Жаңа міндеттерді шешу үшін аз ғана тәжірибеден алынған білімді қолдану – интеллектінің негізгі көрсеткіші. OpenAI компаниясының o3 моделі дәл осы қасиетін көрсету үшін ARC-AGI тестінен өтті.
OpenAI компаниясы әзірлеген o3 моделі ARC-AGI деп аталатын арнайы сынақтан өтті. Бұл тест жасанды интеллекттің жалпылау қабілетін – алынған білімді жаңа жағдайларда қолдану мүмкіндігін бағалайды. Нәтижесінде, o3 моделі 85% көрсеткішке қол жеткізіп, осыған дейінгі жасанды интеллект үлгілерінің ең жоғары көрсеткішінен (55%) әлдеқайда озып шықты. Бұл нәтиже адамның орташа деңгейімен тең деп бағалануда.
Бұл деңгей орташа адам интеллектімен тең деп бағалануда.Сонымен қатар, o3 күрделі математикалық тапсырмаларды да сәтті орындаған.
Жалпы жасанды интеллект (AGI) құру – әлемдегі жетекші зерттеу орталықтарының басты мақсаты. O3 моделінің жетістігі осы бағытта маңызды қадам ретінде саналады. Кейбір ғалымдар бұл прогреске күмәнмен қараса да, көптеген зерттеушілер бұл қадамды ЖИ әлеміндегі серпіліс деп таниды. Алайда, бұл үміт ақтала ма?
ARC-AGI сынағы жасанды интеллект жүйесінің жаңа жағдайларға бейімделу қабілетін аз ғана деректермен бағалайды. Мәселен, ChatGPT үлкен көлемдегі мәтіндерді талдап, ықтимал байланыстарды анықтау арқылы тиімді жұмыс істейді. Бірақ ол ерекше тапсырмаларды орындауда қиындыққа тап болуы мүмкін. Ал o3 моделі жаңа жағдайларға тезірек бейімделе алады.
ARC-AGI тесті ЖИ-дің аз мөлшердегі деректер арқылы жаңа жағдайларға бейімделуін тексереді. Мысалы, модель графикалық торлармен берілген үлгілерді талдап, солардың негізінде жаңа тапсырмаларды шешуі керек. Әр тапсырмада үш үлгі беріліп, төртіншісіне дұрыс шешім табу талап етіледі. Бұл адам интеллектін өлшейтін IQ тесттерімен ұқсас.
ARC-AGI тесті жасанды интеллект жүйесінің екінші деңгейдегі логикалық ойлау қабілетін арнайы тексеруге бағытталған. Бұл тест белгілі бір тапсырма арқылы, сол тапсырманың шешімін табу үшін жасалған торлардың үлгілерін пайдалану негізінде әрекет етеді. Мұнда жүйе сол жақтағы торды оң жақтағы торға айналдырудың логикасын түсінуі керек. Әр тапсырмада үш мысал беріледі, оларды талдай отырып, жасанды интеллект жүйесі заңдылықты анықтап, оны төртінші жағдайға қолдануы қажет. Мұндай тапсырмалар IQ деңгейін анықтауға арналған тестерде жиі кездеседі.
o3 жасанды интеллект моделінің жұмыс механизмі OpenAI компаниясымен толық ашылған жоқ, бірақ оның жоғары деңгейдегі бейімделу қабілетіне ие екені белгілі. Бұл модель аз ғана мысалдармен жалпы ережелерді анықтай алады. Заңдылықтарды іздеу кезінде артық болжамдар мен нақтылаулардан аулақ болу маңызды. Тапсырмаларды шешу үшін «ең әлсіз» ережелерді анықтау жаңа жағдайларға бейімделуді барынша арттырады. «Әлсіз» ережелерді техникалық тұрғыдан қарағанда, оларды қарапайым тұжырымдармен сипаттауға болады. Мысалы, торлармен жасалған тапсырманың ережесі: «Қандай да бір шығатын сызығы бар фигура осы сызық бойымен жылжып, жолындағы барлық элементтерді жауып өтеді.»
OpenAI компаниясы o3 моделін «әлсіз» ережелерді табуға бағытталған деп айту қиын. Дегенмен, ARC-AGI тестін сәтті шешу үшін модель дәл осы принципті қолданатын сияқты. o3 моделінің бастапқы нұсқасы жалпы мақсаттағы модель болып, ол күрделі мәселелерге ұзақ уақыт бойы ойланып, жауап беруге бейім болған. Кейіннен модель ARC-AGI тапсырмаларын шешуге арнайы жаттықтырылды.
Француз зерттеушісі Франсуа Шолле, осы тестің авторы, o3 моделінің жұмысын ойлау тізбектерін талдай отырып шешімдер іздеу деп болжады. Бұл тізбектер тапсырманы шешу үшін қажетті қадамдарды сипаттайды. Жүйе сол тізбектерден «ең тиімдісін» таңдап алып, белгілі бір эвристикаға негізделген шешім қабылдайды. Мұндай принцип Google компаниясының AlphaGo алгоритмінде де қолданылған, онда модель Го ойынында әлем чемпионын жеңу үшін әртүрлі қадамдар тізбегін саралап, ең тиімдісін таңдаған. Жасанды интеллект үшін ең оңтайлы бағдарламаны таңдау үшін эвристика қажет – яғни жалпы бағалау ережесі. Мұндай жағдайда эвристика «ең әлсіз» немесе «ең қарапайым» ережені таңдайтын критерий ретінде жұмыс істейді.
Дегенмен, AlphaGo-дан айырмашылығы, эвристиканы нейрондық желі өзі жасап шығарып, тиімді шешімдер қабылдауы мүмкін. Google-дың AlphaGo моделін оқыту кезінде дәл осындай тәсіл қолданылды, мұнда модель әр қадамның артықшылықтары мен кемшіліктерін бағалап, жеңіске жету үшін ең тиімді жолды таңдаған.
Негізгі сұрақ мынада: бұл жетістік бізді AGI (Жасанды Жалпы Интеллект) пайда болуына қаншалықты жақындатады? Егер o3 жоғарыда сипатталғандай жұмыс істесе, онда негізгі модельдің жұмыс принциптері бұрынғы даму сатыларынан айтарлықтай ерекшеленбеуі мүмкін.
o3 моделі жайлы ақпарат әлі де шектеулі. Оның толық әлеуетін бағалау үшін қосымша зерттеулер қажет. Егер бұл модель адам интеллектімен тең деңгейде жұмыс істей алса, экономика мен қоғамда ірі өзгерістер болуы мүмкін. Алайда бұл салада жаңа стандарттар мен бақылау жүйелерін енгізу қажеттігі туындайды.
OpenAI әзірлеген o3 моделі жасанды интеллектінің адам деңгейіне жақындағанын көрсетті. Бірақ бұл жетістік AGI-дің толық дамуының бастамасы ғана. Алдағы жылдарда жаңа модельдер мен зерттеулер жасанды интеллекттің мүмкіндіктерін одан әрі кеңейтуге ықпал ететіні сөзсіз.
