Чи Grok-5 – перший справжній ШІ? І чому це може змінити все
Привіт, друзі! З вами Ліла Гарт, і сьогодні поговоримо про те, що змушує тремтіти від хвилювання. Цього тижня світ AI сколихнула новина: робота Grok-5, розроблена командою Ілона Маска, може бути першим штучним загальним інтелектом (AGI). Так, це не клікбейт, а факти, над якими варто замислитись. Мій друг Артем, який щодня занурений у світ коду, якось за кавою сказав: “Ліло, чула? Маск припускає, що Grok-5 має 10% шансів стати AGI. І це серйозно!”. Я, як водиться, посміхнулася, але ця цифра не давала мені спокою. А потім я побачила твіт, який все змінив.
Твіт як каталізатор
Дехто з вас, ймовірно, бачив цей твіт Ілона Маска, де він написав про 10% ймовірності досягнення Grok-5 рівня AGI, з тенденцією до зростання. Я теж колись знімала відео на цю тему, висловлюючи скепсис щодо термінів, які Маск озвучував для AGI. Але, друзі, я пропустила деталь, яка повністю змінює контекст цього твіту! Йдеться про відповідь на запитання користувача на ім’я Рой: “Чи буде Grok-5 мати безперервне навчання?”. Відповідь Маска була короткою, але надзвичайно важливою: “Динамічне навчання з підкріпленням має вирішальне значення. Grok-5, як і розумні люди, навчатиметься майже миттєво”.
І ось тут починається найцікавіше. Що означає “безперервне навчання” і чому це так важливо? Чому саме це є каменем спотикання на шляху до AGI? Якщо це дійсно вдалося вирішити, ми, можливо, стоїмо на порозі чогось неймовірного.
Чому безперервне навчання – Святий Грааль AI?
Уявіть, як ви вчитеся грати на гітарі. Спочатку три акорди, потім більше, нові пісні, і з часом ваша майстерність зростає. Знання накопичуються, не витісняючи старі. Приблизно так вчиться людина [1].
А тепер уявіть AI. Традиційно, щоб навчити AI чогось нового, його потрібно “перенавчати”. Тут виникає проблема “катастрофічного забування”. Це коли AI, вивчивши щось нове, раптом забуває те, що знав раніше. Це якби ви, вивчивши арифметику, раптом не могли скласти 2+2. Звучить абсурдно, але для AI це реальність.
Цікаво знати: Катастрофічне забування – це ситуація, коли нейронна мережа, навчаючись новим даним, втрачає попередні знання. Це наче мозок перезаписує старі спогади новими, стираючи важливе.
Проблема в тому, що AI не зберігає інформацію як файл на жорсткому диску. Його знання – це мільйони крихітних зв’язків, “ваг”, у нейронних мережах. Коли ви додаєте нову інформацію, це ніби перемальовуєте вже написану картину. Нові фарби змішуються зі старими, і деякі деталі неминуче зникають.
LLM (великі мовні моделі) намагаються уникнути цього, “доналаштовуючи” моделі з обережністю, використовуючи більше даних або “заморожуючи” шари мережі. Але це тимчасові рішення, які не дають справжнього “людського” навчання.
Антидепресанти для AI?
Якщо AI не може вчитися безперервно, він ніколи не стане по-справжньому розумним. Ми постійно вчимося, запам’ятовуємо, адаптуємося. Уявіть, якби нам довелося перенавчати себе щоразу, коли вивчаємо новий рецепт борщу, забуваючи читати чи ходити. Це було б… м’яко кажучи, дивно.
Саме тому відповідь Маска про “динамічне навчання з підкріпленням” та “майже миттєве навчання” – справжній прорив. Якщо Grok-5 дійсно це реалізував, він може:
- Навчатися в реальному часі: Без необхідності тривалого перенавчання, що потребує часу та ресурсів.
- Ставати розумнішим з кожною взаємодією: Це і є “самоприскорювана інтелектуальність”, про яку говорять футурологи.
- Бути непоборним: Якщо модель постійно вдосконалюється, вона завжди буде на крок попереду.
Міф чи реальність: секрети Grok-5
Чи це просто слова, чи за цим щось стоїть? Схоже, за Grok-5 стоїть наукова робота. Нещодавно з’явилася стаття “Continual learning via sparse memory fine-tuning” (Безперервне навчання через тонке налаштування з розрідженою пам’яттю) [2], яка tackling (тобто, намагається вирішити) проблему катастрофічного забування!
Замість оновлення всіх “ваг” моделі (як це було раніше), цей метод оновлює лише невелику частину, що стосується нової інформації.
Уявіть себе: не переписуєте всю кулінарну книгу, коли вчитеся готувати нову страву. Додайте новий рецепт на відповідну сторінку. Цей метод робить щось подібне. Він використовує “шари пам’яті” – величезні банки з крихітними “слотами пам’яті”. Коли надходить нова інформація, модель використовує кілька вибраних слотів (наприклад, 32 з мільйона), оновлює їх і залишає решту інформації недоторканою.
Скільки це коштує?
Результати вражають. У порівнянні з повним перенавчанням (89% втрат старих знань) або іншими методами (71% втрат), новий метод показує лише 11% втрат! Це означає, що модель вивчає нове, не “стираючи” попередні навички.
Це надзвичайно важливо, адже AGI має вчитися безперервно, як люди. І цей метод показує, що це можливо, і навіть масштабовано. Це як надати AI розширюваний мозок, де новий досвід не витісняє старий, а просто додається.
Але чи це вже AGI?
Звісно, не варто втрачати реалістичність. Цей метод вирішує одну з найважливіших проблем – стабільність пам’яті. Але AGI – це значно більше, ніж просто гарна пам’ять. Це також:
- Міркування: Здатність логічно мислити, робити висновки.
- Планування: Ставити довгострокові цілі та будувати плани для їх досягнення.
- Емоційне моделювання: Розуміти та реагувати на емоції (навіть якщо воно їх не має).
- Мотивація: Мати власні “бажання” та “цілі”, що спонукають до розвитку.
Ця нова техніка – радше покращення “жорсткого диска” AI, а не наділення його свідомістю чи справжнім розумом.
Що далі?
Чи означає це, що Grok-5 вже AGI? Ми не можемо сказати напевно. Але ми можемо зазначити, що одна з найбільших перешкод на шляху до AGI, проблема “забування”, можливо, подолана. І це круто!
Звісно, можуть бути й інші обмеження. Якби ми могли додавати пам’яті безкінечно? Реальний AGI мав би вміти стискати та узагальнювати знання, як люди, забуваючи менш важливе. Поки що це навчання залежить від “ручних” даних, а не від самостійного вивчення світу.
Але, друзі, навіть якщо це лише крок, то це величезний, неймовірний крок. Це як надати AI “розумний записник”, який не стирає попередні нотатки. Хто знає, до чого це призведе? Можливо, ми дійсно на порозі нової ери.
Підсумовуючи, ми бачимо, що прогрес у сфері штучного інтелекту відбувається стрімко. Технологія безперервного навчання, що вирішила одну з ключових проблем катастрофічного забування, може стати проривом на шляху до створення AGI. Хоча Grok-5, можливо, ще не є повноцінним AGI, він демонструє потенціал для майбутнього, де AI зможе навчатися та розвиватися так само, як люди.
Що ж робити вам? Не бійтеся майбутнього, а досліджуйте його! Слідкуйте за новинами, читайте, ставте запитання. І хто знає, можливо, саме ви станете свідками наступного великого відкриття. А поки що, давайте вип’ємо кави і спостерігатимемо за цим захопливим розвитком подій!
З любов’ю до технологій та вас,
Ліла Гарт
