Что если однажды ИИ сможет эволюционировать подобно живым существам?
Прогресс в области искусственного интеллекта продолжается. Кстати, американские исследователи стоят на пороге небольшой революцией. Недавно их работа позволила разработать ИИ, способный передавать "полезные модификации" следующим поколениям.
Новая техника машинного обучения
Искусственный интеллект удивляет человечество уже несколько лет. Сейчас существуют ИИ, которые могут диагностировать заболевания, определять потенциально опасные астероиды, предсказывать землетрясения и т.д. Обычно мы говорим об эволюции ИИ, но в действительности эта самая эволюция касается научной работы, а не самого ИИ.
Искусственный интеллект пока не смог имитировать эволюцию живых существ. Ни один из них не трансформировал себя в ответ на окружающую среду, учась на своих ошибках или передавая мутации своим потомкам. Ученые обычно разрабатывают ИИ для решения конкретных задач по отдельности. Однако недавнее исследование, опубликованное в журнале Nature Communications 6 октября 2021 года, представляет собой маленькую революцию в искусственном интеллекте. Команда из Стэнфордского университета (США), стоящая за этой работой, объясняет, что они разработали ИИ, способный имитировать жизнь (см. видео в конце статьи).
В своей публикации ученые упоминают новую технику машинного обучения. Это позволяет ИИ трансформироваться со временем в зависимости от сложности окружающей среды. Таким образом, исследователи надеются выяснить определенные принципы, регулирующие взаимосвязь между сложностью окружающей среды, эволюционировавшей морфологией и способностью к обучению интеллектуального управления.
Морфология, передаваемая будущим поколениям
Несколько обучающих агентов составляют и определяют морфологию ИИ, чтобы адаптироваться и находить решения. Затем ИИ помещается в виртуальную среду и должен двигаться автономно. После нескольких испытаний агенты определят, какие мутации могут быть полезны, например, для перемещения на большие расстояния. Эти мутации затем передаются следующему поколению, которое будет иметь ту же морфологию, что и его предшественник. Однако это не относится к обучению.
Создав несколько морфологий для решения такого же количества проблем, исследователи пошли против того, что обычно делает ИИ. ИИ тестирует очень широкий спектр решений и выбирает наиболее эффективное из них. Кроме того, новый ИИ повышает свой уровень интеллекта в зависимости от сложности окружающей среды. По словам ученых, среды, в которых необходимо убегать, манипулировать объектами или исследовать, дают ИИ возможность быстрее обучаться.
Для руководителей проектов эта работа может поддержать индустрию робототехники. Должно появиться больше экспериментов, чтобы лучше понять, как обучение и эволюция вместе создают сложные отношения между сложностью окружающей среды, морфологическим интеллектом и способностью изучать контрольные задачи.