Ноам Браун, возглавляющий исследования “рассуждающего” искусственного интеллекта в OpenAI, заявил, что определённые формы “рассуждающих” ИИ-моделей могли бы появиться на 20 лет раньше, если бы исследователи “знали правильный подход” и алгоритмы.
Браун ссылается на свою работу над игровым ИИ в Университете Карнеги-Меллона, включая Pluribus, который победил элитных профессиональных игроков в покер. ИИ, в создании которого помогал Браун, был уникален для своего времени в том смысле, что он “рассуждал” над проблемами, а не пытался применить более грубый подход.
“Существовали различные причины, по которым это направление исследований было обделено вниманием”, — сказал Браун. “На протяжении своих исследований я заметил: ладно, чего-то не хватает. Люди тратят много времени на размышления, прежде чем действовать в сложной ситуации. Возможно, это было бы очень полезно в ИИ”.
Он также является одним из архитекторов o1 — ИИ-модели OpenAI, которая использует технику, называемую test-time inference, чтобы “думать” перед тем, как ответить на запросы. Test-time inference предполагает применение дополнительных вычислений к работающим моделям для обеспечения формы “рассуждения”. В целом, рассуждающие модели более точны и надёжны, чем традиционные модели, особенно в таких областях, как математика и наука.
“Существует возможность для сотрудничества между передовыми лабораториями и академическими кругами”, — сказал Браун. “Безусловно, передовые лаборатории изучают академические публикации и тщательно обдумывают: ладно, приводит ли это убедительные аргументы, что если это масштабировать дальше, это будет очень эффективно. Если в статье есть убедительные аргументы, мы исследуем это в наших лабораториях”.
