Открыт метод эволюции искусственного интеллекта
https://t.me/htech_plus
Исследователи из Колумбийского университета (США) построили ИИ, способный к самовоспроизводству и дарвиновскому отбору, сообщает Next Web. Речь идет о нейросети, которая самостоятельно обучается и создает собственные копии, отбирая из них наиболее “приспособленные”. Открытие может вызвать приступ беспокойства у техноскептиков, опасающихся, что ИИ эволюционирует в новый вид разумных существ, который вытеснят homo sapiens.
Обычно в ходе обучения нейросетей исследователи кропотливо оценивают каждый следующий этап. Сотрудники Колумбийского университета решили автоматизировать этот процесс. Для этого они позволили обучающимся ИИ реплицироваться, что запустило процесс дарвиновского отбора в мире искусственного интеллекта.
Ученые работали с сетями, настроенными на распознавание образов. Они применили специально разработанную систему Quine, суть которой заключалась в следующем: ИИ создавал собственные копии внутри себя, вычислял их способности после получения новой информации и отбирал лучшие варианты. Сеть, научившаяся прогнозировать свое развитие, обладает дополнительной устойчивостью к повреждениям. Она может восстановиться в случае утери части компонентов, а потому лучше “выживает” в борьбе за существование.
Исследователи успокаивают переживающих по поводу эволюции ИИ: процесс отбора все еще находится под полным контролем человека. К тому же самореплицирующиеся нейросети менее эффективны, нежели их привычные аналоги – в среднем на 10%. Кроме того, на создание собственных копий расходуются дополнительные ресурсы, так что эволюционирующий ИИ потребляет больше электроэнергии.
Исследователи не могут объяснить, в чем причина низкой эффективности эволюционирующих нейросетей. Это напоминает компромисс между размножением и другими задачами, с которым сталкиваются живые организмы. Например, когда животным необходимо приспособиться к новым условиям среды, их половая активность снижается. Во многих случаях выживание оказывается важнее воспроизводства. Возможно, в случае Quine репликация оттягивает на себя ресурсы, необходимые для решения других задач.
Пока сложно сказать, каким будет будущее открытия способности ИИ к эволюции. Исследование находится на очень раннем этапе. Однако, возможно, в дальнейшем нейросети будут все чаще использовать в своем обучении элементы саморепликации.
Следите за стремительным развитием технологий вместе с нами в FB - https://www.facebook.com/htech.plus/
и в Telegram - https://t.me/htech_plus