Разработка специалистов Шанхайского университета Цзяо Тун под названием ASI-Evolve вызвала широкий резонанс в технологическом сообществе, и впечатления специалистов самые разные: от искреннего восторга до неподдельной тревоги. Система работает по принципу непрерывного цикла, имитирующего то, как люди тестируют и совершенствуют технологии. ASI-Evolve создает клоны ИИ-моделей, изменяет способы их обучения и корректирует данные, на которых они учатся. Затем она проводит собственные эксперименты, чтобы определить, какой клон работает лучше, и использует эти результаты для направления следующих попыток.
«ASI-Evolve — это первая унифицированная система, которая демонстрирует ИИ-управляемые открытия в трех центральных компонентах развития искусственного интеллекта: данных, архитектурах и алгоритмах обучения», — пишут авторы разработки.
Особенность системы в том, что она воспроизводит процесс проб и ошибок не только в создании ИИ-моделей, но и в научных и математических исследованиях. Это позволяет ускорить открытия в областях, где прогресс замедлен из-за необходимости тестировать множество вариантов. «Представьте неутомимого ИИ-ученого для вашей самой сложной проблемы — того, кто сам читает литературу, разрабатывает эксперименты, проводит их и учится на каждой собственной неудаче», — объясняют разработчики на GitHub, где размещены материалы проекта.
Система работает по циклу: знание → гипотеза → эксперимент → анализ — и повторяет его автономно, круг за кругом, пока не найдет работающее решение. Хотя система создавалась для ИИ-исследований, ее можно применить в любой области — от финансов до биомедицины и климатологии.
В тестах ASI-Evolve продемонстрировала впечатляющие результаты: она улучшила механизм внимания на 0,97 балла по стандартному тесту, в то время как человек достиг лишь 0,34 балла — почти в три раза медленнее. При использовании для разработки лекарств система также превзошла существующие решения.
При этом сами разработчики подчеркивают: речь не о «всемогущем авто‑ИИ», который полностью заменит ученых. ASI-Evolve изначально настраивается и направляется людьми: именно ученый-человек формулирует задачу, задает ограничения, выбирает метрики успеха. «Мы не стремимся к слепой эволюции без человеческого руководства», — подчеркивает соавтор разработки Сюй Вэйсянь. Ключевая идея заключается в том, чтобы ИИ выполнял рутинную работу по подбору и тестированию вариантов, а люди занимались более творческими и ответственными делами: постановкой задач и интерпретацией результатов.
Пока остаются открытыми практические вопросы — например, энергозатраты на длительный автономный поиск и сложность настройки системы под конкретную предметную область. Но сам факт, что подобный ИИ‑ученый уже показывает заметный выигрыш в эффективности, делает ASI‑Evolve одним из наиболее обсуждаемых примеров так называемых агентных систем. Примером, который пугает одних ученых и воодушевляет других.
Если такие инструменты станут массовыми, они могут изменить не только разработку моделей, но и подход к научным исследованиям в целом: от «ручного» перебора вариантов к масштабному, но направляемому человеком автоматическому поиску решений в самых разных областях — от финансов до биомедицины и климатологии.
Ранее фейковая болезнь выявила опасную уязвимость ИИ.
Источник: hi-tech.mail.ru