MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich von Systemen, die Fragen beantworten, zu solchen, die die Fragen stellen.
Der Übergang der KI von einer Antwortgeberin zu einer Fragestellerin markiert eine bedeutende Weiterentwicklung in der Technologie. Ein Google Deepmind AI-Forscher, Minqi Jiang, betonte in einem kürzlich geführten Podcast, dass die nächste Grenze der KI in der Entwicklung von Systemen liegt, die nicht nur Fragen beantworten, sondern selbst die Fragen initiieren. “Das ist der Punkt, an dem wir traditionellen Vorstellungen einer starken Allgemeinen Künstlichen Intelligenz (AGI) näher kommen”, fügte er hinzu.
Trotz der beeindruckenden Fähigkeiten aktueller Modelle, von ChatGPT bis Stable Diffusion, die hauptsächlich im Q&A-Bereich tätig sind, ist dieser Schritt hin zu einem proaktiven Frageverhalten ein Hinweis auf das Potenzial von KI, tiefere und autonomere kognitive Funktionen zu entwickeln.
In einem kürzlich veröffentlichten Paper “REWARD-FREE CURRICULA FOR TRAINING ROBUST WORLD MODELS” geht Jiang auf die Herausforderung ein, robuste Weltmodelle in einem belohnungsfreien Kontext zu trainieren. Der Ansatz, Weltmodelle durch belohnungsfreie Erkundung zu lernen, gilt als vielversprechender Weg, um generell fähige Agenten zu entwickeln, die sich an neue Aufgaben anpassen können, ohne zusätzliches Training in der Umwelt zu benötigen.
Das Ziel ist es, eine Robustheit im Sinne des minimalen maximalen Bedauerns über alle Umgebungsinstantiierungen zu erreichen. Dies verbindet das minimale maximale Bedauern mit dem Minimieren des maximalen Fehlers im Weltmodell über verschiedene Umgebungsfälle.
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