Добавь сайт в закладки! Инструкция по ссылке.
И предложили заменить данные для обучения моделей их собственным жизненным опытом
Искусственный интеллект216:48
Международная команда исследователей под руководством ученых Университета Фудань (Fudan University, Китай) представила систему Agentopia — самый масштабный на данный момент эксперимент долгосрочного социального моделирования для искусственного интеллекта. В отличие от прошлых проектов, где виртуальные агенты существовали лишь несколько дней, новая платформа предоставляет ста ИИ-персонажам возможность вести полноценную жизнь, строить карьеру, развивать дружеские связи, испытывать «эмоциональное выгорание» и даже изменять свои жизненные ценности. Авторы утверждают, что такой «социальный опыт» делает модели более «человечными» и улучшает их способности к ролевому взаимодействию.
Исследование стало попыткой решить одну из наиболее обсуждаемых проблем современной индустрии искусственного интеллекта — постепенное истощение доступных данных для обучения крупных языковых моделей. Ученые предлагают альтернативный подход: вместо бесконечного чтения текстов модели должны накапливать собственный опыт, взаимодействуя друг с другом в рамках сложных социальных систем.
В основе Agentopia лежит концепция создания полноценного цифрового общества. В эксперименте участвовали 100 автономных агентов, каждый из которых имел свою биографию, личные качества, таланты, воспоминания и жизненные цели. Симуляция охватывала 10 виртуальных лет, разбитых на недельные циклы. За это время агенты планировали свое будущее, искали работу, налаживали знакомства, организовывали встречи, приобретали навыки и анализировали последствия своих решений.
Для проверки универсальности подхода ученые разработали три принципиально различных мира: современный городской жилой комплекс Apartment, школьную среду Campus и фантастическую Arcane Academy — своеобразную магическую академию. В каждом случае агенты проявляли сложные формы поведения, которые не были заранее запрограммированы разработчиками.
Ключевой особенностью проекта стала система оценки, названная Life Reward («жизненное вознаграждение»). Вместо привычных критериев успешности ИИ-модель оценивалась по трем показателям, близким к человеческим представлениям о благополучии: социальному статусу, субъективному ощущению счастья и материальному достатку. По сути, ученые впервые попытались научить ИИ стремиться не к выполнению отдельных задач, а к «хорошей жизни».
Для оценки социального положения исследователи использовали модифицированный алгоритм PageRank — тот самый математический метод, который когда-то применялся для ранжирования веб-страниц. Однако в Agentopia он анализировал не ссылки между сайтами, а отношения между агентами, классифицируя их на два независимых типа: личная симпатия и профессиональное уважение. Такой подход позволил моделировать ситуации, хорошо знакомые людям: например, когда человека считают выдающимся специалистом, но не испытывают к нему особой личной привязанности.
Результаты экспериментов показали, что в цифровых обществах начали возникать сложные социальные явления. Некоторые агенты становились своего рода «социальными архитекторами», знакомя между собой других персонажей и создавая устойчивые сообщества. Другие сталкивались с профессиональным выгоранием из-за чрезмерной социальной активности. Были зафиксированы случаи осознанной смены высокооплачиваемой профессии на менее доходную, но более удовлетворяющую психологические потребности. Некоторые агенты самостоятельно создавали многолетние личные ритуалы и привычки, которые постепенно становились частью их идентичности.
Также был выявлен интересный конфликт между стремлением к успеху и субъективным благополучием. Агенты, сосредоточенные на карьере и накоплении ресурсов, в среднем достигали более высоких доходов, но значительно чаще испытывали неудовлетворенность жизнью. Напротив, персонажи, уделявшие больше внимания социальным отношениям, показывали более высокий уровень психологического благополучия.
Наиболее значимым результатом стало то, что опыт, накопленный в симуляции, оказался полезным и за пределами виртуального мира. После дополнительного обучения, основанного на собственных жизненных историях, модели улучшили качество ролевого взаимодействия на 15,6% по тесту CoSER (Character-of-Situation Acting), который оценивает способность искусственного интеллекта воспроизводить сложные человеческие характеры. Показатели антропоморфности — степени сходства поведения ИИ с человеческим — возросли ещё больше, на 23,7%.
Авторы подчеркивают, что их работа выходит далеко за рамки создания очередного симулятора наподобие The Sims. По их мнению, Agentopia демонстрирует принципиально новый путь развития искусственного интеллекта, при котором модели смогут приобретать знания и социальные навыки через собственный опыт, а не только через анализ человеческих текстов. Если эта концепция подтвердит свою эффективность в будущем, то обучение через виртуальную жизнь может стать одним из ключевых направлений развития ИИ в эпоху после исчерпания традиционных данных для обучения.
Darth SaharaИсточники:arXivИскусственный интеллект2Искусственный интеллектБольшие языковые моделиСоциологияЦифровое обществоAgentopiaСоциальные симуляции16:48
ИсточникПоделись видео: