人工智能可以無需數據學習嗎？
現今的人工智能無法完全在沒有數據的情況下學習。機器學習和深度學習依賴數據來識別模式、制定規則並提升性能。即使是先進的模型，如GPT或強化學習系統，仍然需要輸入數據或環境經驗來「學習」並做出準確預測。換句話說，數據是人工智能成長的最重要燃料，沒有數據，人工智能無法理解或做出有用決策。
理解人工智能與數據的關係
你是否在想，"人工智能可以在沒有任何數據的情況下自行學習嗎？" 為了獲得最詳盡且合理的答案，讓我們與INVIAI一起深入探討這個話題。
例如，在監督式學習中，人工智能從人類標註的大量數據集（圖片、文本、音頻等）中學習以識別模式。
即使在非監督式學習中，人工智能仍需要原始的未標註數據，自行發現數據中的隱藏結構或模式。
因此，無論方法如何，人工智能必須以數據為「養分」——無論是標註數據、自我標註數據（自監督）或來自真實世界環境的數據。沒有任何輸入數據，系統無法學習任何新知。
常見的人工智能學習方法
現今，人工智能模型主要通過以下方式學習：
監督式學習
非監督式學習
自監督學習
強化學習（RL）
強化學習是通過告知軟件代理其行動結果，教導其如何在環境中行為。
— 維基百科
聯邦學習
針對敏感數據，如個人醫療影像，聯邦學習允許多個設備（或組織）協同訓練共享模型，無需共享原始數據。
- 全球模型發送至各設備
- 僅在本地數據上訓練
- 僅共享模型更新
- 原始數據永不離開設備
零樣本學習
人工智能在沒有具體示例的情況下推斷新概念的能力，依賴先前獲得的廣泛知識。
- 識別未見過的概念
- 利用先前知識庫
- 在大量數據集上預訓練
- 能夠推理新想法
人工智能模型被訓練以識別或分類其從未見過示例的物體或概念。
— IBM，零樣本學習定義
總結：所有這些方法都表明，人工智能無法在沒有任何形式數據的情況下神奇地學習。人工智能可能減少對人工標註數據的依賴，或從經驗中學習，但不可能從無到有。
先進趨勢：從「經驗」而非靜態數據中學習
研究人員正探索讓人工智能減少依賴人類提供的數據。例如，DeepMind最近提出了「streams」模型，進入「基於經驗的人工智能」時代，人工智能主要從自身與世界的互動中學習，而非人類設計的問題和任務。
我們可以通過讓代理持續從自身經驗中學習——即代理在與環境互動時生成的數據……經驗將成為主要的改進手段，超越當前人類提供數據的規模。
— DeepMind研究，VentureBeat引述
換句話說，未來人工智能將通過實驗、觀察和調整行動自行生成數據——類似人類從真實世界經驗中學習的方式。
人類提供數據
- 需要標註數據集
- 依賴人類專業知識
- 受限於可用示例
- 靜態學習方式
自我生成數據
- 創造自身挑戰
- 從環境反饋中學習
- 持續改進
- 動態學習方式
值得注意的是，儘管不使用外部訓練數據，AZR在數學和編程任務中達到頂尖表現，甚至超越了使用數萬標註示例訓練的模型。這證明人工智能可以通過不斷提出和解決挑戰，自行生成「數據集」。
自主學習系統
除了AZR，許多研究探索人工智能的自主學習能力。智能代理系統能與軟件和虛擬世界互動，積累經驗數據。
- 與工具和網站互動
- 從模擬遊戲中學習
- 自我設定目標和獎勵
- 培養自主習慣
主要結論
相反，人工智能可以減少對人類提供數據的依賴，通過：
- 使用未標註數據（非監督學習）
- 從環境反饋中學習（強化學習）
- 創造自身挑戰（如AZR模型）
許多專家認為，未來人工智能將越來越多地通過自身收集的經驗學習，使經驗成為幫助其提升的主要「數據」。
