Hvað eru öll greind sköp til?Samkvæmt Yann LeCun, aðal vísindamanni AI hjá Meta, eru fjögur mikilvæg einkennandi þættir. Á AI Action Conference í París fyrr í ár sammelnust stjórnmálaleiðtogar og sérfræðingar í gervigreind til að ræða þróun AI. Á pallborðsumræðunni miðlaði LeCun grundvallar skilgreiningu sinni á greind til leiðtoga AI hjá IBM, Anthony Annunziata. “Það eru fjögur grundvallareinkenni greindarhegðunar sem hvert dýr – eða tiltölulega klárt dýr – og að sjálfsögðu mannfólk, býr yfir, ” útskýrði hann. “Þau eru að skilja efnisheiminn, hafa varanlega minni, hæfni til að rökstyðja, og hæfni til að skipuleggja, sérstaklega flókin verkefni með keðjuverkefni. ” LeCun benti á að AI, sérstaklega stór tungumálalíkön, hafa enn ekki náð þessu stigi og að innleiðing þessara hæfileika myndi krefjast breytinga á þjálfunaraðferðum þeirra. Þetta skýrir hvers vegna mörg leiðandi tæknifyrirtæki eru nú að bæta nýjum hæfileikum við núverandi líkan meðan þau keppast um að leiða þróun á sviði AI. “Til að skilja efnisheiminn, þjálfaði þú sérísé til sjónræns kerfis og tengir það síðan við stórt tungumálalíkan. Fyrir minniseiginleika, notarðu retrieval augmented generation (RAG), bæta við samverkanarminni eða einfaldlega stækka líkanið, ” sagði hann.

(RAG er tækni þróuð hjá Meta til að bæta stór tungumálalíkön með því að nýta sér ytri þekkingarheimildir. ) Þó telur LeCun allar þessar aðgerðir vera bara “hacks. ” Hann hefur endurtekið rætt um annað viðhorf kallað heimsmódel, sem eru þjálfuð á raunverulegum aðstæðum og sýna meiri hugræna getu en eingöngu mynsturvísindi. Í samtali sínu við Annunziata útskýrði hann þessa hugmynd. “Þú byrjar með hugmynd um stöðu heimsins á ákveðnum tíma T, ímyndaðu þér aðgerð, og then spáir heimslíkanið hvernig stöðan í heiminum muni breytast í framhaldi af þeirri aðgerð, ” útskýrði hann. En þar sem heimurinn þróast í gegnum óteljandi ófyrirsjáanlegar möguleikar, er eina raunhæfa leiðin til að þjálfa slíkar líkanir í gegnum abstraksjón. Meta er þegar að kanna þessa hugmynd með V-JEPA, líkani sem var opnað almenningi í febrúar. Það er lýst sem ekki-gjafilíkani sem lærir með því að spá fyrir um vantar eða maskaða hluta í myndböndum. “Grunnhugmyndin er sú að þú spáir ekki beint á piksla stigi. Ó nei, þú þjálfar kerfi til að starfa á hreinsaðri mynd af myndbandinu, sem leyfir því að gera spár innan þessarar abstrahéringar. Að óskum hleypir þessi úd samsláttarframvindu ófyrirsjáanlegra smáatriða, ” sagði LeCun. Þessi nálgun líkir eftir því hvernig efnafræðingar aðgreindu hið grundvallarbyggingarefni efnisins. “Við stofnuðum abstrahéringar: agnir, sem eru yfirleitt atóm, síðan sameindir, og að lokum efni, ” sagði hann. “Hver lagið fjær sér útilokar mikið af óviðkomandi upplýsingum frá neðri lögum, eftir því hvað við erum að vinna með. ” Í stuttu máli, það sem þetta þýðir er að við skiljum efnisheiminn með því að byggja upp keðjur, sem er grundvallarþáttur í greind.