בינה כללית מלאכותית
הנוף המתפתח של בינה מלאכותית גנרית: סקר של תערובת של מומחים, מולטי-מודאליות והחיפוש אחר AGI
תחום הבינה המלאכותית (AI) ראה צמיחה אדירה בשנת 2023. AI Generative, המתמקד ביצירת תוכן ריאליסטי כמו תמונות, אודיו, וידאו וטקסט, עמדה בחזית ההתקדמות הללו. דגמים כמו DALL-E 3, Stable Diffusion ו-ChatGPT הפגינו יכולות יצירתיות חדשות, אך גם העלו חששות לגבי אתיקה, הטיות ושימוש לרעה.
בעוד בינה מלאכותית גנרטיבית ממשיכה להתפתח בקצב מהיר, נראה שתערובות של מומחים (MoE), למידה מולטי-מודאלית ושאיפות לבינה כללית מלאכותית (AGI) אמורה לעצב את הגבולות הבאים של מחקר ויישומים. מאמר זה יספק סקר מקיף של המצב הנוכחי והמסלול העתידי של AI גנרטיבי, וינתח כיצד חידושים כמו ג'מיני של גוגל ופרויקטים צפויים כמו Q* של OpenAI משנים את הנוף. הוא יבחן את ההשלכות של העולם האמיתי על פני שירותי בריאות, פיננסים, חינוך ותחומים אחרים, תוך התמודדות עם אתגרים מתעוררים סביב איכות מחקר והתאמה של AI עם ערכי האדם.
שחרורו של ChatGPT בסוף 2022 עוררה התרגשות וחששות מחודשים סביב AI, מיכולת השפה הטבעית המרשימה שלו ועד לפוטנציאל להפיץ מידע מוטעה. בינתיים, המודל החדש של גוגל ג'מיני מפגין יכולת שיחה משופרת משמעותית בהשוואה לקודמים כמו LaMDA באמצעות התקדמות כמו תשומת לב גבוהה. פרויקטים שמועות כמו ה-Q* של OpenAI מרמזים על שילוב של בינה מלאכותית בשיחה עם למידת חיזוק.
חידושים אלה מאותתים על שינוי עדיפות לעבר מודלים גנרטיביים מולטי-מודאליים ורב-תכליתיים. גם התחרויות ממשיכות להתחמם בין חברות כמו גוגל, מטה, אנתרופיק ו-Cohere המתחרות על פריצת גבולות בפיתוח AI אחראי.
האבולוציה של מחקר בינה מלאכותית
ככל שהיכולות גדלו, גם מגמות המחקר וסדרי העדיפויות השתנו, ולעתים קרובות התכתבו עם אבני דרך טכנולוגיות. העלייה של למידה עמוקה הציתה מחדש את העניין ברשתות עצביות, בעוד שעיבוד שפה טבעית זינק עם מודלים ברמת ChatGPT. בינתיים, תשומת הלב לאתיקה נשארת בעדיפות קבועה בתוך התקדמות מהירה.
מאגרי Preprint כמו arXiv ראו גם גידול אקספוננציאלי בהגשות בינה מלאכותית, מה שמאפשר הפצה מהירה יותר אך מפחית סקירת עמיתים ומגדיל את הסיכון לשגיאות או הטיות לא מסומנות. יחסי הגומלין בין מחקר להשפעה בעולם האמיתי נותר מורכב, ומצריך מאמצים מתואמים יותר כדי לנווט ההתקדמות.
MoE ומערכות מולטי-מודאליות - הגל הבא של AI גנרטיבי
כדי לאפשר בינה מלאכותית ומתוחכמת יותר במגוון יישומים, שתי גישות שצוברות בולטות הן תערובת של מומחים (MoE) ולמידה רב-מודאלית.
ארכיטקטורות MoE משלבות מספר "מומחי רשתות נוירונים" מיוחדים המותאמים למשימות או לסוגי נתונים שונים. ה-Gemini של Google משתמש ב-MoE כדי לשלוט הן בחילופי שיחה ארוכים והן בתשובה תמציתית לשאלות. MoE מאפשר טיפול במגוון רחב יותר של תשומות ללא גודל דגם בלון.
מערכות מולטי-מודאליות כמו Gemini של גוגל מציבות אמות מידה חדשות על ידי עיבוד אופנים מגוונים מעבר לטקסט בלבד. עם זאת, מימוש הפוטנציאל של AI רב-מודאלי מחייב להתגבר על מכשולים טכניים מרכזיים ואתגרים אתיים.
תאומים: הגדרה מחדש של אמות מידה במולטי-מודאליות
Gemini הוא בינה מלאכותית לשיחה מולטי-מודאלית, שנועדה להבין את הקשרים בין טקסט, תמונות, אודיו ווידאו. מבנה המקודד הכפול שלו, תשומת הלב בין-מודאלית והפענוח הרב-מודאלי שלו מאפשרים הבנה הקשרית מתוחכמת. מאמינים שתאומים חורגים ממערכות מקודד בודדות בשיוך מושגי טקסט עם אזורים חזותיים. על ידי שילוב ידע מובנה והכשרה מיוחדת, Gemini עולה על קודמים כמו GPT-3 ו-GPT-4 ב:
- רחב של שיטות טיפול, כולל אודיו ווידאו
- ביצועים על אמות מידה כמו הבנה מסיבית של שפות ריבוי משימות
- יצירת קוד בשפות תכנות
- מדרגיות באמצעות גרסאות מותאמות כמו Gemini Ultra וננו
- שקיפות באמצעות נימוקים לתפוקות
מכשולים טכניים במערכות מולטי-מודאליות
מימוש AI רב-מודאלי חזק דורש פתרון בעיות בגיוון נתונים, מדרגיות, הערכה ופרשנות. מערכי נתונים לא מאוזנים וחוסר עקביות של הערות מובילים להטיה. עיבוד זרמי נתונים מרובים מאמץ את משאבי המחשוב, ודורש ארכיטקטורות מודלים אופטימליות. יש צורך בהתקדמות במנגנוני קשב ובאלגוריתמים כדי לשלב תשומות מולטי-מודאליות סותרות. בעיות מדרגיות נמשכות עקב תקורה חישובית נרחבת. חידוד מדדי הערכה באמצעות אמות מידה מקיפות הוא חיוני. שיפור אמון המשתמשים באמצעות AI ניתן להסבר עדיין חיוני. טיפול במכשולים טכניים אלה יהיה המפתח לפתיחת יכולות הבינה המלאכותית הרב-מודאלית.
טכניקות למידה מתקדמות כמו למידה בפיקוח עצמי, למידה מטה וכיוונון עדין הן בחזית המחקר של AI, מה שמשפר את האוטונומיה, היעילות והרבגוניות של מודלים של AI.
למידה בפיקוח עצמי: אוטונומיה בהכשרת מודלים
למידה בפיקוח עצמי מדגישה אימון מודלים אוטונומיים תוך שימוש בנתונים לא מסומנים, ובכך מפחיתה מאמצי תיוג ידני והטיות מודל. הוא משלב מודלים גנרטיביים כמו מקודדים אוטומטיים ו-GAN ללמידה של הפצת נתונים ושחזור קלט, ומשתמש בשיטות ניגודיות כמו SimCLR ו-MoCo כדי להבדיל בין צמדי מדגם חיוביים ושליליים. אסטרטגיות חיזוי עצמי, בהשראת NLP ומשופרות על ידי Vision Transformers לאחרונה, ממלאות תפקיד משמעותי בלמידה בפיקוח עצמי, ומציגות את הפוטנציאל שלה בקידום יכולות האימון האוטונומי של AI.
לימוד מטא
Meta-learning, או 'ללמוד ללמוד', מתמקדת בהצטיידות של מודלים של AI ביכולת להסתגל במהירות למשימות חדשות באמצעות דגימות נתונים מוגבלות. טכניקה זו היא קריטית במצבים עם זמינות נתונים מוגבלת, מה שמבטיח שמודלים יכולים להסתגל במהירות ולבצע משימות מגוונות. הוא מדגיש הכללה של מעט יריות, המאפשר לבינה מלאכותית להתמודד עם מגוון רחב של משימות עם נתונים מינימליים, מה שמדגיש את חשיבותה בפיתוח מערכות בינה מלאכותיות ורסטיליות וניתנות להתאמה.
כוונון עדין: התאמה אישית של AI לצרכים ספציפיים
כוונון עדין כולל התאמת מודלים שהוכשרו מראש לתחומים ספציפיים או להעדפות משתמש. שתי הגישות העיקריות שלו כוללות כוונון עדין מקצה לקצה, שמתאים את כל המשקולות של המקודד והמסווג, וכיוונון עדין של חילוץ תכונה, שבו משקלי המקודד מוקפאים לסיווג במורד הזרם. טכניקה זו מבטיחה שמודלים גנרטיביים מותאמים ביעילות לצרכי משתמש ספציפיים או לדרישות תחום, ומשפרות את הישימות שלהם בהקשרים שונים.
יישור ערך אנושי: הרמוניה של AI עם אתיקה
יישור ערכים אנושי מתרכז בהתאמת מודלים של AI עם אתיקה וערכים אנושיים, תוך הבטחה שהחלטותיהם משקפות נורמות חברתיות וסטנדרטים אתיים. היבט זה חיוני בתרחישים שבהם AI מקיים אינטראקציה צמודה עם בני אדם, כמו שירותי בריאות ועוזרים אישיים, כדי להבטיח שמערכות AI מקבלות החלטות בעלות אחריות אתית וחברתית.
פיתוח AGI
AGI מתמקדת בפיתוח בינה מלאכותית עם יכולת להבנה הוליסטית והיגיון מורכב, תוך התאמה ליכולות הקוגניטיביות האנושיות. שאיפה ארוכת טווח זו דוחפת ללא הרף את גבולות המחקר והפיתוח של AI. AGI Safety and Containment מתייחסים לסיכונים הפוטנציאליים הקשורים למערכות AI מתקדמות, תוך שימת דגש על הצורך בפרוטוקולי בטיחות קפדניים והתאמה אתית לערכים אנושיים ולנורמות חברתיות.
MoE החדשני
ארכיטקטורת המודל של Mixture of Experts (MoE) מייצגת התקדמות משמעותית במודלים של שפה מבוססי שנאים, ומציעה מדרגיות ויעילות ללא תחרות. מודלים של MoE, כמו Switch Transformer ו- Mixtral, מגדירים מחדש במהירות את קנה המידה והביצועים של המודל על פני משימות שפה מגוונות.
עיקרון יסוד
מודלים של MoE משתמשים בארכיטקטורה מונעת דלילות עם רשתות מומחים מרובות ומנגנון שער הניתן לאימון, תוך אופטימיזציה של משאבי חישוב והתאמה למורכבות המשימות. הם מפגינים יתרונות משמעותיים במהירות אימון מוקדמת אך מתמודדים עם אתגרים בכוונון עדין ודורשים זיכרון רב להסקת מסקנות.
דגמי MoE ידועים במהירות אימון קדם המעולה שלהם, עם חידושים כמו DeepSpeed-MoE המייעלים מסקנות להשגת זמן השהייה ויעילות עלות טובה יותר. ההתקדמות האחרונה התמודדה ביעילות עם צוואר הבקבוק של התקשורת הכל-לכל, תוך שיפור האימון ויעילות ההסקה.
הרכבת אבני הבניין לבינה כללית מלאכותית
AGI מייצג את האפשרות ההיפותטית של AI להתאים או לחרוג מהאינטליגנציה האנושית בכל תחום. בעוד שבינה מלאכותית מודרנית מצטיינת במשימות צרות, AGI נותרה רחוקה ושנויה במחלוקת בהתחשב בסיכונים הפוטנציאליים שלה.
עם זאת, התקדמות מצטברת בתחומים כמו למידת העברה, אימון ריבוי משימות, יכולת שיחה והפשטה מתקרבת יותר לכיוון החזון הרם של AGI. פרויקט ה-Q* הספקולטיבי של OpenAI שואף לשלב למידת חיזוק בלימודי LLM כצעד נוסף קדימה.
גבולות אתיים והסיכונים של מניפולציה של מודלים של AI
פריצות מעצר מאפשרות לתוקפים לעקוף את הגבולות האתיים שנקבעו במהלך תהליך הכוונון העדין של ה-AI. זה גורם ליצירת תוכן מזיק כמו מידע שגוי, דברי שטנה, הודעות דיוג וקוד זדוני, מהווים סיכונים לאנשים, לארגונים ולחברה בכללותה. לדוגמה, מודל שבור בכלא יכול לייצר תוכן המקדם נרטיבים מפצלים או תומך בפעילויות עבריינות סייבר. (פתרונות אבטחה)
למרות שעדיין לא דווחו על מתקפות סייבר באמצעות פריצת jailbreak, פריצות כלא מרובות הוכחות לקונספציה זמינות בקלות באינטרנט ולמכירה ברשת האפלה. כלים אלה מספקים הנחיות שנועדו לתפעל מודלים של AI כמו ChatGPT, מה שעשוי לאפשר להאקרים להדליף מידע רגיש דרך צ'טבוטים של החברה. התפשטות הכלים הללו בפלטפורמות כמו פורומים של פשעי סייבר מדגישה את הדחיפות בטיפול באיום הזה. (למידע נוסף )
הפחתת סיכוני פריצת Jailbreak
כדי להתמודד עם איומים אלה, יש צורך בגישה רב-גונית:
- כוונון עדין חזק: הכללת נתונים מגוונים בתהליך הכוונון משפרת את ההתנגדות של המודל למניפולציה אדוורסרית.
- אימונים יריביים: אימון עם דוגמאות יריבות משפר את יכולתו של המודל לזהות ולהתנגד לתשומות מניפולציות.
- הערכה קבועה: ניטור רציף של תפוקות מסייע באיתור סטיות מהנחיות אתיות.
- פיקוח אנושי: עירוב בודקים אנושיים מוסיפה שכבה נוספת של בטיחות.
איומים מבוססי בינה מלאכותית: ניצול ההזיה
הזיה בינה מלאכותית, שבה מודלים מייצרים פלטים שאינם מבוססים על נתוני האימון שלהם, ניתן לנשק. לדוגמה, תוקפים עשו מניפולציות ב-ChatGPT כדי להמליץ על חבילות שאינן קיימות, מה שהוביל להפצת תוכנות זדוניות. זה מדגיש את הצורך בערנות מתמשכת ובאמצעי נגד חזקים נגד ניצול כזה. (חקור עוד)
בעוד שהאתיקה של רדיפה אחרי AGI נותרה כרוכה במרדף, השאיפה שלה ממשיכה להשפיע על כיווני מחקר בינה מלאכותית - בין אם המודלים הנוכחיים דומים לאבני דריכה או מעקפים בדרך לבינה מלאכותית ברמת האדם.
