Zastanawiają się Państwo, „Czy sztuczna inteligencja może uczyć się samodzielnie, bez żadnych danych?” Aby uzyskać najbardziej szczegółową i rzetelną odpowiedź, przyjrzyjmy się temu tematowi dogłębnie razem z INVIAI.
Przede wszystkim ważne jest zrozumienie, że dane są podstawowym elementem wszystkich nowoczesnych modeli sztucznej inteligencji opartych na uczeniu maszynowym. SI nie może „zbudować” wiedzy samodzielnie bez danych wejściowych.
Na przykład w uczeniu nadzorowanym SI uczy się na podstawie ogromnych zbiorów danych oznaczonych przez ludzi (obrazy, tekst, dźwięk itp.), aby rozpoznawać wzorce.
Nawet w uczeniu nienadzorowanym SI potrzebuje surowych, nieoznaczonych danych, aby samodzielnie odkrywać ukryte struktury lub wzorce w tych danych.
Dlatego niezależnie od metody, SI musi być „karmiona” danymi — czy to oznaczonymi, samodzielnie oznaczanymi (uczenie samonadzorowane), czy pochodzącymi ze środowisk rzeczywistych. Bez żadnych danych wejściowych system nie jest w stanie nauczyć się niczego nowego.
Popularne metody uczenia SI
Obecnie modele SI uczą się głównie za pomocą następujących podejść:
- Uczenie nadzorowane:
SI uczy się na podstawie dużych, oznaczonych zbiorów danych. Na przykład, aby rozpoznawać koty na zdjęciach, potrzebne są tysiące fotografii oznaczonych jako „kot” lub „nie kot” do treningu. Ta metoda jest bardzo skuteczna, ale wymaga dużego nakładu pracy przy oznaczaniu danych.
- Uczenie nienadzorowane:
SI otrzymuje nieoznaczone, surowe dane i szuka w nich wzorców lub klastrów. Na przykład algorytmy grupujące łączą zbiory danych o podobnych cechach. Ta metoda pozwala SI „uczyć się samodzielnie” z danych i odkrywać wzorce bez udziału człowieka.
- Uczenie samonadzorowane:
Wariant stosowany w dużych sieciach neuronowych i dużych modelach językowych (LLM), gdzie model sam generuje etykiety dla danych (np. przewidując kolejne słowo w zdaniu lub rekonstruując brakujące fragmenty) i uczy się na ich podstawie. To podejście umożliwia SI wykorzystanie ogromnych zbiorów tekstów lub obrazów bez konieczności ręcznego oznaczania.
- Uczenie ze wzmocnieniem (RL):
Zamiast statycznych danych, SI (zwane agentem) wchodzi w interakcję ze środowiskiem i uczy się na podstawie sygnałów nagrody. Wikipedia definiuje RL jako: „Uczenie ze wzmocnieniem to nauka agenta programowego, jak zachowywać się w środowisku, informując go o wynikach jego działań.”
Innymi słowy, SI podejmuje działania, obserwuje rezultaty (np. nagrodę lub karę) i dostosowuje strategie, aby poprawić efektywność.
Na przykład zamiast uczyć się szachów od człowieka, AlphaZero firmy DeepMind rozgrywa miliony partii przeciwko sobie, odkrywając nowe strategie na podstawie sygnałów wygranej, bez korzystania z wcześniej przygotowanych zbiorów danych ekspertów.
- Uczenie federacyjne:
W przypadku danych wrażliwych, takich jak osobiste zdjęcia medyczne, uczenie federacyjne pozwala wielu urządzeniom (lub organizacjom) wspólnie trenować wspólny model bez udostępniania surowych danych.
Google wyjaśnia, że w uczeniu federacyjnym globalny model jest wysyłany do każdego urządzenia, gdzie jest trenowany na lokalnych danych, a następnie przesyłane są tylko aktualizacje modelu — surowe dane nigdy nie opuszczają urządzenia.
Dzięki temu model może uczyć się na podstawie danych z wielu lokalizacji bez ich centralizacji. Jednak SI nadal potrzebuje lokalnych danych na każdym urządzeniu, aby się uczyć.
- Uczenie zero-shot:
To zdolność SI do wnioskowania o nowych pojęciach bez konkretnych przykładów. IBM definiuje uczenie zero-shot jako sytuacje, w których „model SI jest trenowany do rozpoznawania lub klasyfikowania obiektów/pojęć, których nigdy wcześniej nie widział na przykładach.”
Uczenie zero-shot opiera się na wcześniej zdobytej szerokiej wiedzy. Na przykład wiele dużych modeli językowych (LLM), takich jak GPT, jest wstępnie trenowanych na ogromnych korpusach tekstów. Dzięki tej wcześniejszej wiedzy potrafią rozumować o nowych pojęciach nawet bez wyraźnych przykładów.
Chociaż może się wydawać, że SI może „uczyć się bez danych”, w rzeczywistości LLM nadal opierają się na dużych początkowych zbiorach danych, które budują podstawowe zdolności językowe.
Podsumowując, wszystkie te metody pokazują, że nie istnieje magiczny sposób, aby SI uczyła się bez danych — w jakiejkolwiek formie. SI może ograniczyć zależność od danych oznaczonych przez człowieka lub uczyć się na podstawie doświadczenia, ale nie może uczyć się z niczego.
Nowoczesne trendy: uczenie się z „doświadczenia” zamiast statycznych danych
Naukowcy obecnie badają sposoby, aby SI mniej polegała na danych dostarczanych przez człowieka. Na przykład DeepMind niedawno zaproponował model „strumieni” w erze „SI opartej na doświadczeniu”, gdzie SI uczy się głównie na podstawie własnych interakcji ze światem, a nie problemów i pytań zaprojektowanych przez ludzi.
VentureBeat cytuje badania DeepMind: „Możemy to osiągnąć, pozwalając agentom na ciągłe uczenie się z własnych doświadczeń — czyli danych generowanych przez samego agenta podczas interakcji ze środowiskiem… Doświadczenie stanie się głównym źródłem poprawy, przewyższając dzisiejszą skalę danych dostarczanych przez ludzi.”
Innymi słowy, w przyszłości SI sama będzie generować własne dane poprzez eksperymentowanie, obserwację i dostosowywanie działań — podobnie jak ludzie uczą się na podstawie doświadczeń z rzeczywistości.
Konkretnym przykładem jest model Absolute Zero Reasoner (AZR). AZR jest trenowany całkowicie poprzez samogranie, nie wymagając żadnych danych dostarczonych przez człowieka. Generuje własne problemy (np. fragmenty kodu lub zadania matematyczne), rozwiązuje je i wykorzystuje wyniki (poprzez wykonanie kodu lub informacje zwrotne ze środowiska) jako sygnały nagrody do nauki.
Co niezwykłe, mimo braku zewnętrznych danych treningowych, AZR osiąga najwyższe wyniki w zadaniach matematycznych i programistycznych, przewyższając modele trenowane na dziesiątkach tysięcy oznaczonych przykładów. To pokazuje, że SI może generować własny „zbiór danych” poprzez ciągłe stawianie i rozwiązywanie wyzwań.
Oprócz AZR, wiele innych badań eksploruje SI, która uczy się autonomicznie. Inteligentne systemy agentów mogą wchodzić w interakcje z oprogramowaniem i wirtualnymi światami (narzędzia, strony internetowe, gry symulacyjne), aby gromadzić dane doświadczeniowe.
SI może być zaprojektowana tak, aby ustalać własne cele i nagrody, podobnie jak ludzie rozwijają nawyki. Choć to nadal faza badań, te idee potwierdzają, że żadna SI nie może naprawdę uczyć się bez danych — zamiast tego „dane” pochodzą z własnych doświadczeń SI.
>>> Dowiedz się więcej:
Czy muszę znać programowanie, aby korzystać ze sztucznej inteligencji?
Podsumowując, dzisiejsza SI nadal potrzebuje danych (w jakiejkolwiek formie), aby się uczyć. Nie istnieje coś takiego jak prawdziwa „SI bez danych”.
Zamiast tego SI może uczyć się mniej na podstawie danych dostarczanych przez człowieka, korzystając z danych nieoznaczonych (uczenie nienadzorowane), ucząc się na podstawie informacji zwrotnych ze środowiska (uczenie ze wzmocnieniem) lub nawet tworząc własne wyzwania (np. model AZR).
Wielu ekspertów uważa, że w przyszłości SI będzie coraz częściej uczyć się na podstawie doświadczeń, które sama zbiera, czyniąc z doświadczenia główne „dane” wspomagające jej rozwój.
Jednak prawda pozostaje niezmienna: SI nie może uczyć się z niczego; źródło „danych” może być bardziej zaawansowane (np. sygnały środowiskowe, nagrody), ale zawsze będzie wymagać jakiejś formy danych wejściowych, aby maszyna mogła się uczyć i rozwijać.
