Компанія OpenAI, розробник ChatGPT, створює таємний проєкт штучного інтелекту під кодовою назвою “Полуниця“, спрямований на значне покращення можливостей мислення ШІ, що потенційно призведе до проривів в автономних дослідженнях та вирішенні проблем.
Хоча деталі залишаються строго засекреченими, ми дізнались з джерел та внутрішніх документів, що “Полуниця” передбачає новий підхід до навчання та обробки моделей ШІ, що дозволяє їм виконувати завдання, які були недоступні для існуючих систем.
На відміну від поточних моделей, які в основному зосереджені на генеруванні текстових відповідей, “Полуниця” має на мету наділити ШІ здатністю “планувати наперед” та автономно переглядати Інтернет для проведення того, що OpenAI називає “глибоким дослідженням”. Це є значним кроком вперед, оскільки це вимагає більш глибокого розуміння контексту, логіки та багатоступеневого вирішення проблем.
Пошук мислення ШІ на рівні людини є центральним фокусом всієї галузі, а такі компанії, як Google, Meta та Microsoft, досліджують різні методики. Експерти вважають, що досягнення цього прориву може розкрити потенціал ШІ для здійснення наукових відкриттів, розробки складного програмного забезпечення та вирішення проблем, які в даний час вимагають людської інтуїції та планування
Хоча OpenAI не підтвердила публічно деталі про “Полуницю“, представник компанії заявив Reuters: “Ми хочемо, щоб наші моделі ШІ бачили та розуміли світ більше так, як це робимо ми. Постійні дослідження нових можливостей ШІ є звичайною практикою в галузі, з загальною вірою в те, що ці системи будуть покращувати свої міркування з часом”.
“Полуниця”, схоже, є еволюцією попереднього проєкту OpenAI, відомого як Q, який викликав внутрішній ентузіазм завдяки своїм просунутим можливостям міркування. Джерела, які були свідками демонстрацій Q, повідомили про його здатність вирішувати складні математичні та наукові проблеми, що перевищують можливості сучасного комерційного ШІ.
Хоча точні механізми залишаються секретними, джерела припускають, що “Полуниця” включає спеціальну форму “пост-тренування” – процес уточнення моделей ШІ після їх навчання на масивних наборах даних. Цей етап пост-тренування, який потенційно включає такі методи, як “тонка настройка” та самогенеруючі навчальні дані, є важливим для відточування можливостей мислення ШІ.
