že agentům umožníme neustále se učit ze svých vlastních zkušeností – tedy dat generovaných agentem samotným při interakci s prostředím… Zkušenost se stane hlavním prostředkem zlepšování, překonávajícím dnešní rozsah dat poskytovaných lidmi.
— Výzkum DeepMind, citováno VentureBeat
Jinými slovy, v budoucnu si AI sama bude generovat svá vlastní data prostřednictvím experimentování, pozorování a úprav akcí – podobně jako se lidé učí ze zkušeností v reálném světě.
Data poskytovaná lidmi
- Vyžaduje označené datové sady
- Závisí na lidské expertíze
- Omezeno dostupnými příklady
- Statický přístup k učení
Data generovaná samo
- Vytváří vlastní výzvy
- Učí se z odezvy prostředí
- Kontinuální zlepšování
- Dynamický přístup k učení
Je pozoruhodné, že i bez použití externích tréninkových dat dosahuje AZR špičkových výsledků v matematických a programovacích úlohách, dokonce překonává modely trénované na desetitisících označených příkladů. To dokazuje, že AI může generovat vlastní „datovou sadu“ tím, že si neustále klade a řeší výzvy.
Autonomní učící se systémy
Kromě AZR mnoho dalších studií zkoumá AI, která se učí autonomně. Inteligentní agenti mohou interagovat se softwarem a virtuálními světy, aby shromažďovali zkušenostní data.
- Interakce s nástroji a webovými stránkami
- Učení ze simulačních her
- Samo-nastavování cílů a odměn
- Rozvoj autonomních návyků
Klíčové poznatky
Místo toho se AI může méně učit z dat dodaných lidmi tím, že:
- Využívá neoznačená data (učení bez dozoru)
- Učí se z odezvy prostředí (posilované učení)
- Vytváří si vlastní výzvy (např. model AZR)
Mnoho odborníků věří, že v budoucnu se AI bude stále více učit ze zkušeností, které sama sbírá, čímž se zkušenost stane hlavním „datem“, které jí pomáhá zlepšovat se.
