Et fascinerende spørsmål som dukker opp i takt med at KI-modeller blir stadig smartere, er hvordan de skal fortsette å utvikle seg når de nærmer seg, eller til og med overgår, menneskelig kunnskap på et gitt felt. Hvordan lærer en kunstig intelligens noe nytt når «læreren», altså vi mennesker, ikke lenger har kunnskapen som trengs for å veilede den?
Dette bringer tankene mine tilbake til filmen WarGames fra 80-tallet, en av mine favorittfilmer på den tiden, der datamaskinen WOPR lærte seg selv krigføring gjennom utallige simuleringer. Nå ser vi konturene av noe lignende i reell KI-forskning. Utfordringen med at KI kan overgå menneskelig ekspertise er en sentral del av diskusjonen rundt mulighetene og utfordringene som ligger foran oss.
Et nytt konsept for autonom læring
En nylig forskningsartikkel presenterer et spennende og potensielt banebrytende konsept kalt «Absolute Zero». Ideen bak dette er å la en KI-modell lære og forbedre seg helt autonomt. Dette betyr at modellen ikke er avhengig av å bli matet med store mengder eksterne data eller å motta direkte menneskelig veiledning i læringsprosessen.
Hvordan autonom læring kan fungere
Konseptet «Absolute Zero» innebærer at KI-modellen selv tar initiativ til læringen. I stedet for å løse forhåndsdefinerte problemer, genererer modellen egne oppgaver. Den forsøker deretter å løse disse selvopprettede utfordringene.
Nøkkelen til læringen ligger i tilbakemeldingen modellen får. Denne tilbakemeldingen kommer fra et «verifiserbart miljø». I eksempelet som er beskrevet (se kilder, nederst), bruker de no de kaller en kode-executor. Dette miljøet kan uavhengig sjekke om løsningen modellen har kommet opp med er korrekt. Basert på resultatet fra dette verifiserbare miljøet lærer modellen. Den lærer ikke bare å løse problemer, men også å identifisere hvilke problemer som er passe utfordrende for dens nåværende kunnskapsnivå, og dermed mest effektive for videre læring.
Potensialet for selv-spill og utforskning
Denne tilnærmingen representerer et markant skifte. I stedet for å være en passiv mottaker av læringsdata, blir KI-modellen en aktiv utforsker. Ved å generere egne problemer og løse dem i et kontrollert, verifiserbart miljø, kan KI drive sin egen utvikling gjennom en form for selv-spill og autonom utforskning.
Potensialet i dette for å skape mer kapable, uavhengige og selvforbedrende KI-systemer er enormt. Det åpner for en fremtid der KI-utviklingen kan akselereres på måter som hittil har vært begrenset av behovet for menneskelig innblanding og tilgang på store datasett.
Mulige utfordringer og perspektiver
Selv om konseptet «Absolute Zero» er tidlig forskning og veien til praktisk implementering er lang, reiser det viktige spørsmål og peker på både store muligheter og potensielle utfordringer. Fra et teknologisk perspektiv ligger utfordringene i å bygge de «verifiserbare miljøene» som er robuste og pålitelige nok. Hvordan sikrer man at KI-en lærer de riktige tingene i et slikt autonomt system?
Videre må man tenke på hvordan man kan styre eller veilede læringsprosessen indirekte for å unngå uønsket atferd eller utvikling. Ettersom KI-en blir mer uavhengig, øker også behovet for kontrollmekanismer og transparens i dens «tankeprosess».
Mine tanker
Konseptet «Absolute Zero» er utrolig fascinerende fordi det adresserer et grunnleggende problem for fremtidens KI: hvordan lære når man har nådd eller passert grensene for menneskelig kunnskap. Ideen om at en KI kan generere sine egne læringsdata og validere sine egne løsninger i et simulert eller verifiserbart miljø er teknologisk spennende. Dette kan virkelig akselerere utviklingen og åpne for KI som kan løse problemer vi i dag ikke engang vet hvordan vi skal formulere. Samtidig er det viktig å anerkjenne kompleksiteten. Å bygge sikre og styrbare autonome læringssystemer vil kreve dyp teknisk innsikt og nøye vurdering av de potensielle risikoene. Men muligheten for et fundamentalt skifte i hvordan KI utvikles er definitivt verdt å følge med på.
Utviklingen av autonom læring som dette er et sentralt tema når vi diskuterer både utfordringene og mulighetene med KI fremover.
Kilde:
