Вы задаётесь вопросом, “Может ли ИИ обучаться самостоятельно без каких-либо данных?” Чтобы получить максимально подробный и обоснованный ответ, давайте вместе с INVIAI подробно рассмотрим эту тему.
Прежде всего важно понять, что данные являются основой всех современных моделей машинного обучения. ИИ не может «создавать» знания самостоятельно без входных данных.
Например, в обучении с учителем ИИ обучается на больших наборах данных, размеченных людьми (изображения, текст, аудио и т.д.), чтобы выявлять закономерности.
Даже в обучении без учителя ИИ всё равно необходимы необработанные, неразмеченные данные, чтобы самостоятельно обнаруживать скрытые структуры или закономерности внутри них.
Таким образом, независимо от метода, ИИ должен «питаться» данными — будь то размеченные данные, данные с автоматической разметкой (самостоятельное обучение) или данные из реальной среды. Без входных данных система не сможет изучить ничего нового.
Основные методы обучения ИИ
Сегодня модели ИИ в основном обучаются следующими способами:
- Обучение с учителем:
ИИ обучается на больших размеченных наборах данных. Например, чтобы распознавать кошек на изображениях, требуется тысячи фотографий с пометками «кошка» или «не кошка» для обучения. Этот метод очень эффективен, но требует значительных усилий по разметке.
- Обучение без учителя:
ИИ получает неразмеченные сырые данные и ищет в них закономерности или кластеры. Например, алгоритмы кластеризации группируют данные с похожими характеристиками. Этот метод позволяет ИИ «самостоятельно учиться» на данных и выявлять закономерности без участия человека.
- Самостоятельное обучение (Self-Supervised Learning):
Вариант, используемый для больших нейросетей и больших языковых моделей (LLM), при котором модель сама генерирует метки для данных (например, предсказывает следующее слово в предложении или восстанавливает пропущенные части) и обучается на них. Такой подход позволяет использовать огромные текстовые или визуальные наборы данных без участия человека в разметке.
- Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL):
Вместо статичных данных ИИ (агент) взаимодействует с окружающей средой и учится на основе сигналов вознаграждения. Википедия определяет RL так: “Обучение с подкреплением — это процесс обучения программного агента поведению в среде путём информирования его о результатах его действий.”
Другими словами, ИИ совершает действия, наблюдает результаты (например, награду или штраф) и корректирует стратегии для повышения эффективности.
Например, вместо того чтобы человек обучал шахматам, AlphaZero от DeepMind играет миллионы партий с самим собой, открывая новые стратегии на основе сигналов победы без использования заранее подготовленных экспертных данных.
- Федеративное обучение:
Для чувствительных данных, таких как личные медицинские изображения, федеративное обучение позволяет нескольким устройствам (или организациям) совместно обучать общую модель без обмена сырыми данными.
Google объясняет, что при федеративном обучении глобальная модель отправляется на каждое устройство для обучения на локальных данных, а обратно передаются только обновления модели — сырые данные не покидают устройство.
Таким образом, модель может обучаться на данных из разных мест без их централизации. Однако ИИ всё равно нуждается в локальных данных на каждом устройстве для обучения.
- Обучение с нулевым выстрелом (Zero-Shot Learning):
Это способность ИИ делать выводы о новых концепциях без конкретных примеров. IBM определяет Zero-Shot Learning как ситуации, когда “модель ИИ обучается распознавать или классифицировать объекты/понятия, для которых ранее не было примеров.”
Обучение с нулевым выстрелом опирается на ранее приобретённые обширные знания. Например, многие большие языковые модели (LLM), такие как GPT, предварительно обучены на огромных текстовых корпусах. Благодаря этому опыту они могут рассуждать о новых концепциях даже без явных примеров.
Хотя может показаться, что ИИ может «обучаться без данных», на самом деле LLM всё равно опираются на большие исходные наборы данных для формирования базовых языковых навыков.
В итоге, все эти методы показывают, что магического способа обучения ИИ без данных не существует — в той или иной форме данные всегда необходимы. ИИ может уменьшить зависимость от размеченных человеком данных или учиться на опыте, но он не может обучаться из ничего.
Передовые тенденции: обучение на «опыте» вместо статичных данных
Исследователи сейчас изучают способы, позволяющие ИИ меньше зависеть от данных, предоставляемых человеком. Например, DeepMind недавно предложил модель «потоков» в эпоху «опытного ИИ», где ИИ обучается преимущественно на собственных взаимодействиях с миром, а не на заранее подготовленных задачах и вопросах.
VentureBeat цитирует исследование DeepMind: “Мы можем достичь этого, позволяя агентам непрерывно учиться на собственном опыте — то есть на данных, которые агент генерирует сам во время взаимодействия с окружающей средой… Опыт станет основным способом улучшения, превзойдя сегодняшние масштабы данных, предоставляемых человеком.”
Другими словами, в будущем ИИ будет самостоятельно генерировать свои данные через эксперименты, наблюдения и корректировку действий — подобно тому, как люди учатся на реальном опыте.
Конкретным примером является модель Absolute Zero Reasoner (AZR). AZR обучается полностью через самоигру, не требуя данных, предоставленных человеком. Она генерирует собственные задачи (например, фрагменты кода или математические задачи), решает их и использует результаты (через выполнение кода или обратную связь среды) как сигналы вознаграждения для обучения.
Удивительно, но несмотря на отсутствие внешних обучающих данных, AZR достигает высоких результатов в математике и программировании, превосходя модели, обученные на десятках тысяч размеченных примеров. Это доказывает, что ИИ может создавать собственный «набор данных», постоянно ставя и решая задачи.
Кроме AZR, многие другие исследования изучают ИИ, который обучается автономно. Интеллектуальные агентские системы могут взаимодействовать с программным обеспечением и виртуальными мирами (инструментами, веб-сайтами, симуляторами), накапливая опытные данные.
ИИ может быть спроектирован так, чтобы самостоятельно ставить цели и вознаграждения, подобно тому, как люди формируют привычки. Хотя эти идеи пока находятся на стадии исследований, они подтверждают главное: ни один ИИ не может по-настоящему обучаться без данных — «данные» просто поступают из собственного опыта ИИ.
>>> Узнайте больше:
Вкратце, современному ИИ всё ещё необходимы данные (в той или иной форме) для обучения. Не существует по-настоящему «ИИ без данных».
Однако ИИ может меньше зависеть от данных, предоставленных человеком, используя неразмеченные данные (обучение без учителя), обучаясь на обратной связи из среды (обучение с подкреплением) или даже создавая собственные задачи (например, модель AZR).
Многие эксперты считают, что в будущем ИИ всё больше будет обучаться на собственном опыте, делая опыт основным «данным», который помогает ему совершенствоваться.
Но в любом случае истина остаётся неизменной: ИИ не может обучаться из ничего; источник «данных» может быть более сложным (например, сигналы среды, вознаграждения), но всегда требуется какой-то вход для обучения и улучшения машины.
