Бүх ухаалаг амьтад юунийг хамтдаа эзэмшдэг вэ?Ян Лекун, Meta компанийн газрын AI эрдэмтэн, тэдгээрийн дөрвүүлэн зүйлд голлон анхаардаг гэв. Энэ жилийн эхээр Парист болсон AI Үйл ажиллагааны саммит дээр улс төрийн лидерүүд болон AI мэргэжилтнүүд цугларч, AI хөгжүүлэлтийн талаар ярилцсан. Үйл явцдаа Лекун IBM-ийн AI ахлагч Антони Ануницьятад ухааны үндсэн тодорхойлолтоо хүргэсэн байна. “Өдөр тутмын амьдрал дээр ухаалаг зан төлвийн дөрвөн чухал шинж чанар байдаг бөгөөд эдгээрийг бараг бүх амьтад — эсвэл айлчлах ухаантай амьтад — болон хүн хүн эсгий таньж ойлгодог, ” гэж тэр тайлбарлав. “Үүнд биеийн дэлхий, тогтвортой санах ой, шалтгаалах чадвар, төлөвлөх capabilities, ялангуяа олон үе шаттай төлөвлөлтөөр нарийн төвөгтэй үйл ажиллагааг төлөвлөх чадвар орно. ” Лекун онцлоход, одоогоор ихэнх том хэлний загварууд эдгээр чадварт хүрэхгүй байгаагаа хэлье. Эдгээр чадварыг нэгтгэхийн тулд сургалтын арга барилыг өөрчлөх шаардлагатай гэж үзэж байна. Энэ нь олон тэргүүлэх технологийн компанууд орчин үеийн моделууд дээр шинэ боломжуудыг нэмж байгааг тайлбарлаж байна. “Биеийн дэлхийг ойлгох зорилгоор та тусдаа харааны системийг сургаад, дараа нь үүнийг том хэлний загвартай холбодог. Санамжийг хөгжүүлэхийн тулд Retrieval Augmented Generation (RAG)-г ашиглаж, зарим холбоот бодис эсвэл зүгээр л моделиа өргөжүүлдэг, ” гэж тэр хэлэв.

(RAG бол Meta дээр хөгжүүлсэн, гадаад мэдлэгийн эх сурвалжийг нэвтрүүлэх замаар том хэлний загваруудыг сайжруулах техник юм. ) Тэглээ ч, Лекун эдгээр бүх оролдлогуудыг зөвхөн “хакерууд” гэж үздэг. Тэр олон удаа бодит ертөнц дээр суурилсан загварууд гэж нэрлэгддэг өөр хувилбарыг хэлж, энэ нь бодит орчноор сургадаг бөгөөд зөвхөн үлгэрчиллэг таних чадвараас илүү дэвшилтэт ухаантай болно гэж ярьж байлаа. Антони Ануницьятад ярилцлага өгсөндөө тэр энэ үзэл санааг дэлгэрэнгүй тайлбарлав. “Та тухайн зорилтот цаг T-д дэлхийн байдлын тухай урагшлан төсөөлж, үйл ажиллагаа явуулдаг бөгөөд дэлхийн загвар энэ үйл ажиллагааны үр дүнд дэлхийн нөхцөл байдал хэрхэн өөрчлөгдөхийг урьдчилан таамаглах юм, ” гэж тэр тайлбарлав. Гэсэн хэдий ч дэлхий олон тооны төлдөггүй боломжуудтайгаар хөгжиж байдаг тул ийм загваруудыг сургасан арга зам нь зөвхөн хуулбарлах (абстракц) аргаар боломжтой байдаг. Meta компан энэ үзэл санааг V-JEPA загвараар туршиж эхэлсэн бөгөөд энэ моделийг нэгдүгээр сарын сүүлээр олон нийтэд ил гаргажээ. Энэ нь видеог хааж, алга болсон хэсгүүдийг урьдчилан таамаглах үндсэн дээр суралцдаг, гэнэтийн бус загвар юм. “Үндсэн санаа нь та шууд пиксель төвшинд урьдчилан таамаглахгүй. Харин видеоны бодит дүрслэл дээр ажилладаг системийг сургаад, тэр нь тэр абстракцаар доторх онолын урьдчилсан таамаглалыг гаргахад зорилготой, ” гэж Лекун хэлэв. “Энэ төлөөлөл нь болзошгүй дэлгэрэнгүй мэдээллийг шүүн тасалдаг бөгөөд тодорхой зорилгоос шалтгаалан зөвхөн шаардлагатай мэдээллийг үлдээсээр. ” Энэ арга нь химичид бодитоор байгууламжийн иж бүрдлийг үүсгэдэгтэй адилхан бөгөөд мөн энэ ойлголт ухаалаг байдалд тулгуурласан бүхий л бүтэц, хяналттай холбоотой. “Бид абстракц бүтээсэн: тунадас, түүний дээр атомууд, дараа нь молекулууд, эцэст нь материалыг, ” гэж тэр хэлэв. “Дээр дурдсан бүх давхарууд нь доод давхаргаас асар их саад бэрхшээлтэй мэдээллийг шүүлгэнэ, үүрэг даалгавраасаа хамааран. ” Үүний гол агуулга нь бид биеийн дэлхийг ухаанд хамаарах хуулбарлах, бүтцийн түүхийг бий болгосон байдлаар ойлгодог гэсэн үг бөгөөд энэ нь ухаалаг байдалд үндсэн ойлголт юм.