Может ли ИИ учиться без данных?

Современный ИИ не может полностью учиться без данных. Машинное обучение и глубокое обучение опираются на данные для распознавания шаблонов, выработки правил и повышения эффективности. Даже продвинутые модели, такие как GPT или системы обучения с подкреплением, нуждаются во входных данных или опыте взаимодействия с окружением, чтобы «учиться» и делать точные прогнозы. Другими словами, данные — это самый важный ресурс для развития ИИ, и без данных ИИ не может понимать или принимать полезные решения.

Понимание связи ИИ с данными

Задаётесь вопросом, "может ли ИИ учиться самостоятельно без каких-либо данных?" Чтобы получить максимально подробный и обоснованный ответ, давайте глубже рассмотрим эту тему вместе с INVIAI.

Основной принцип: Данные — фундаментальный элемент всех современных моделей машинного обучения ИИ. ИИ не может «создавать» знания самостоятельно без входных данных.

Например, в обучении с учителем ИИ учится на огромных наборах данных, размеченных людьми (изображения, текст, аудио и т.д.), чтобы выявлять закономерности.

Даже в обучении без учителя ИИ всё равно нужны необработанные, неразмеченные данные, чтобы самостоятельно обнаруживать скрытые структуры или шаблоны в этих данных.

Таким образом, независимо от метода, ИИ должен «питаться» данными — будь то размеченные данные, самораспознаваемые данные (самоконтролируемое обучение) или данные из реальной среды. Без входных данных система не сможет изучить ничего нового.

Оглавление

1. Понимание связи ИИ с данными
2. Распространённые методы обучения ИИ
3. Передовые тенденции: обучение на «опыте» вместо статичных данных
- 3.1. Данные, предоставленные человеком
- 3.2. Самогенерируемые данные
4. Основные выводы

Распространённые методы обучения ИИ

Сегодня модели ИИ в основном обучаются следующими способами:

Обучение с учителем

ИИ учится на больших размеченных наборах данных. Например, чтобы распознавать кошек на изображениях, нужно тысячи фотографий с метками «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 шаблоны или кластеры. Например, алгоритмы кластеризации группируют данные с похожими характеристиками. Этот метод позволяет ИИ «самостоятельно учиться» на данных и находить закономерности без участия человека.

Самоконтролируемое обучение

Вариант, используемый для больших нейросетей и больших языковых моделей, когда модель сама генерирует метки для данных (например, предсказывает следующее слово в предложении или восстанавливает пропущенные части) и затем учится на них. Этот подход позволяет ИИ использовать огромные текстовые или визуальные наборы данных без разметки человеком.

Обучение с подкреплением (RL)

Вместо статичных данных ИИ (агент) взаимодействует с окружением и учится на основе сигналов вознаграждения. ИИ совершает действия, наблюдает результаты (например, награду или штраф) и корректирует стратегии для улучшения работы.

Обучение с подкреплением — это обучение программного агента поведению в среде путем информирования его о результатах его действий.
— Википедия

Пример из реальной жизни: Вместо того чтобы человек обучал шахматы, AlphaZero от DeepMind играет миллионы партий с самим собой, открывая новые стратегии через сигналы победы без использования заранее подготовленных экспертных наборов 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.

Глобальная модель отправляется на каждое устройство
Обучение происходит только на локальных данных
Обновления модели передаются обратно
Сырые данные не покидают устройство

Обучение без примеров (Zero-Shot Learning)

Способность ИИ делать выводы о новых концепциях без конкретных примеров, опираясь на ранее приобретённые обширные знания.

Распознаёт невиданные концепции
Использует базу предварительных знаний
Предварительно обучен на огромных наборах данных
Позволяет рассуждать о новых идеях

Модель ИИ обучена распознавать или классифицировать объекты/концепции, примеров которых она никогда не видела ранее.
— IBM, определение Zero-Shot Learning

Важное уточнение: Хотя может показаться, что ИИ может «учиться без данных», на самом деле большие языковые модели всё равно опираются на большие начальные наборы данных для формирования базовых языковых возможностей.

В итоге: Все эти методы показывают, что магического способа для ИИ учиться без данных не существует — в той или иной форме данные необходимы. ИИ может уменьшить зависимость от размеченных человеком данных или учиться на опыте, но не может учиться из ничего.

Популярные методы обучения ИИ

Передовые тенденции: обучение на «опыте» вместо статичных данных

Исследователи сейчас изучают способы, как ИИ может меньше зависеть от данных, предоставленных человеком. Например, DeepMind недавно предложил модель «потоков» в эпоху «ИИ, основанного на опыте», где ИИ учится преимущественно на собственных взаимодействиях с миром, а не на задачах и вопросах, созданных человеком.

Мы можем достичь этого, позволяя агентам непрерывно учиться на собственном опыте — то есть на данных, которые агент генерирует сам во время взаимодействия с окружением… Опыт станет основным средством улучшения, превосходящим сегодняшние масштабы данных, предоставляемых человеком.
— Исследование DeepMind, цитата из VentureBeat

Другими словами, в будущем ИИ будет самостоятельно генерировать свои данные через эксперименты, наблюдения и корректировку действий — подобно тому, как люди учатся на реальном опыте.

Прорывной пример: Модель Absolute Zero Reasoner (AZR) обучается полностью через самоигру, не требуя данных от человека. Она генерирует собственные задачи (например, фрагменты кода или математические задачи), решает их и использует результаты как сигналы вознаграждения для обучения.

Традиционный ИИ

Данные, предоставленные человеком

Требует размеченных наборов данных
Зависит от человеческой экспертизы
Ограничен доступными примерами
Статический подход к обучению

ИИ, основанный на опыте

Самогенерируемые данные

Создаёт собственные задачи
Учится на обратной связи из окружения
Непрерывное улучшение
Динамический подход к обучению

Удивительно, но несмотря на отсутствие внешних обучающих данных, AZR достигает высоких результатов в математике и программировании, даже превосходя модели, обученные на десятках тысяч размеченных примеров. Это доказывает, что ИИ может создавать собственный «набор данных», постоянно ставя и решая задачи.

Автономные обучающие системы

Помимо AZR, многие другие исследования изучают ИИ, который обучается автономно. Интеллектуальные агентские системы могут взаимодействовать с программным обеспечением и виртуальными мирами, накапливая опытные данные.

Взаимодействие с инструментами и сайтами
Обучение через симуляционные игры
Самостоятельная постановка целей и вознаграждений
Развитие автономных привычек

Исследовательское наблюдение: ИИ можно спроектировать так, чтобы он сам ставил цели и вознаграждения, подобно тому, как люди формируют привычки. Хотя это пока на стадии исследований, эти идеи подтверждают: ни один ИИ не может по-настоящему учиться без данных — вместо этого «данные» поступают из собственного опыта ИИ.

Передовая тенденция — обучение на «опыте» вместо статичных данных

Основные выводы

Итог: Современный ИИ всё ещё нуждается в данных (в той или иной форме) для обучения. Не существует по-настоящему «ИИ без данных».

Вместо этого ИИ может меньше зависеть от данных, предоставленных человеком, за счёт:

Использования неразмеченных данных (обучение без учителя)
Обучения на обратной связи из окружения (обучение с подкреплением)
Создания собственных задач (например, модель AZR)

Многие эксперты считают, что в будущем ИИ всё больше будет учиться через опыт, который он сам собирает, делая опыт основным «данным», помогающим ему совершенствоваться.

Последняя истина: ИИ не может учиться из ничего; источник «данных» может быть более сложным (например, сигналы окружения, вознаграждения), но всегда потребуется какая-то форма входных данных, чтобы машина могла учиться и развиваться.

Изучите больше связанных статей

Внешние источники

Эта статья подготовлена с использованием следующих внешних источников:

ibm.com What is zero-shot learning?

Основы искусственного интеллекта , Новости и тренды в области ИИ

08/09/2025

Rosie Ha

146 статьи

Рози Ха — автор на Inviai, специализирующаяся на знаниях и решениях в области искусственного интеллекта. Благодаря опыту исследований и применения ИИ в таких сферах, как бизнес, создание контента и автоматизация, Рози Ха предлагает понятные, практичные и вдохновляющие статьи. Её миссия — помочь людям эффективно использовать ИИ для повышения продуктивности и расширения творческих возможностей.

Просмотреть профиль Профиль Все записи (146) Записи (146)