Quizás algún día la IA pueda aprender utilizando métodos similares a los que ya utilizan los humanos, haciéndose preguntas e intentando encontrar las respuestas correctas por sí misma.
el lo reporta cableado hablando de un estudio de la Universidad de Tsinghua, el Instituto de Inteligencia Artificial General de Beijing (BIGAI) y la Universidad Estatal de Pensilvania, un proyecto que destaca la posibilidad de que la IA aprenda a razonar de esta manera «jugando con la codificación».
Los investigadores idearon un sistema llamado Razonador cero absoluto (AZR) que primero se basa en un modelo de lenguaje grande (LLM) para generar desafíos de programación desafiantes pero solucionables en Pitónluego utiliza el mismo modelo para resolver problemas incluso antes de verificar realmente el funcionamiento con la ejecución del código, y finalmente toma en cuenta los éxitos y fracasos como señal para perfeccionar el modelo original, aumentando con el tiempo su capacidad para plantear mejores problemas y resolverlos.
Enfoque que mejora la codificación
Según el equipo que trabajó en este proyecto, su enfoque hizo posible mejorar significativamente la generación de codificación y las capacidades de razonamiento tanto con la versión de 7 mil millones como con la de 14 mil millones de parámetros. Qwen (una familia de grandes modelos de lenguaje desarrollados por Alibaba Cloud y Qwen AI que se destaca en el procesamiento del lenguaje natural, el razonamiento, la resolución de problemas y, lo más importante, capacidades multimodales, procesamiento de texto, imágenes, audio y video).
AZR pudo superar Modelos que tienen en cuenta datos seleccionados por humanos. Uno de los desafíos clave es que por ahora el sistema sólo funciona con problemas que se pueden probar fácilmente, como problemas que involucran matemáticas o codificación; a medida que avance el proyecto se podrá explotar para tareas de IA del agente, para navegación web o para realizar tareas ofimáticas, un modelo de IA capaz de juzgar si las acciones realizadas por el agente son correctas. Una posibilidad fascinante del enfoque de Absolute Zero es que, en teoría, podría permitir que los modelos superen las limitaciones de la enseñanza humana. «En cierto sentido, es una forma de alcanzar la superinteligencia», explica Zilong Zheng, investigador del instituto BIGAI que trabajó en el proyecto.
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