Дэлхийн загварууд нь алдартай алдартай алдартай шинжлэх ухааны үндсэн суурилсан

Imagine an AI that learns by living in a simulated city—navigating traffic, responding to virtual disasters, and interacting with digital citizens. Picture another AI system fighting off a relentless digital virus outbreak, evolving strategies in real-time to contain a spreading infection within an entirely synthetic world.

Эдгээр нь зөвхөн шинжлэх ухааны киноны тоглолтоос илрүүлэгчгүй. Энэ нь дэвшилтэт "хүйн загварууд" -ийг жишээ юм. AI загварууд нь энгийн байгаль орчинд ойлгох, урьдчилан сэргийлэх, навигацийг ашиглаж болно. Эдгээр системүүд нь хялбар урьдчилан сэргийлэх алгоритмүүдээс дижитал дэлхий даяар эвдэж, бид тоглолтоос хөгжүүлэх, шинжлэх ухааны туршилт хийх, магадгүй шинэ хэлбэрүүд боловсруулдаг.

Дэлхийн загварууд юу вэ?

Дэлхийн загварууд нь дэлхий даяар идэвхтэй үр дүнг, туршилтын гипотез, стратегийн төлөвлөгөө хийхэд AI-ийн боломжийг олгодог дотоодын үзүүлэлт юм. Энэ концепт нь шинжлэх ухааны шинжлэх ухааны гүнзгий оргилтай бөгөөд тэдний туршлага дээр суурилсан үр дүнг харьцуулахад хүн, хүн, жижиглэнгийн үр дүнг урьдчилан сэргийлэх талаар суралцаж байсан юм. Үүнээс гадна, хүн мэдрэмжийг боловсруулах, үзэсгэлэн, AI-ийн үйл явцыг төлөвлөж, тэдний урьдчилан сэргийллийг сайжруулдаг. Жишээ нь, хүн компьютерийн тухай өдөрт уншиж байгаа бол, тэдний сонсоор тэдний туршлагатай холбоо баглаа боодол, эрчим хүчтэй үйл явцыг урьдчилан сэр

2018 онд анхдагч харьцуулагч нэртэй"World Models" David Ha болон Jürgen SchmidhuberNeural Networks нь интернетийн симуляцийг туршлагатай хэрхэн суралцаж, тэдний хүчин чадал сайжруулдаг. Эдгээр загварууд нь хялбар статистик урьдчилан сэргийлэхийн тулд AI-ийг ихэвчлэн тэдний умны дэлхийд хамтран ажиллахад боломжийг олгодог. Эдгээр хүчин чадал нь хүчдэлийн суралцах, робот навигаци, найдвартай орчинд дэвшилтэт төлөвлөгөөний хувьд чухал юм.

Энэ арга замыг хамгийн дэвшилтэт жишээ нь DeepMind-ийн боловсруулсан Dreamer-ийн агент юм. DreamerV2 нь байгаль орчинд компрессирован интернэт загвар суралцах санааг танилцуулсан бөгөөд энэ нь AI-ийн симуляц, төлөвлөгөө хийхэд тусалдаг. Энэ интернэт загвартай агентүүд нь ерөнхий шийдэл хийх стратегийг бий болгох боломжтой бөгөөд энэ нь хэзээ ч лавиринт хоорондоо дарна. Эдгээр шийдэл нь шууд интеракцийг дамжуулан боловсруулсан биш, харин латент газар хооронд боломжийг олгодог интернэт симуляцийг илрүүлэхэд зориулсан. Энэ нь чухал шийдэл хийх динамик дээр анхааралтай. Энэ нь үр дүнтэй сайжруулсан үр дүнтэй үр дүнтэй байдал, агентүүд нь маш бага бодит дэлхийн интеракцийг хангах боломжийгСэтгэгдэл3Энэ нь олон янз бүрийн үйл ажиллагаа, байгаль орчинд тогтвортой гүйцэтгэлийг үзүүлэхийн тулд хиперпараметрийн нэг багц ашигладаг. Энэ нь суралцах алгоритмыг хэрхэн удирдах үндсэн тохиргооны тохиргоо юм. Эцэст нь ширхэг, адаптивтай AI системийн үндсэн болж буй дэлхийн загварыг харуулдаг.

Видео тоглоом нь туршилтын сан

Видео тоглоом нь энэ дэлхий даяар загварыг сайжруулах хамгийн тохиромжтой орчинд санал болгож байна. Тоглоом нь бүтэцтэй, харин нээлттэй эцэстын дижитал үзэсгэлэнүүдийг санал болгож байна. Minecraft, тавтай морилно уу.MineDojoБлок дээр суурилсан ихэнх нь AI-ийг ресурсны цуглуулах, дэвшилтэт барилгын талаархи үйл явдлыг суралцаж, гайхамшигтай үр дүнтэй дэлхий даяар хуваалцах боломжийг хөгжүүлэх боломжийг олгодог.

Өөр нэг алдартай жишээ ньНейрон MMO, OpenAI-ийн боловсруулсан. Энэ систем нь маш их олон тоглогч дэлхийн бий болгодог. Эдгээр Агентүүд нь байнгын AI-ийн ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой байдаг. Эдгээр Ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой байдаг. Энэ төрлийн ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой байдаг.Сургалтын дэмжлэг(MARL), бусад ажилтнууд хэрхэн суралцаж биш, гэхдээ бусад ажилтнуудтай ирдэг, туслах талаар суралцаж байгаа доорх газар.

MARL-ийн хамгийн иллюстратив судалгааны нэг ньOpenAI’s hide-and-seek experiment. Багц хэрэгсэл, хөдөлгөөнт зүйлсийг агуулсан энгийн виртуал байгаль орчинд, үйлчлүүлэгчдэд хидэр, хайгчд хуваалцсан. Эхлээд, хидэр нь хаалга, хайрцаг ашиглахыг суурь хавтан бий болгохын тулд суурь хавтан ашиглахыг суралцах. Үзүүлэгчдэд хавтан ашиглах боломжийг сайжруулдаг. Хидэр дараа нь хидэр нь хидэрээс харахыг суралцахыг суралцахыг суралцахыг суралцаж, үйлчлүүлэгчдэд "бокс сурфинг" гэх мэт шинэ тактикийг олж авахын тулд бодож байлгах. Эдгээр үйлчлүүлэгчид урьдчилан програмчлагдсан биш байсан. Эдгээр үйлчлүүлэгчид хооронд адаптацийн болон эсрэг адапта

MARL-ийн хүч чадал нь динамик дэлхийд загваруудтай харьцуулахад гайхалтай байдаг. Агентүүд нь бага, интерактив байгаль орчинд суурилуулж, өөрсдийн харьцуулахад, өөрсдийн тусламжтай, өөрсдийн тусламжтай зорилгоор өөрсдийн ач холбогдолтой байх үед гайхамшигтай бүтээлийн стратегийг олж болно. Үүнээс гадна, Neural MMO-д Агентүүд нь мэдрэмжийг, стратегийн төлөвлөгөө, териториаль байдал, тэр ч байтугай алдартай нийгмийн ач холбогдол болгодог. Эдгээр Агентүүд нь тэдний дэлхийд бүтэц, бусад Агентүүдтэй байдаг. MARL-ийн болон симуляцийн байгаль орчинд энэ нь синтетик нийгмийн суралцах хэлбэрээр санал болгож байна. Интеллигент нь

High-Stakes Сценарий Simulating: Digital Epidemiology

Гүйцэтгэлийн сургалтын зориулалтаар тоглоом нь гайхамшигтай орчинд санал болгодог боловч дэлхий даяар загварууд нь эпидемиологийн симуляци гэх мэт чухал ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой байдаг. COVID-19-ийн пандемийг хооронд компьютерийн загвар нь вирусын хуваалцах, туршилтын стратегтыг шалгахад үнэ төлбөргүй гэж үзсэн. AI-ийн дэмжлэгтэй дэлхий даяар загварууд энэ загварууд илүү нарийвчлалтай байдаг.

Эписим гэх мэт хэрэгсэлҮнэгүйЭдгээр загварууд нь дэвшилтэт AI-ийн системийг нэгтгэхийн тулд тавтай морилно уу. Эдгээр загварууд нь маш их үр дүнтэй шинжилгээний хэрэгсэл бий болгодог. Судалгааны судлаачид хурдацтай загварууд ажиллуулж чадна, хадгалах, вакцинуудыг шалгаж болно. Дэлхийн загварын сургалтанд дэмжих үед AI-ийн системийн интернетийн загварууд нь маш их үр ашигтай интернетийн загварыг симулийг сайжруулдаг. Эдгээр арга хэрэгсэл нь цаг хугацаа, хүнс хооронд тэдний каскадын үр нөлөөг урьдчилан сэргийлэх замаар хамгийн тохиромжтой хариу мэдэгдэж болно. Энэ арга хэрэгсэл нь төлөвлөгөөг хурдацсан боловч ихэвчлэн өргөн хүрээтэй загваруулгатай холбоотой

Дэлхийн загвартай AI-ийн ямар ч уламжлалт симуляциуд нь ихэвчлэн маш их процессорын хүч, цаг хугацааг шаарддаг бөгөөд тэдний хэрэглээ нь нарийвчлалтай, бодит цаг хугацааны шийдэл хийх контекстад хязгаарлагддаг. Дэлхийн загвартай системийн үр ашигтай байдал, адаптацид нь ихэвчлэн шинжлэх ухааны, астрофизика, компьютерийн биологийн зэрэг өндөр түвшинд зориулалттай юм. Комплекс динамик загвар хийх нь чухал боловч ихэвчлэн хязгаарлагдмал хязгаарлалттай байдаг. Энэ аргаар, дэлхийн загвар нь пандемийн хариу сайжруулахын тулд хязгаарлалттай байх болно.

AI Inside Worlds: Passive Observers-аас Active Inhabitants хүртэл

Дэлхийн загварууд нь АИ-ийг хэрхэн мэдэгдэх, тэдний байгаль орчинд харилцаа холбоо барина. Түлхүүр хэлбэрээр, АИ-ийн систем нь статик өгөгдлийн багцуудыг тайлбарладаг, эсвэл урьдчилан тодорхойлолттай давуу талтай. Дэлхийн загвар дээр суурилсан систем нь тэдний дотоодын үүсгэсэн бодит байдалд идэвхтэй оролцогчид болж, контекст олох, тэдний үйл явцыг динамик тохируулж чадна. Google-ийн DeepMind нь энэ нь жинхэнэ мэдэгдсэн байнаСайн байна уу, AI-ийн тоглолтонд мэдрэмжийг олгодог, өөрсдийн симуляцийн дэлхийд үйл ажиллагаатай туршилтаар суралцахын тулд ихэвчлэн ихэвчлэн суралцахгүйгээр.

Эдгээр системүүд бид зөвхөн AI-тэй хэрэгслүүд бий болгохын тулд идэвхжүүлдэг. Бид AI-ийн сургалт, хөгжүүлэхэд зориулсан соронзон симуляцийн дэлхийд бий болгож байна. Эдгээр дижитал орчинд AI-ийн системиуд нь бодит дэлхийд хэрэглээнд суралцах өмнө комплексны ач холбогдол, стратегийг, интеракцийг аюулгүй байдалтай суралцах боломжийг олгодог.

Энэ нийтлэл Бидний AI, оюутнуудын байгуулагдсан, оюутнуудын удирдах AI Ethics байгууллага нь оюутнуудын талаархи үзүүлэлтүүд нь орчин үеийн хэвлэл мэдээллийн талаарх талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи

Энэ нийтлэл нь оюутнуудад суурилсан, оюутнуудад суурилсан АИ-ийн этикийн байгууллага, оюутнуудын оюутнуудад оюутнуудад харьцуулагддаг. Хэрэв та энэ нийтлэлтэй дуртай бол бидний сарын нийтлэл, эксклюзив нийтлэл дээр үзнэ үү.https://www.our-ai.org/ai-nexus/read!

Тоглоом нь reality лаборатори

Гэсэн хэдий ч, эдгээр симуляцийг багатай, амьдралын харьцуулахад бид философ, нэрийн хязгаарлалттай байх болно. Бид зүгээр л шилдэг дижитал хэрэгсэл үүсгэдэг уу, эсвэл бид шуудангаар симуляцийн орчинд үнэхээр шинэлэг хэлбэрүүд үүсгэдэг уу?Philosopher Nick Bostrom's "Simulation Argument"Энэ нь маш их дэвшилтэт цивилизацийг эрчимтэй симуляцийг үүсгэдэг гэж нэрлэгддэг бөгөөд бид ч байтугай нэг нэг дотор байдаг.

Үүнээс гадна, Eliezer Yudkowsky, шинжлэх ухааны шинжлэх ухааны аюулгүй байдал, зохиогч, өндөр нарийвчлалтай симуляцийг ертөнцийг хамаргүй байж болохыг санал болгож байна. Хэрэв бид AI-д үүсгэдэг симуляцийн дэлхий даяар харьцуулахад харьцуулагдсан бол энэ нь биологийн жинхэнэ орчинд харьцуулахгүй шинжлэх ухааны хэлбэрүүд, шинжлэх ухааны хэлбэрүүд үүсгэх болно уу? Энэ нь AI-ийн сургалтын асуултанд чисто практик зүйлээс уян хатан нэрийн асуултанд өөрчлөх.

"Метаверс" -ийн концепт нь ихэвчлэн хүний туршлагатай төвлөрөг: нийгмийн интеракци, худалдааны виртуал газар. Гэсэн хэдий ч, түүний гүнзгий хүчин чадал нь хүний эскапизм, гэхдээ AI-ийг боловсруулсан биш юм. Bostrom-ийн үзэсгэлэнд, метаверс нь синтетик шинжлэх ухааны боловсруулсан, боловсруулсан лаборатори юм.

Зураг: Симуляцийн хязгаарлалт

Гүйцэтгэх туслалтыг хамаарна, дэлхий даяар загварууд, олон агентт дэмжих суралцах судалгааны хамгийн том лабораторийн хөрөнгө оруулалт харуулж байна. Өнгөрсөн жилийн дотор том хэлний загваруудтай анхаарал хандуулахын тулд ихэнх нь энгийн, систем түвшний төслүүдээс анхаарал, финансийг өөрчилж байна. OpenAI-ийн Neural MMO болон Tag-Based MARL туршилт нь найдвартай шинжлэх ухааны үзүүлэлтүүдийг санал болгож байна.

Гэсэн хэдий ч, OpenAI-ийн харахын туршилтын туршилт нь 5 жилийн өмнө, AI-ийн судалгааны хэлбэрийн хэзээ ч байсан юм. Өнөөдөр маш их компьютерийн эрчим хүчний, хамгийн том загвар, багатай байгаль орчинд, энэ судалгааны хязгаарлалыг харахын тулд стратегийн ач холбогдол, синтетик социологийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийг харуулж болно.

Дэлхийн загварууд хурдан алдартай теорийн бүтэцээс практик арга хэрэгслүүдээс тоглоом, шинжлэх ухааны, түүнчлэн бусад AI загваруудын талаархи мэдрэмжийг шинэчлэхэд боловсруулдаг. Тэд өндөр хяналттай боловч динамик хэлбэрийн төвөгт хязгааргүй туршилт, стратегийн төлөвлөгөө, хязгааргүй туршилт боломжийг олгодог. Эдгээр туршилт нь илүү хязгаарлалттай, ариутгааттай байх үед, AI загварууд нь жинхэнэ амьдралд харьцуулахад эхлэх болно. Энэ нь мэдрэмж, үүсгэх нь бидний мэдрэмж, мэдрэмж нь хязгаарлалтгүй газар юм. Морилно уу, эдгээр туршилтын дэлхий даяар туршилт нь туршилтын лабораторид биш, шинэ хэлбэрийн

Эцэст нь, дэлхий даяар загварууд бидний reality болон симуляци, технологи, амьдрал хооронд хязгаарлагддаг. Бид энэ шинэ дижитал хязгаарлагдмал дээр байрладаг үед бид дэлхийд архитекторууд болж буй уян хатан хариу, боломжуудыг мэдэгдэж байх ёстой.

Сэтгэгдэл үлдээх Liv Skeete