Што споделуваат сите интелигентни суштества?Според Јан Лекун, шефот на научниот тим за вештачка интелигенција во Мета, постојат четири клучни карактеристики. На Самитот за Акција во Вештачката Интелигенција во Париз оваа година претходно, политички лидери и експерти за вештачка интелигенција се собраа за да ја дискутираат развојот на ИИ. За време на настанот, Лекун ја пренесе својата основна дефиниција на интелигенцијата до лидерот на ИИ од IBM, Антонио Анунцијата. „Постојат четири суштински карактеристики на интелигентното однесување што ги поседува секое животно – или релативно умно животно – а сигурно и луѓето“, објасни тој. „Овие се разбирање на физичкиот свет, имање трајна меморија, способност за логика и можност за планирање, особено сложени акции преку хиерархиско планирање. “ Лекун нагласи дека ИИ, особено големите јазични модели, сеуште не достигнале овој ниво и дека интегрирањето на овие способности би барало смена во методите на нивното тренирање. Ова објаснува зошто многу водечки технолошки компании моментално додаваат нови капацитети на постојните модели, конкурирајќи за водење во област што се развива. „За разбирање на физичкиот свет, тренираш посебен систем за визуелна обработка и потоа го прикачуваш на големиот јазичен модел. За меморијата, користиш техниката за извлекување дополнето со генерирање (RAG), додаваш асоцијативна меморија или едноставно ги зголемуваш капацитетите на моделот“, рече тој.

(RAG е техника развиена во Мета за подобрување на големите јазични модели преку вметнување на надворешни извори на знаење. ) Имено, Лекун смета дека сите тие напори се само „хаки“. Тој повеќепати зборуваше за алтернативен пристап наречен светски модели, кои се тренираат врз сценарија од реалниот свет и покажуваат повисоки когнитивни способности од обично препознавање на шаблони. Во разговорот со Анунцијата, тој ја разгледа оваа концепција. „Започнуваш со замисла за состојбата на светот во одредено време T, замислуваш акција, и потоа моделот на светот предвидува како ќе се промени состојбата на светот како одговор на таа акција“, објасни тој. Сепак, бидејќи светот се менува преку бесконечни непредвидливи можности, единствениот реален начин да се тренира таков модел е преку абстракција. Мета веќе ја истражува оваа концепција со V-JEPA, модел објавен јавноста во февруари. Тој се опишува како непроизведувачки модел кој учи преку предвидување на недостижни или маскирани сегменти во видеа. „Основната идеја е дека не предвидуваш директно на пикселово ниво. Наместо тоа, тренираш систем да работи на абстрактна претстава на видеото, што му овозможува да прави предвидувања во рамките на таа абстракција. Идеално, оваа претстава ги филтрира непредвидливите детали“, изјави Лекун. Овој пристап одговара на начинот на кој хемичарите воспоставија основна хиерархија за градбата на материјата. „Создадовме апстракции: честички, над кои се наоѓаат атоми, потоа молекули и на крај материи“, рече тој. „Секој слој ја филтрира големата количина на нерелевантни информации од помалите слоеви, во зависност од задачата. “ Во суштина, тоа значи дека ја разбираме физичкиот свет преку градење на хиерархии, што е основа на интелигенцијата.