Evolúcia agentov: Od StarCraftu k Gemini 2.0

V nedávnom podcaste Google DeepMind sa profesorka Hannah Fry rozprávala s Oriolom Vinyalsom, viceprezidentom a spoluvodcom projektu Gemini, o fascinujúcom vývoji agentov od špecializovaných modelov po tie so širším použiteľnosťou, akým je Gemini. Diskutovali o tom, ako sa počas rokov dramaticky zmenili modely agentov a ako sa v súčasnosti využívajú na rôznorodé aplikácie, vďaka pokročilým technológiám v oblasti jazykových modelov a multimodálnych AI systémov.

Kľúčové poznatky

• Dvojfázový proces: Moderné multimodálne modely prechádzajú dvoma hlavnými fázami - predtrénovaním a post-trénovaním, čo im umožňuje učiť sa komplexnejšie úlohy.
• Dôležitosť inovácií: Inovácie v architektúre modelov a škálovanie sú kritické pre zlepšovanie ich výkonu a efektivity.
• Agentické schopnosti: Nové schopnosti agentov zahŕňajú možnosti autonómneho rozhodovania, čím sa približujú k všeobecnej umelej inteligencii (AGI).

Evolúcia agentov od hier k agentickým modelom

Keď sa Oriol Vinyals v roku 2019 zaoberal agentmi, jeho cieľom bolo vyrobiť algoritmy schopné poraziť profesionálnych hráčov v hrách ako Starcraft. Dnes sa však schopnosti agentov rozšírili ďaleko za hranice jedinej úlohy. Moderné agentické modely, ako napríklad Gemini, sú schopné komunikovať cez rôzne kontexty, ako je písanie komplexných básničiek či vykonávanie úloh v dynamickom prostredí ako je internetový prehliadač.

Dvojfázový proces a učiace sa agenty

Moderné modely umelej inteligencie prechádzajú dvoma hlavnými fázami. Predtrénovanie (imitačné učenie) nastavuje základ pre algoritmy, najprv sa ich snaží napodobňovať podľa veľkého množstva existujúcich dát. Po tejto fáze nasleduje post-trénovanie (posilňovacie učenie), ktoré jemne dolaďuje systémy pomocou vlastných skúseností a poskytuje im schopnosť prekročiť základné ľudské schopnosti.

Smer k agentickým schopnostiam

Jedným z revolučných krokov v evolúcii agentov je schopnosť vykonávať autonómne výskumy. Teoreticky môžu tieto modely samostatne učiť sa nové schopnosti a časom ich zlepšovať, čo posúva hranice ich všestrannosti. Tento jedinečný prístup nazývaný AGI by mohol znamenať vozidlo pre vývoj smerom k AI, ktorá dokáže porozumieť a zlepšovať svoj výkon na širokom spektre úloh na základe reálnych ľudských preferencií.

Výzvy na ceste k AGI

Na ceste k všeobecnej umelej inteligencii sú však mnohé výzvy, vrátane obmedzení v množstve dostupných dát, ktoré modely môžu spracovať, a problémov, ako je správne hodnotenie výstupov AI v podmienkach bez jasných pravidiel.

Záver

S ďalším vývojom umelá inteligencia má potenciál transformovať naše chápanie a aplikáciu technológií v mnohých oblastiach. Ako sa agenti stanú dôverehohodnejšími a samostatnejšími, otázky a výzvy spojené s ich aplikáciou sa pravdepodobne stanú ešte aktuálnejšími.

Ďalšie štúdie a dôležité odkazy

• Ak chcete preskúmať viac o Gemini 2.0, pozrite si playlist na YouTube.
• Pre hlbšie pochopenie, môžete navštíviť web stránku DeepMind.
• Ďalšie videá na doplnenie informácií: Video 1, Video 2.

Pokračujte v objavovaní a tešte sa na ďalšie objavy na horizonte umelej inteligencie!

Približne 203 gCO₂ bolo uvľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 1.02 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.