„ZDNET“ pagrindiniai pasirodymai:
- Naujoji „Google“ žaidimų arena leis modeliams konkuruoti žaidimuose nuo galvos iki galvos.
- Antradienį 12.30 val. Galite įsitraukti į žaidimų areną.
- Tikslas yra atverti duris galimoms naujoms verslo programoms.
Tobulėjant dirbtiniam intelektui, vis sunkiau tiksliai išmatuoti atskirų modelių veikimą.
Tuo tikslu „Google“ antradienį pristatė „Game Arena“-atvirojo kodo platformą, kurioje AI modeliai konkuruoja įvairiuose strateginiuose žaidimuose, kad pateiktų „patikrinamą ir dinamišką jų galimybių matą“, kaip bendrovė rašė tinklaraščio įraše.
Taip pat: „Openai“ laimi auksą prestižiniame matematikos konkurse – kodėl tai svarbu labiau, nei jūs manote
Naujoji žaidimų arena yra „Kaggle“-dar viena „Google“ priklausanti platforma, kurioje mašinų mokymosi tyrėjai gali dalytis duomenų rinkiniais ir konkuruoti tarpusavyje, kad galėtų išspręsti įvairius iššūkius.
Tai ateina, kai tyrėjai dirbo su naujų rūšių testais, kad išmatuotų AI modelių galimybes, nes laukas yra arčiau dirbtinio bendrojo intelekto arba AGI, dar nežinia teorinė sistema, kuri (kaip ji paprastai apibrėžiama) gali suderinti žmogaus smegenis bet kurioje pažinimo užduotyje.
Rimtas žaidimas
Naujos „Google“ žaidimų arenos iniciatyva siekiama pastumti esamų AI modelių galimybes, tuo pačiu užtikrinant aiškią ir apribotą jų veiklos analizės pagrindą.
„Žaidimai suteikia aiškų, nedviprasmišką sėkmės signalą“, – savo tinklaraščio įraše rašė „Google“. “Dėl jų struktūrizuoto pobūdžio ir išmatuojamų rezultatų jie tampa puikiu bandymu, vertinant modelius ir agentus. Jie verčia modelius parodyti daugybę įgūdžių, įskaitant strateginius samprotavimus, ilgalaikį planavimą ir dinaminį adaptaciją prieš intelektualųjį priešininką, suteikdami patikimą jų bendrojo problemų sprendimo intelekto signalą.”
Kritiškai, žaidimai taip pat yra keičiami; Nesunku padidinti sunkumų lygį, taigi teoriškai stumti modelių galimybes.
„Tikslas yra sukurti nuolat besiplečiantį etaloną, kuris išauga sunkumų, nes modeliams susiduria su griežtesne konkurencija“,-pažymima tinklaraščio įraše.
Galiausiai iniciatyva gali sukelti pažangą už žaidimų srities ribų. „Google“ savo tinklaraščio įraše pažymėjo, kad, kai modeliai tampa vis labiau įgudę žaidimo metu, jie gali parodyti stebinančias naujas strategijas, kurios keičia mūsų supratimą apie technologijos potencialą.
Tai taip pat galėtų padėti informuoti MTTP pastangas ekonomiškai praktiškesnėse arenose: „Gebėjimas planuoti, prisitaikyti ir priežasties esant spaudimui žaidime yra analogiškas mąstymui, reikalingam norint išspręsti sudėtingus mokslo ir verslo iššūkius“, – teigė „Google“.
Visos linksmybės ir žaidimai
Dirbtinis intelektas visada buvo susijęs su žaidimais.
Laukas atsirado XX amžiaus viduryje kartu su žaidimų teorija arba matematinis konkuruojančių subjektų strateginės sąveikos tyrimas. Šiandienos modeliai „mokosi“ iš esmės žaisdami milijonus žaidimų raundų prieš save ir patikslindami savo našumą, atsižvelgiant į tai, kaip gerai jie pasiekia iš anksto nustatytą tikslą, kuris gali būti nuo kito teksto ženklo prognozės iki vaizdo įrašo, kuriame vaizduojama realaus pasaulio fizika.
Žaidimai taip pat jau seniai buvo svarbus etalonas, kurį PG tyrėjai panaudojo įvertindami modelio našumą ir galimybes. Pavyzdžiui, „Meta Cicero“ buvo išmokytas išanalizuoti milijonus žaidimų stalo žaidimų diplomatijos, kurią žaidė žmonės. Pagal didelį kalbos modelį Ciceronas išmoko žaisti diplomatiją, įvesdamas žodžius, kurie, jos manymu, kiekviename žingsnyje pasakys žmogaus žaidėjas. Tada jo atlikimas buvo matuojamas žaidimo metu su žmonėmis, kurie įvertino jo sugebėjimą priimti strateginius sprendimus ir bendrauti su natūralia kalba.
Taip pat: mano 8 „ChatGpt Agent“ testai davė tik 1 beveik tobulą rezultatą – ir daugybę alternatyvių faktų
Ir skirtingai nuo daugiau ezoterinių pramonės etalonų, tokių kaip Tarptautinė matematikos olimpiada, žaidimai siūlo piktybišką kontekstą vidutiniam pasauliečiui. Tai gali reikšti, kad ne ekspertai, kai jie išgirsta, kad AI modelis, pavyzdžiui, įveikė žmonių ekspertus, suderindami kompiuterio kodą, tačiau jis supakuoja svarią emocinį perforatorių, kai, tarkime, šachmatų senelis, nugalėjo kompiuterį, kaip nutiko 1997 m.
Žaidimai taip pat gali padėti atskleisti naują ir netikėtą algoritmų elgesį. Vienas garsiausių (ar liūdniausių, atsižvelgiant į jūsų požiūrį) iš AI istorijos akimirkų buvo Alphago „Move 37“ per modelio istorinį 2016 m. Žaidimą prieš „Go Champion Lee Sedol“. Šiuo metu judėjimas sujaudino žmonių ekspertus, kurie teigė, kad tai nepaisė logikos. Tačiau tobulėjant žaidimui tapo aišku, kad šis žingsnis iš tikrųjų buvo netradicinio ir kūrybinio spindesio, kuris leido „Alphago“ nugalėti Sedolą, smūgio.
Antradienį 12.30 val. ET galite įsitraukti į žaidimų areną, kad pamatytumėte šachmatų demonstravimą tarp aštuonių „Frontier AI“ modelių.
