Eine Gruppe russischer Wissenschaftler hat ein neues Modell der künstlichen Intelligenz entwickelt, das sich ohne zusätzliche Eingriffe des Menschen an neue Aufgaben und Kontexte anpassen kann.
Das Modell hat es den Entwicklern ermöglicht, eine der wichtigsten Einschränkungen des kontextbezogenen maschinellen Lernens zu überwinden, so ein Team des KI-Forschungslabors der T-Bank (ehemals Tinkoff Bank) und des in Moskau ansässigen Forschungsinstituts für künstliche Intelligenz (AIRI) in einem online veröffentlichten Papier.
Die zuvor existierenden Modelle waren zwar in der Lage, neue Aufgaben auszuführen, wenn sie mit genügend Daten gefüttert wurden, waren aber immer noch durch eine vordefinierte und feste Reihe von Aktionen begrenzt, erklärten die Forscher. Die Einführung eines neuen “Aktionsraums” würde dann einen neuen, oft recht umfangreichen Datensatz sowie ein erneutes Erlernen des Modells erfordern. Diese Einschränkung würde die erneute Anpassung für einige Anwendungen zu einem kostspieligen Unterfangen machen, sagten sie.
Das Team nahm ein spezifisches maschinelles Lernmodell namens Algorithm Distillation (AD) und modifizierte es weiter, um das gesetzte Ziel zu erreichen. Die AD-Methode trainiert die KI so, dass sie Aufgaben ausführt, indem sie Aktionen autoregressiv vorhersagt, während sie ihren Datensatz aus der Lernhistorie als Kontext verwendet.
Das russische Modell wurde als “Headless-AD” bezeichnet und diese Woche auf der International Conference on Machine Learning in Wien vorgestellt.
Der Headless-AD-Ansatz bedeutete, dass das Modell die Fähigkeit erwarb, neue Aktionen als Reaktion auf neue Aufgaben zu erlernen und einzusetzen, ohne dass zusätzlicher Input oder erneutes Lernen durch einen Menschen erforderlich war.
Nach Angaben des Teams war ihre KI in der Lage, fünfmal mehr Aktionen auszuführen, als ihr ursprünglich beigebracht wurde. Die Forscher sagten, dass dies breite Anwendungen haben könnte, von Weltraumtechnologien bis hin zu Smart-Home-Assistenten.
Einem solchen Modell könnten einige grundlegende Maßnahmen auf der Grundlage verallgemeinerter Daten beigebracht werden und es könnte sich dann an die spezifischen Bedingungen eines bestimmten Kontexts anpassen, so der Bericht des Teams. Einige russische Medien deuteten daraufhin an, dass das neue KI-Modell gerade schlau genug sein könnte, um den sogenannten “Kaffeetest” zu bestehen, der Berichten zufolge vom inzwischen berühmten ChatGPT nicht bestanden wurde.
Der Test, der erstmals von Apple-Mitbegründer Steve Wozniak vorgeschlagen wurde, erfordert, dass eine KI-Maschine “in einen durchschnittlichen amerikanischen Haushalt geht und herausfindet, wie man Kaffee zubereitet, einschließlich der Identifizierung der Kaffeemaschine, des Herausfindens, was die Tasten tun, des Auffindens des Kaffeeschranks usw.”
Das Problem für die meisten KI besteht darin, dass durchschnittliche Haushalte zwar viele Gemeinsamkeiten haben, sich aber dennoch alle leicht unterscheiden, was normalerweise erfordern würde, dass eine KI-Maschine an einem bestimmten Datensatz ausgebildet wird, der sich auf einen bestimmten Haushalt bezieht, um die Aufgabe dort ausführen zu können.
Um die gleiche Aufgabe in einem neuen Haushalt zu erledigen, müsste man mit einem neuen Datensatz neu lernen. Die selbstanpassungsfähige russische KI könnte der Aufgabe jedoch möglicherweise gewachsen sein, so die Berichte.
Bild: Flickr
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