Poate AI să învețe fără date?
AI-ul de astăzi nu poate învăța complet fără date. Învățarea automată și învățarea profundă se bazează pe date pentru a recunoaște tipare, a stabili reguli și a îmbunătăți performanța. Chiar și modelele avansate, precum GPT-urile sau sistemele de învățare prin întărire, au nevoie de date de intrare sau experiență din mediu pentru a „învăța” și a face predicții precise. Cu alte cuvinte, datele sunt cel mai important combustibil pentru creșterea AI-ului, iar fără date, AI-ul nu poate înțelege sau lua decizii utile.
Înțelegerea relației AI cu datele
Vă întrebați, "Poate AI să învețe singur fără niciun fel de date?" Pentru a obține un răspuns cât mai detaliat și rezonabil, să explorăm acest subiect în profunzime împreună cu INVIAI.
De exemplu, în învățarea supravegheată, AI învață din seturi mari de date etichetate de oameni (imagini, text, audio etc.) pentru a identifica tipare.
Chiar și în învățarea nesupravegheată, AI are nevoie de date brute, neetichetate, pentru a descoperi singur structuri sau tipare ascunse în acele date.
Prin urmare, indiferent de metodă, AI trebuie „hrănit” cu date — fie date etichetate, date auto-etichetate (auto-supervizate) sau date din medii reale. Fără niciun fel de date de intrare, sistemul nu poate învăța nimic nou.
Metode comune de învățare AI
Astăzi, modelele AI învață în principal prin următoarele abordări:
Învățare supravegheată
Învățare nesupravegheată
Învățare auto-supervizată
Învățare prin întărire (RL)
Învățarea prin întărire este procesul prin care un agent software învață cum să se comporte într-un mediu, fiind informat despre rezultatele acțiunilor sale.
— Wikipedia
Învățare federată
Pentru date sensibile, cum ar fi imagini medicale personale, Învățarea federată permite mai multor dispozitive (sau organizații) să antreneze colaborativ un model comun fără a partaja datele brute.
- Model global trimis fiecărui dispozitiv
- Antrenament doar pe date locale
- Se partajează doar actualizările modelului
- Datele brute nu părăsesc niciodată dispozitivul
Învățare Zero-Shot
Capacitatea AI de a deduce concepte noi fără exemple specifice, bazându-se pe cunoștințe generale dobândite anterior.
- Recunoaște concepte nevăzute anterior
- Folosește baza de cunoștințe anterioară
- Pre-antrenat pe seturi masive de date
- Permite raționarea asupra ideilor noi
Un model AI este antrenat să recunoască sau să clasifice obiecte/concepte pentru care nu a văzut niciodată exemple.
— IBM, definind Învățarea Zero-Shot
În concluzie: Toate aceste metode arată că nu există o cale magică prin care AI să învețe fără date — într-o formă sau alta. AI poate reduce dependența de datele etichetate de oameni sau poate învăța din experiență, dar nu poate învăța din nimic.
Tendințe avansate: Învățarea din „experiență” în loc de date statice
Cercetătorii explorează acum modalități prin care AI să depindă mai puțin de datele furnizate de oameni. De exemplu, DeepMind a propus recent un model „streams” în era AI-ului bazat pe experiență, unde AI învață în principal din propriile interacțiuni cu lumea, mai degrabă decât din probleme și întrebări concepute de oameni.
Putem realiza acest lucru permițând agenților să învețe continuu din propriile experiențe — adică date generate de agent însuși în timp ce interacționează cu mediul… Experiența va deveni principalul mijloc de îmbunătățire, depășind scala actuală a datelor furnizate de oameni.
— Cercetare DeepMind, citată de VentureBeat
Cu alte cuvinte, în viitor, AI-ul însuși va genera propriile date prin experimentare, observație și ajustarea acțiunilor — similar modului în care oamenii învață din experiența reală.
Date furnizate de oameni
- Necesită seturi de date etichetate
- Depinde de expertiza umană
- Limitat de exemplele disponibile
- Abordare statică de învățare
Date auto-generate
- Crează propriile provocări
- Învață din feedback-ul mediului
- Îmbunătățire continuă
- Abordare dinamică de învățare
Remarcabil, deși nu folosește date externe de antrenament, AZR obține performanțe de top în sarcini de matematică și programare, depășind chiar modele antrenate pe zeci de mii de exemple etichetate. Acest lucru demonstrează că AI poate genera propriul „set de date” prin provocări și rezolvări continue.
Sisteme autonome de învățare
Pe lângă AZR, multe alte studii explorează AI care învață autonom. Sistemele inteligente de agenți pot interacționa cu software și lumi virtuale pentru a acumula date experiențiale.
- Interacțiune cu unelte și site-uri web
- Învățare din jocuri de simulare
- Stabilirea propriilor obiective și recompense
- Dezvoltarea obiceiurilor autonome
Concluzii cheie
În schimb, AI poate învăța mai puțin din datele furnizate de oameni prin:
- Utilizarea datelor neetichetate (învățare nesupravegheată)
- Învățarea din feedback-ul mediului (învățare prin întărire)
- Crearea propriilor provocări (de exemplu, modelul AZR)
Mulți experți cred că în viitor, AI va învăța tot mai mult prin experiența pe care o acumulează singur, făcând din experiență principala „dată” care îl ajută să se îmbunătățească.
