Как мировые модели заложили основу для искусственного общего интеллекта
30 июня 2025 г.Представьте себе ИИ, который учится, живя в имитационном городе - навигая трафик, реагируя на виртуальные катастрофы и взаимодействуя с цифровыми гражданами. Представьте себе еще одну систему искусственного интеллекта, борясь с непрекращающейся вспышки цифрового вируса, развивая стратегии в режиме реального времени, чтобы содержать распространяющуюся инфекцию в совершенно синтетическом мире.
Это не просто образные сценарии из научно-фантастической игры; Это примеры продвинутых «мировых моделей», внутренних симуляций, которые модели ИИ могут использовать для понимания, прогнозирования и навигации сложных сред. Поскольку эти системы развиваются от простых прогнозирующих алгоритмов в иммерсивные цифровые миры, они обещают революционизировать, как мы разрабатываем игры, проводим научные эксперименты и, возможно, даже развиваем новые формы интеллекта.
Что такое мировые модели?
По их основу мировые модели представляют собой внутренние представления, которые позволяют ИИ моделировать будущие результаты, проверять гипотезы и стратегически планировать поведение. Эта концепция имеет глубокие корни в нейробиологии, вдохновленные тем, как люди и животные предсказывают результаты, основанные на их опыте - явление, широко изучаемое как прогнозирующая обработка. По сути, так же, как люди мечтают обрабатывать воспоминания и сценарии, «мечта» планировать действия и улучшить свои прогнозы. Например, если человек проводит день, чтение на компьютерах, его мечты могут смешать и абстрагировать этот опыт, создавая компактные представления, которые помогают мозгу предвидеть будущие задачи или взаимодействия. Аналогичным образом, системы ИИ используют обученные симуляции для мысленно репетиции действий, увеличивая их шансы на принятие эффективных решений в динамических средах.
В 2018 году новаторская бумага под названием под названием
Среди наиболее продвинутых примеров этого подхода - агенты мечтателей, разработанные DeepMind. Dreamerv2 представил идею изучения сжатой внутренней модели среды, упрощенной абстракции внешнего мира, которая помогает ИИ имитировать и планировать. С помощью этой внутренней модели агенты могут разрабатывать политику, которые являются общими стратегиями принятия решений, например, всегда поворачиваются направо на соединении лабиринта. Эти политики обучаются не путем прямого взаимодействия, а представляя возможное будущее внутри скрытого пространства, внутреннего моделирования, которое убирает ненужные детали, чтобы сосредоточиться на ключевой динамике принятия решений. Это значительно повысило эффективность, позволяя агентам освоить сложные задачи с гораздо меньшим количеством реальных взаимодействий. Совсем недавно,
Видеоигра как испытательный стенд
Видеоигры предлагают идеальную среду для уточнения этих мировых моделей. Игры обеспечивают структурированные, но открытые цифровые ландшафты, которые достаточно сложны для моделирования реальных проблем, но достаточно управляемых, чтобы обеспечить строгие эксперименты. Minecraft, через такие инициативы, как
Еще один выдающийся пример -
Одно из самых иллюстративных исследований Marl
Эта возникающая сложность иллюстрирует силу Marl в сочетании с динамичными мировыми моделями: когда агенты встроены в богатые, интерактивные среды и подвергаются воздействию других с конфликтующими или дополнительными целями, могут появиться удивительно креативные стратегии. Точно так же в нейронной MMO агенты разрабатывают память, стратегическое планирование, территориальность и даже элементарное социальное поведение. Этим агентам не было сказано развивать такое поведение, скорее структуру их мира, и присутствие других агентов, стимулирующих его. Это взаимодействие между MARL и Simuret Surdounts предполагает форму синтетического социального обучения, где интеллект не просто развивается индивидуально, но контекстуально и в коммунально.
Имущение сценариев высоких ставок: цифровая эпидемиология
В то время как игры обеспечивают захватывающую среду для обучения ИИ, сила мировых моделей распространяется на критические реальные приложения, такие как эпидемиологическое моделирование. Во время пандемии Covid-19 вычислительное моделирование оказалось неоценимым в прогнозировании стратегий распространения вируса и тестирования вмешательства. Мировые модели, управляемые ИИ, продвигают эти моделирование дальше, динамически исследуя широкий спектр сценариев «что если» в масштабе и скорости ранее невообразимым.
Такие инструменты, как Episim и
Традиционные симуляции без мировой модели ИИ часто требуют значительной мощности и времени обработки, ограничивая их использование в срочных контекстах принятия решений в реальном времени. Эффективность и адаптивность систем на основе мировой модели делают их особенно многообещающими для областей с высокими ставками, таких как медицина, астрофизика и вычислительная биология, где моделирование сложной динамики необходимо, но часто плотно дорого. Таким образом, мировые модели не просто улучшают реакцию пандемии, они указывают на более широкое будущее, когда ИИ, управляемый моделированием, преобразует то, как мы решаем сложные научные и социальные проблемы.
ИИ, живущий в мирах: от пассивных наблюдателей до активных жителей
Мировые модели принципиально меняют то, как AIS воспринимает и взаимодействует со своей средой. Традиционно системы ИИ интерпретируют статические наборы данных или реагируют на предопределенные стимулы. Системы, основанные на мировой модели, однако, становятся активными участниками в пределах своих внутренних сгенерированных реалий, способных вывести контекст и динамически адаптировать свое поведение. Google DeepMind продемонстрировал это ярко с
Эти системы предлагают будущее, где мы не просто строим инструменты с ИИ; Мы строим сложные моделируемые миры, специально предназначенные для обучения и разработки искусственного интеллекта. Такие цифровые среды обитания позволили бы системам ИИ безопасно изучать сложное поведение, стратегии и взаимодействия перед внедрением в реальные приложения, такие как обучение врачей-врачей, имитируемые медицинские кризисы, переговоры по ИИ практикуют сложные дипломатии или автономные транспортные средства, ориентируясь на виртуальные городские среды, упакованные с непредубежденными сценариями.
Эта статья представлена вам нашим искусственным интеллектом, основанной на студентах и студенческой организации по этике ИИ, стремящейся диверсифицировать перспективы в ИИ помимо того, что обычно обсуждается в современных СМИ. Если вам понравилась эта статья, ознакомьтесь с нашими ежемесячными публикациями и эксклюзивными статьями вhttps://www.our-ai.org/ai-nexus/read!
Игры как лаборатории реальности
Но по мере того, как эти симуляции становятся более богатыми и более жизни, мы приближаемся к философским и этическим границам. Мы просто создаем сложные цифровые инструменты, или мы непреднамеренно разведуем подлинные формы интеллекта в моделируемых средах?
Точно так же Элизер Юдковский, исследователь и писатель по безопасности искусственного интеллекта, предполагает, что очень подробное моделирование может стать неразличимым от самой реальности, потенциально проводя подлинное сознание. Если моделируемые миры, которые мы строим для ИИ, становятся достаточно сложными, могут ли они в конечном итоге привести к формах осознания или интеллекта, неразличимых от биологических организмов? Это превращает вопрос об обучении ИИ из чисто практического вопроса в глубокое этическое соображение.
Концепция «метаверса» часто сосредоточена на человеческом опыте: виртуальные пространства для социального взаимодействия и торговли. Тем не менее, его более глубокий потенциал может заключаться не в человеческом эскапизме, а в выращивании ИИ. В зрении Бострома мета-вершина вполне может быть лабораторией, в которой развиваются и развиваются синтетические интеллекты, исследуя бесчисленные виртуальные жизни, каждый из которых приближает их к границе человеческого интеллекта.
Вывод: границы симуляции
Несмотря на новаторские вклад, в исследованиях мировых моделей и многоагентного обучения подкреплению в последние годы наблюдалось снижение инвестиций со стороны крупных лабораторий. Подъем интереса к крупным языковым моделям отвлекал внимание и финансирование от этих сложных системных проектов, многие из которых, такие как нервные MMO Openai и Marl-эксперименты на основе тегов, предлагали некоторые из самых убедительных демонстраций возникающего интеллекта.
Эти виды исследований могут не принести непосредственно доходов, но они раскрывают одну из самых глубоких и наиболее вдохновляющих пониманий того, какими могут стать искусственные умы. В конце концов, эксперимент Openai's Hide и Seek был проведен 5 лет назад, вечность в исследованиях искусственного интеллекта. Учитывая сегодняшние гораздо большие вычислительные ресурсы, более крупные модели и более богатую среду, можно только представить, какие формы стратегического поведения и синтетической социальности могут возникнуть, если эта граница исследований будет продолжена с равными обязательствами.
Мировые модели быстро превращаются из абстрактных теоретических конструкций в практические инструменты, которые изменяют то, как мы думаем об играх, науке и даже других моделях ИИ. Они обеспечивают подробное тестирование сценариев, стратегическое планирование и безрисковые эксперименты в высоко контролируемых, но динамически сложных средах. По мере того, как эти симуляции становятся более захватывающими и реалистичными, модели ИИ, которые живут внутри, могут начать напоминать органическую жизнь, а не просто кусочки кода - неизведанную территорию для нашего восприятия интеллекта и творения. Возможно, эти моделируемые миры представляют собой не только лаборатории для экспериментов, но и тихой, где могут однажды появиться новые формы сознания.
В конечном счете, мировые модели бросают нам вызов, чтобы пересмотреть границы между реальностью и моделированием, технологиями и жизнью. Когда мы стоим на пороге этой новой цифровой границы, мы должны признать глубокие обязанности и возможности, которые становятся архитекторами миров.
Написано Лив Ските
Оригинал