AI 2027: различия между версиями

Строка 232: Строка 232:


Тем не менее, также возможно, что ИИ, которые первыми автоматизируют R&D в области ИИ, все еще будут думать в основном достоверными английскими цепочками рассуждений. Если так, это значительно облегчит обнаружение несогласованностей (misalignments), и в целом наша история будет существенно иной и более оптимистичной.
Тем не менее, также возможно, что ИИ, которые первыми автоматизируют R&D в области ИИ, все еще будут думать в основном достоверными английскими цепочками рассуждений. Если так, это значительно облегчит обнаружение несогласованностей (misalignments), и в целом наша история будет существенно иной и более оптимистичной.
}}


{{Collapse|Итеративная дистилляция и амплификация (ИДА)|
Самосовершенствование для общего интеллекта ранее видело незначительные успехи. Но в начале 2027 года оно приносит огромную отдачу. В ИДА (Iterated Distillation and Amplification) двумя необходимыми ингредиентами для этого являются:
# '''Амплификация:''' Имея модель M0, потратить больше ресурсов для улучшения производительности. Например, позволяя модели думать дольше, или запуская множество копий параллельно, или и то, и другое, а также имея аналогично интенсивный процесс оценки результата и отбора только лучших ответов, вы можете потратить на порядки больше вычислительных ресурсов, чтобы получить ответы (или рабочие продукты), которые заметно выше качеством. Назовем эту дорогую систему Amp(M0).
# '''Дистилляция:''' Имея амплифицированную модель Amp(M0), обучить новую модель M1 имитировать ее, т. е. достигать тех же результатов, что и Amp(M0), но быстрее и с меньшими затратами вычислительных ресурсов. Результатом, будем надеяться, будет более умная модель M1. Затем вы можете повторить процесс.
}}
}}