Μπορεί η Τεχνητή Νοημοσύνη να μάθει χωρίς δεδομένα;

Κατανόηση της Σχέσης της Τεχνητής Νοημοσύνης με τα Δεδομένα

Αναρωτιέστε, "Μπορεί η Τεχνητή Νοημοσύνη να μάθει μόνη της χωρίς κανένα δεδομένο;" Για να λάβετε την πιο λεπτομερή και λογική απάντηση, ας εξερευνήσουμε το θέμα σε βάθος με την INVIAI.

Για παράδειγμα, στη επιβλεπόμενη μάθηση, η Τεχνητή Νοημοσύνη μαθαίνει από τεράστια σύνολα δεδομένων που έχουν επισημανθεί από ανθρώπους (εικόνες, κείμενα, ήχος κ.ά.) για να αναγνωρίσει πρότυπα.

Ακόμα και στην μη επιβλεπόμενη μάθηση, η Τεχνητή Νοημοσύνη χρειάζεται ακατέργαστα, μη επισημασμένα δεδομένα για να ανακαλύψει κρυφές δομές ή πρότυπα μέσα σε αυτά τα δεδομένα μόνη της.

Επομένως, ανεξάρτητα από τη μέθοδο, η Τεχνητή Νοημοσύνη πρέπει να «τροφοδοτείται» με δεδομένα — είτε επισημασμένα, είτε αυτοεπισημασμένα (αυτοεπιβλεπόμενη μάθηση), είτε δεδομένα από πραγματικά περιβάλλοντα. Χωρίς κανένα δεδομένο εισόδου, το σύστημα δεν μπορεί να μάθει τίποτα νέο.

Κοινές Μέθοδοι Μάθησης της Τεχνητής Νοημοσύνης

Σήμερα, τα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης μαθαίνουν κυρίως μέσω των παρακάτω προσεγγίσεων:

Η ενισχυτική μάθηση διδάσκει σε ένα λογισμικό πράκτορα πώς να συμπεριφέρεται σε ένα περιβάλλον ενημερώνοντάς τον για τα αποτελέσματα των ενεργειών του.

— Wikipedia

Ένα μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης εκπαιδεύεται να αναγνωρίζει ή να ταξινομεί αντικείμενα/έννοιες που δεν έχει δει ποτέ πριν.

— IBM, ορισμός της Μάθησης Μηδενικού Παραδείγματος

Συνοψίζοντας: Όλες αυτές οι μέθοδοι δείχνουν ότι δεν υπάρχει μαγικός τρόπος για την Τεχνητή Νοημοσύνη να μάθει χωρίς δεδομένα — με κάποιον τρόπο ή άλλο. Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να μειώσει την εξάρτηση από ανθρώπινα επισημασμένα δεδομένα ή να μάθει από την εμπειρία, αλλά δεν μπορεί να μάθει από το τίποτα.

Δημοφιλείς Μέθοδοι Μάθησης Τεχνητής Νοημοσύνης

Προχωρημένες Τάσεις: Μάθηση από την «Εμπειρία» αντί για Στατικά Δεδομένα

Οι ερευνητές εξερευνούν πλέον τρόπους ώστε η Τεχνητή Νοημοσύνη να βασίζεται λιγότερο σε δεδομένα που παρέχονται από ανθρώπους. Για παράδειγμα, η DeepMind πρότεινε πρόσφατα ένα μοντέλο «ροών» στην εποχή της «εμπειρικής Τεχνητής Νοημοσύνης», όπου η Τεχνητή Νοημοσύνη μαθαίνει κυρίως από τις δικές της αλληλεπιδράσεις με τον κόσμο αντί για προβλήματα και ερωτήσεις σχεδιασμένες από ανθρώπους.

Μπορούμε να το πετύχουμε επιτρέποντας στους πράκτορες να μαθαίνουν συνεχώς από τις δικές τους εμπειρίες — δηλαδή, δεδομένα που παράγονται από τον ίδιο τον πράκτορα ενώ αλληλεπιδρά με το περιβάλλον… Η εμπειρία θα γίνει το κύριο μέσο βελτίωσης, ξεπερνώντας την σημερινή κλίμακα δεδομένων που παρέχονται από ανθρώπους.

— Έρευνα DeepMind, αναφορά από VentureBeat

Με άλλα λόγια, στο μέλλον, η Τεχνητή Νοημοσύνη θα παράγει τα δικά της δεδομένα μέσω πειραματισμού, παρατήρησης και προσαρμογής ενεργειών — παρόμοια με το πώς οι άνθρωποι μαθαίνουν από την πραγματική εμπειρία.

Εντυπωσιακά, παρά το ότι δεν χρησιμοποιεί εξωτερικά δεδομένα εκπαίδευσης, το AZR επιτυγχάνει κορυφαία απόδοση σε μαθηματικά και προγραμματιστικά καθήκοντα, ξεπερνώντας ακόμη και μοντέλα εκπαιδευμένα σε δεκάδες χιλιάδες επισημασμένα παραδείγματα. Αυτό αποδεικνύει ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να παράγει το δικό της «σύνολο δεδομένων» θέτοντας και λύνοντας συνεχώς προκλήσεις.

Προχωρημένη τάση - μάθηση από «εμπειρία» αντί για στατικά δεδομένα

Βασικά Συμπεράσματα

Αντίθετα, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να μάθει λιγότερο από δεδομένα που παρέχονται από ανθρώπους μέσω:

• Χρήσης μη επισημασμένων δεδομένων (μη επιβλεπόμενη μάθηση)
• Μάθησης από ανατροφοδότηση περιβάλλοντος (ενισχυτική μάθηση)
• Δημιουργίας των δικών της προκλήσεων (π.χ. το μοντέλο AZR)

Πολλοί ειδικοί πιστεύουν ότι στο μέλλον, η Τεχνητή Νοημοσύνη θα μαθαίνει όλο και περισσότερο μέσω της εμπειρίας που συλλέγει η ίδια, καθιστώντας την εμπειρία το κύριο «δεδομένο» που την βοηθά να βελτιώνεται.