Вихідці з Google створюють сильний ШІ, здатний використовувати будь-який софт та API для виконання завдань
Колишні співробітники Google створили компанію Adept AI з розробки так званого сильного штучного інтелекту (Articial General Intelligence, AGI), здатного використовувати кожне доступне у світі програмне забезпечення, а також інтерфейс програмування (API) як інструмент для виконання поставлених завдань. Компанія вже залучила $65 млн. інвестицій.
Основними бенефіціарами нового проекту стали американський інвестор Сам Мотамерді (Saam Motamedi) та співзасновник соціальної мережі для професіоналів LinkedIn Рід Хоффман (Reid Hoffman) із венчурного фонду Greylock. Також проектом Adept AI зацікавилися глава розробки системи автопілота компанії Tesla Андрій Карпатий (Andrej Karpathy), один із творців месенджера Skype Яан Таллінн (Jaan Tallinn), а також Кріс Рі (Chris Ré), спеціаліст комп’ютерних наук Стенфордського університету та співзасновник компанії яка була придбана Apple у 2017 році.
Співзасновник і генеральний директор Adept AI Девід Луан (David Luan) каже, що їхня компанія є «дослідницькою лабораторією для розробки та створення сильного штучного інтелекту».
До складу компанії також входить технічний директор Нікі Пармар (Niki Parmar), головний науковий спеціаліст Ашиш Васнаві (Ashish Vaswani) та група фахівців, що раніше працювала в компанії DeepMind. Остання належить Google та займається проектами технологій ШІ.
Засновники Adept AI мають глибокий досвід розробки алгоритмів обробки природної мови від OpenAI. Перед тим як залишити Google Луан, Пармар та Васнаві працювали над популярними мовними моделями GPT-2 та GPT-3 для навчання ШІ. Крім цього, Пармар та Васнаві є розробниками нейромережевої архітектури Трансформер, яку вони представили у 2017 році. Вона використовується для обробки послідовностей, таких як текст природною мовою, і для вирішення таких завдань, як машинний переклад та автоматичне реферування.
«Трансформер став першою нейронною мережею, яка могла просто працювати з усіма завданнями з використанням ШІ. Результати переконали мене в тому, що створення сильного штучного інтелекту справді можливе. Ми продовжували навчати все більш комплексні трансформери в надії одного разу прийти до розробки однієї моделі AGI для роботи з усіма методами машинного навчання. Однак у підсумку дійшли висновку, що в нинішніх моделях є одне серйозне обмеження: вони можуть навчатися на текстових даних і за підсумками здатні написати справді відмінний твір, але не здатні взаємодіяти з цифровим світом», – коментує Луан.
Adept AI зосередиться на навчанні нейронної мережі для виконання спільних завдань на комп’ютері, наприклад створення звітів про виконання поставлених завдань або компілювання даних з використанням існуючого програмного забезпечення, такого як Photoshop, Tableau і Twilio.
“Поясню на прикладі: ви можете використовувати мережу GPT-3 для обговорення замовлення піци, але ви не можете змусити її замовити піцу за вас”, – говорить Луан.
Модель Adept AI буде служити як «надбудова», за допомогою якої користувач зможе взаємодіяти з комп’ютером або мобільним пристроєм за допомогою природної мови. Система навчиться виконувати поставлені перед нею завдання за допомогою доступних для неї програмних інструментів. Найголовніше в цьому проекті полягає в тому, що система, навчена використанню ПЗ та інтерфейсів програмування, принаймні теоретично, зможе виконувати команди користувача з урахуванням найбільш ефективних «на її думку» методів, тобто фактично з власної ініціативи. Такий гнучкий і масштабований вид взаємодії між користувачем і системою відрізняється від більш тривіального і жорсткого підходу, що полягає в розшифровці команди й, наприклад, її розборі щодо наявності жорстко закодованих інструкцій і ключових слів.
Розробка Adept вестиметься на базі сучасної архітектури трансформера. “Лише на відміну від моделей, які навчаються на текстах, свою модель ми навчатимемо на взаємодіях з комп’ютером”, – додає Луан.
Спочатку Adept буде здатна виконувати прості завдання, проте згодом їхня складність буде збільшуватися. На думку Луана, одного разу їхня модель зможуть використовувати розробники, наприклад, для допомоги у «мозковому штурмі» та пошуку нових ідей і навіть для виконання наукових досліджень.
