Noua Arhitectură AI „Dragon Hatchling”, Modelată După Creierul Uman, Poate Reprezenta Pasul Cheie Către Inteligența Artificială Generală

Oamenii de știință au dezvoltat un nou tip de model de inteligență artificială (AI) care ar putea să reducă distanța dintre sistemele actuale și mașinile care învață și gândesc mai mult ca noi.

Cercetătorii au proiectat un nou tip de model de limbaj mare (Large Language Model – LLM) pe care îl propun ca o punte între inteligența artificială actuală și o cogniție mai asemănătoare cu cea umană.

Denominat „Dragon Hatchling”, modelul este conceput pentru a simula mai exact modul în care neuronii din creier se conectează și se întăresc prin experiența învățată, conform cercetătorilor de la startup-ul AI Pathway, care a dezvoltat modelul. Ei l-au descris ca fiind primul model capabil să „generalizeze în timp”, adică poate să își ajusteze automat propriile conexiuni neuronale în răspuns la informații noi.

Într-un studiu publicat pe 30 septembrie în baza de date preprint arXiv, echipa a prezentat modelul ca fiind succesorul arhitecturilor existente care stau la baza uneltelor AI generative precum ChatGPT și Google Gemini. Mai mult, au sugerat că modelul ar putea oferi „veriga lipsă” între tehnologia AI de azi și modelele de inteligență inspirate de creier, mai avansate.

„Există multe discuții în desfășurare despre modelele de raționament, în special modelele de raționament sintetic, dacă acestea sunt capabile să extindă raționamentul dincolo de modelele pe care le-au observat în datele reținute, dacă pot generaliza raționamentul pentru modele mai complexe și mai extinse,” a declarat Adrian Kosowski, cofondator și director științific la Pathway, în podcastul SuperDataScience pe 7 octombrie.

„Dovezile sunt în mare parte neconcludente, cu un răspuns general negativ. În prezent, mașinile nu generalizează raționamentul așa cum o fac oamenii, și aceasta este marea provocare unde credem că arhitecturile pe care le propunem ar putea face o diferență reală.”

Învățarea AI-ului să gândească ca oamenii este unul dintre cele mai valoroase obiective în domeniu. Totuși, atingerea acestui nivel de cogniție simulată — adesea referită ca inteligența artificială generală (AGI) — rămâne greu de atins.

O provocare majoră este că gândirea umană este în mod inerent dezordonată. Gândurile noastre nu ne vin în secvențe ordonate și liniare de informații conectate. În schimb, creierul uman este mai degrabă un încurcătură haotică de gânduri, senzații, emoții și impulsuri care se luptă constant pentru atenție.

În ultimii ani, LLM-urile au adus industria AI mult mai aproape de simularea raționamentului uman. LLM-urile sunt de obicei conduse de modele de transformatori, un tip de cadru de învățare profundă care permite modelelor AI să facă legături între cuvinte și idei în timpul unei conversații. Transformatorii sunt „creierul” din spatele uneltelor AI generative precum ChatGPT, Gemini și Claude, permițându-le să interacționeze și să răspundă utilizatorilor cu un nivel convingător de „conștientizare” (cel puțin, în majoritatea timpului).