语言游戏让AI自我进化,谷歌DeepMind推出苏格拉底式学习
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没有外部数据,AI 自己也能进化?听起来是不是有点吓人?
近日,谷歌DeepMind的一项研究引起了广泛关注。
这项被命名为「苏格拉底式学习」的新方法,能够使AI系统自主递归增强,超越初始训练数据的限制。
研究人员表示,只要满足三个条件,在封闭系统中训练的智能体可以掌握任何所需的能力,这三个条件分别是:1、收到足够信息量和一致的反馈;2、经验/数据覆盖范围足够广泛;3、有足够的能力和资源。
据悉,苏格拉底式学习的核心是语言游戏(即结构化的交互),智能体在其中交流、解决问题并以分数的形式接收反馈。
整个过程中,AI在封闭的系统中自己玩游戏、生成数据、然后改进自身的能力,无需人工输入。如果游戏玩腻了,AI还可以自己创建新游戏,解锁更多抽象技能。
苏格拉底式学习消除了固定架构的局限,使AI的表现能够远超其初始数据和知识,且仅受时间的限制。
对于通过苏格拉底式学习,让AI实现自我进化的研究,您怎么看?