В последнее время в области искусственного интеллекта были сделаны крупные прорывы! Агент Genius, разработанный командой Verses, продемонстрировал потрясающие способности к обучению и игровое мастерство в классической игре «Понг», превзойдя лучших игроков-людей и другие модели искусственного интеллекта, имея всего лишь 10% данных и 2 часа обучения. Это не только устанавливает новый рекорд эффективности обучения ИИ, но и дает новое вдохновение для будущих исследований и разработок агентов ИИ. Его эффективный механизм обучения и инициатива заслуживают углубленного изучения.
Недавно агент Genius, разработанный командой Verses, добился потрясающих результатов в классической игре Pong, превзойдя лучших игроков-людей и другие модели искусственного интеллекта, имея всего лишь 10% данных и 2 часа обучения. Этот прорыв знаменует собой новую веху в технологии искусственного интеллекта и определяет направление развития будущих интеллектуальных агентов.
Успех агента Genius неотделим от его уникальной концепции дизайна. По сравнению с традиционными большими моделями Genius занимает всего 4% размера модели SOTA IRIS и может работать на обычных MacBook с процессором M1. Исследователи были вдохновлены экспериментом четырехлетней давности. Ученые обнаружили, что культурный «мозг на тарелке» может научиться игре в понг всего за 5 минут, что заставило их задуматься о том, как имитировать работу человеческого мозга.
Команда Verses считает, что традиционные крупные агенты ИИ, основанные на моделях, имеют серьезные недостатки в логическом рассуждении. Существующие модели больше полагаются на запоминание шагов вывода на основе обучающих данных и им не хватает настоящей инициативы и любопытства. Агент Genius использует концепцию когнитивного механизма, который не только обладает когнитивными способностями, рассуждениями и принятием решений, но также дает агенту возможность активно учиться.
В сравнительных тестах с IRIS и другими моделями искусственного интеллекта Genius продемонстрировал сильные способности к обучению. Исследователи обучили Genius, используя 10 000 шагов игровых данных за 2 часа, и результаты показали, что его производительность превысила IRIS, который обучался в течение двух дней. Успех Genius заключается не только в его способности быстро обучаться, но и в активной деятельности в играх. Например, в игре в понг Genius смог вернуться и победить даже после отставания — явление, которого никогда не случалось при обучении IRIS.
Однако исследователи также предупредили, что, хотя производительность Genius впечатляет, в настоящее время не хватает унифицированных стандартов, которые могли бы всесторонне измерить производительность AGI, и необходимы разнообразные тесты для проверки ее адаптивности и надежности в различных областях.
Этот результат исследования не только способствует развитию агентов искусственного интеллекта, но также предоставляет новые идеи и методы для будущих исследований машинного интеллекта.
Адрес статьи: https://arxiv.org/pdf/2410.05229.
Успех агента Genius открыл новый путь для исследований ИИ. Его эффективный механизм обучения и имитация механизма человеческого мозга достойны дальнейших исследований и исследований. Ожидается, что в будущем подобные легкие и эффективные модели искусственного интеллекта будут играть роль в большем количестве областей и способствовать дальнейшему развитию технологий искусственного интеллекта.