«Политика руководства телевидения безобразная. Она не способствует развитию людей...»
Роберт Нигматулин
Более семи лет назад компания Google совершила прорыв, разработав архитектуру нейросетей «трансформер», которая является основой искусственного интеллекта (ИИ), включая OpenAI ChatGPT. Теперь компания намерена показать миру новую архитектуру Titans — это новый шаг на пути к ИИ, способному мыслить как человек.
Архитектура Transformer лишена долговременной памяти, что ограничивает её способность сохранять и использовать информацию в течение длительных периодов времени, хотя это является неотъемлемой чертой человеческого мышления. Titans предусматривает возможность нейронной долговременной памяти, кратковременной памяти и системы обучения на основе «сюрпризов» — всем этим человек пользуется, чтобы запоминать неожиданные или очень важные события.
У Transformer предусмотрен своего рода «прожектор» — механизм, позволяющий ИИ выделять наиболее важные слова в предложении и фрагменты набора данных в любой момент времени. Он есть и в Titans, но работает он совместно с огромной библиотекой — модулем долговременной памяти, который отвечает за хранение важной информации.
Фокус внимания на актуальных деталях и возможность обратиться к сохранённым знаниям позволяют Titans обрабатывать огромные объёмы информации, не упуская важных подробностей. Обладая интеллектуальной «метрикой сюрпризов», помогающей расставлять приоритеты на ключевых фрагментах данных, Titans превосходит существующие модели ИИ в различных задачах: в моделировании языка, составлении прогнозов и моделировании ДНК. Новая архитектура, таким образом, приближает ИИ к механизмам человеческого познания.
Способность ИИ нового образца сохранять обширный контекст поможет ему произвести революцию в исследованиях, например, отслеживая научную литературу; или обнаруживать аномалии в огромных наборах данных.
Новая архитектура отчасти повторяет человеческие когнитивные процессы — помимо краткосрочной и долговременной памяти, это способность «забывать» менее важную информацию и более точно расставлять приоритеты. Современные системы на архитектуре Transformer способны обрабатывать запросы с контекстом до 2 млн токенов, тогда как Titans остаются эффективными и выше этого предела, сохраняя высокую точность при огромных объёмах входных данных.
Механизм «метрики сюрпризов» позволяет системе определить, какую информацию следует записать в долговременную память — приоритет отдаётся элементам, которые нарушают ожидания. Это не только отражает когнитивные механизмы человека, но и является новым решением для управления ограниченными ресурсами памяти в области ИИ. Однако пока Titans находится на ранней стадии, и при её развёртывании в практических приложениях не исключается возникновение сложностей, сообщает 3dnews.ru.
Как сообщалось ранее, разработчики генеративных нейросетей Google и OpenAI считают, что в будущем пользователи будут делегировать обработку интернет-запросов и выполнение разных задач чат-ботам или ИИ-агентам.