Машина Дарвина-Геделя: открытая эволюция самосовершенствующихся агентов |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-06-11 18:02 Дженни Чжан, Шенгран Ху, Конг Лу, Роберт Лэнг, Джефф Клун Sakana AI 2025 Статья: https://arxiv.org/abs/2505.22954 Код: https://github.com/jennyzzt/dgm "Машина Дарвина Гёделя (DGM) — самосовершенствующийся агент, способный изменять свой собственный код. Вдохновляясь эволюцией, мы поддерживаем расширяющуюся линию вариантов агентов, позволяющую открыто исследовать обширное проектное пространство таких «самосовершенствующихся» агентов." Если говорить проще, в конце мая исследователи создали ИИ, который способен преодолевать собственные ограничения, переписывая свой код самостоятельно, чтобы поумнеть. Это идея Дарвина Гёделя (DGM) — нового типа ИИ, который сочетает две идеи: 1. Машины Гёделя (самосовершенствующиеся программы, основанные на логике) 2. Дарвинская эволюция (мутации и отбор). Вместо того, чтобы зависеть от человека при проектировании каждого улучшения, DGM экспериментирует со сменой собственного кода, сохраняет хорошие результаты, а плохие выбрасывает. Вот как это работает. DGM держит развивающуюся библиотеку кодирующих агентов — маленькие программы, которые умеют писать или исправлять код. Выбирает одного агента, подстраивает его с помощью большой модели ИИ и проверяет, работает ли новая версия лучше. Если так, то новая версия присоединяется к библиотеке. Со временем этот процесс строит растущее дерево более умных и разнообразных агентов, пишущих код. Этой системе не нужно, чтобы кто-то говорил ей, как выглядит «лучше» каждый раз. Он понимает это через задачи по кодированию в реальном мире и учится повышать свою собственную способность к совершенствованию. Какие последствия? - Замороженные LLM-версии превращаются в реликт. Появляется класс софта, который каждый день становится умнее без участия команды. - Предприниматели получают площадку, где продукт сам повышает конверсию, экспериментируя над собственным кодом. - Инвесторы сталкиваются с активом, чья ценность может удвоиться за ночь без дополнительного капитала. - Регуляторы получают головную боль: как сертифицировать систему, которая переписывает себя быстрее, чем выходит документация. - Проблема полной безопасности ИИ становится нерешаемой А вы что думаете? Грозит нам восстание машин или это всё пиар? Источник: github.com Комментарии: |
|