Вчені з Массачусетського технологічного інституту (MIT) представили новий підхід, що сприяє вирішенню складних завдань систем штучного інтелекту.
Про це повідомляє no worries!.
Цей метод дозволяє ШІ думати в трьох різних сферах, включаючи кодування, стратегічне планування та робототехніку.
Великі мовні моделі (LLM), такі як ChatGPT та Claude 3 Opus, працюють з текстом на основі вказівок користувача. Дослідники зауважують, що протягом останніх 18 місяців ці технології покращилися, але вони обмежені у здатності розуміти контекст і робити висновки аналогічно до людей.
Команда з MIT стверджує, що вирішила цю проблему, розробивши “бібліотеку абстракцій” на природній мові. Ці бібліотеки допомагатимуть чат-ботам думати, навчатися, сприймати та представляти інформацію так само, як люди.
Дослідники детально описали свої висновки в трьох статтях, що були опубліковані на arXiv. Перша бібліотека – Library Induction from Language Observations (LILO) – здатна синтезувати, узагальнювати та документувати комп’ютерний код. Друга – Action Domain Acquisition (ADA) – допомагає ШІ приймати послідовні рішення. Третя структура – Language-Guided Abstraction (LGA) – допомагає роботам краще розуміти середовище та планувати дії.
Науковці зауважують, що всі три бібліотечні фреймворки використовують нейросимволічні методи, поєднуючи принципи нейронних мереж та символьної логіки для обробки інформації, навчання та прийняття рішень.
