Какво спира изкуствения интелект да стане наистина „умен“?
Изкуственият интелект вече пише текстове, създава картини, отговаря на въпроси и дори води разговори. Но колкото и впечатляващи да са езиковите модели като GPT или Gemini, нещо липсва. Но какво е то?
Те не разбират света така, както хората – защото нямат опит. Не виждат, не действат, не експериментират.
Двама от най-влиятелните учени в сферата на изкуствения интелект – Дейвид Силвър (DeepMind) и Ричард С. Сътън (основоположник на подсилващото обучение – Reinforcement Learning, RL) – твърдят, че сме достигнали пределите на това, което могат да постигнат моделите, обучени само върху статични текстове.
В нов манифест с красноречивото заглавие „Welcome to the Era of Experience“, те предлагат не просто ъпгрейд, а нова парадигма: ИИ, който учи чрез преживяване, взаимодействие със средата и формулиране на собствени цели.
Това не е научна фантастика – това е следващата стъпка. И тя вече започва в света на XR, гейминга и симулациите. Защото бъдещето на ИИ не е в това, което знае, а в това, което може да преживее.
Кои са визионерите зад „Ерата на опита“?
Двама от най-изтъкнатите изследователи в областта на изкуствения интелект застават зад визията за т.нар. „ера на опита“ – период, в който машините вече не просто обработват данни, а взаимодействат със света, учат чрез преживяване и самостоятелно формулират цели.
Тези учени са не просто теоретици – те са архитекти на някои от най-значимите постижения в историята на ИИ. Запознайте се първо с Дейвид Силвър – човекът, който научи машините да играят, мислят стратегически и побеждават най-добрите.
? Дейвид Силвър – умът зад AlphaGo и AlphaZero
Дейвид Силвър е един от водещите учени в Google DeepMind и стои зад революционните системи AlphaGo и AlphaZero – изкуствени интелекти, които надвиха човешки шампиони в най-сложните стратегически игри, като Go и шах. Той е пионер в областта на подсилващото обучение (reinforcement learning) – метод, при който алгоритмите учат чрез опит и обратна връзка от средата, вместо чрез готови отговори.
Силвър вярва, че бъдещето на интелигентните системи не е в това да бъдат „натъпкани“ със знание, а да бъдат „пуснати“ в света и да го разберат сами – точно както хората.
Силвър вярва, че бъдещето на ИИ не е в статичните модели, обучени веднъж и завинаги, а в динамични агенти, които се развиват чрез непрекъснато взаимодействие с околната среда. AlphaZero, например, не просто запомня ходове – той сам открива стратегии, играейки със себе си милиони пъти. Именно този подход вдъхновява визията за „Ерата на опита“ – нов етап в развитието на интелигентните системи.
? Ричард С. Сътън – бащата на подсилващото обучение
Ричард С. Сътън е един от основоположниците на подсилващото обучение и автор на класическата книга Reinforcement Learning: An Introduction, която се счита за “библията” в тази област. Като изследовател в Университета на Алберта и консултант в DeepMind, Сътън е формирал не само алгоритмите, но и философията зад тях.
Сътън неведнъж е критикувал свръхфокуса върху езиковите модели. В своята култова статия „The Bitter Lesson“ той обяснява, че прогресът в ИИ идва не от човешките правила и структура, а от машини, които сами се учат чрез опит.
Той настоява, че истинската интелигентност не се постига чрез повече данни, а чрез по-добър опит. Според него, ИИ трябва сам да открива какво да прави, като се учи от последствията от своите действия – точно както хората и животните.
В контекста на „Ерата на опита“, Сътън въвежда идеята за агенти, които не чакат да им се каже какво да правят, а сами задават целите си, водени от сигнали от средата, не от човешки инструкции.
Днес, заедно със Силвър, той представя нова визия: ИИ, който не просто знае, а преживява.
Какво представлява „Ерата на опита“?
Документът Welcome to the Era of Experience поставя началото на нов парадигмен преход в изкуствения интелект – от пасивно усвояване на готова информация към активно преживяване и самоинициирано учене.
Текущите големи езикови модели (като GPT) разчитат на предварително подбрани текстове, в които хората вече са задали проблемите и очакват отговори. Те са мощни, но ограничени – защото не могат да формират собствени цели, нито да учат от реално взаимодействие със средата. Това ги прави като ученици, които могат да отговарят на въпроси, но не и да създават нови идеи.
Силвър и Сътън предлагат радикално различен подход: експериментално и преживелищно обучение (experiential learning), при което агентите (ИИ системите) формират свои собствени цели въз основа на сигналите, които получават от средата. Това е революционен скок към по-автономен, адаптивен и потенциално „творчески“ изкуствен интелект.
Stream Agents – изкуственият интелект, който се учи от живота
В основата на „Ерата на опита“ стои понятието stream-based agents – ИИ системи, които не чакат команда, а живеят в поток от преживявания, където всяко действие води до реакция от средата. Тези агенти учат не от база данни, а от взаимодействие – като наблюдават, експериментират и правят грешки, които след това коригират.
Те възприемат света като непрекъснат поток от събития (stream), а не като статичен набор от данни. Вместо да чакат въпрос и да отговорят, те се питат: „Какво има значение тук? Какво мога да направя? Какво научих от това?“ – точно както би направил човек в непозната ситуация.
Този подход е пряко вдъхновен от подсилващото обучение, но отива още по-далеч, защото не залага предварително фиксирани цели. Вместо това, целите се раждат от взаимодействието със света, което означава, че ИИ вече не е просто инструмент – той става истински участник в средата, в която се развива.
XR и геймингът като пясъчник за интелигентни агенти
За да се развиват агенти от ново поколение – такива, които се учат чрез опит – им е нужна динамична, интерактивна и богата среда. И тук идват геймингът и разширената реалност (XR) като перфектни тренировъчни площадки.
Игрите предлагат комплексни правила, стратегии, предизвикателства и целеви сценарии, които наподобяват реалния свят, но в контролирана и мащабируема форма. Те позволяват на ИИ да тества различни подходи, да греши, да се адаптира и да учи в реално време – също както AlphaGo победи най-добрите човешки играчи, но преди това изигра милиони мачове срещу себе си.
От друга страна, XR (Extended Reality) създава мултисензорна симулация на физическия свят, където агентите могат да учат не само визуално, но и чрез движения, навигация и взаимодействия с обекти и хора. XR осигурява емоционална, пространствена и телесна контекстуалност, която прави обучението по-близко до човешкото.
Сливайки игровите светове с XR среда, изследователите получават богати източници на опит, които са далеч по-ефективни от статичните бази данни. Това е мястото, където изкуственият интелект започва да се учи не само как да отговаря – а как да живее, мисли и се развива.
Защо това има значение – за всички нас
„Ерата на опита“ не е просто научна теория. Тя е промяна в начина, по който изкуственият интелект ще се развива, учи и взаимодейства със света. Ако днес големите езикови модели отговарят на нашите въпроси, утре интелигентните агенти ще поставят свои въпроси, ще формулират цели, ще адаптират поведението си и ще участват в решенията ни.
Това променя всичко – от образованието, през медицината, до икономиката и личния живот. ИИ, който се учи чрез опит, ще бъде по-гъвкав, по-разбиращ, по-човешки – защото ще се учи в реално време, в реални (или симулирани) ситуации, и ще разбира света не като текст, а като преживяване.
Ако предходните етапи на изкуствения интелект се основаваха на „научено от човека“, сега навлизаме в свят, където ИИ ще се развива чрез „преживяно от агента“. И в този свят XR и геймингът ще бъдат неговото училище, полигон и вдъхновение. Добре дошли в бъдещето на ученето – добре дошли в Ерата на опита.
