Учёные обнаружили у ИИ новый феномен — «эффект тренировки в помещении»

Post Thumbnail

Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) и других научных центров совершили неожиданное открытие в области обучения искусственного интеллекта, которое противоречит общепринятым подходам к тренировке ИИ-агентов.

Учёные обнаружили феномен, названный ими «эффектом тренировки в помещении» (indoor training effect). Вопреки традиционному мнению, что симулированная среда обучения должна максимально точно соответствовать реальным условиям работы, исследование показало: тренировка в полностью отличающейся, более предсказуемой среде может привести к лучшим результатам.

«Если мы учимся играть в теннис в закрытом помещении, где нет шума, мы можем легче освоить различные удары. Затем, перейдя в более шумную среду, например, на ветреный корт, у нас может быть более высокая вероятность хорошей игры, чем если бы мы начали обучение в ветреных условиях», – объясняет Серена Боно, научный сотрудник MIT Media Lab и ведущий автор исследования.

Для проверки своей теории исследователи использовали игры Atari, модифицированные для включения элемента непредсказуемости. В частности, они экспериментировали с игрой Pac-Man, изменяя вероятности движения призраков. Результаты оказались неожиданными: ИИ-агент, обученный в версии игры без шума, показывал лучшие результаты в «шумной» среде, чем агент, тренировавшийся в условиях с помехами.

Это открытие особенно важно для развития домашней робототехники. Традиционно считалось, что робот, обученный выполнять бытовые задачи на фабрике, может неэффективно работать на кухне пользователя из-за различий в среде. Новое исследование предлагает принципиально иной подход к решению этой проблемы.

«Это совершенно новый взгляд на проблему. Вместо того чтобы пытаться сделать тренировочную среду максимально похожей на тестовую, мы можем создавать симулированные среды, где ИИ-агент учится даже лучше», – отмечает соавтор исследования Спандан Мадан, аспирант Гарвардского университета.

Почитать из последнего
Вайб-кодинг убивает Open Source - и это проблема для всех
Исследователи из Центрально-Европейского университета в Вене обнаружили жёсткую закономерность. Вайб-кодеры только потребляют ресурсы, но ничего не отдают обратно. Откуда нейросеть может взять знания? А берет она их из Open Source. Из тех самых бесплатных библиотек и фреймворков, которые энтузиасты создавали 10летиями.
Как уболтали ИИ-бота на скидку 80%
Владелец небольшого бизнеса в Англии поставил на сайт чат-бота на ИИ, чтобы он отвечал на вопросы клиентов по ночам. Полгода всё работало идеально — бот консультировал и помогал оформлять заказы, даже продажи росли. А потом нашёлся 1 хитрец, который за час беседы выманил у искусственного интеллекта скидку 80% на заказ в £8000.
Как DeepSeek обманул Anthropic и что из этого вышло
Представьте: вы годами строите уникальную технологию, вкладываете миллиарды, а кто-то просто скачивает её через прокси. Именно это произошло с Anthropic. Компания раскрыла промышленный шпионаж 3 китайских лабораторий. DeepSeek, Moonshot и MiniMax.
Учёные сломали защиту ИИ обычным вопросом
Исследователи из Microsoft наткнулись на дыру размером с ворота. Оказалось, что всю защиту ИИ можно обойти на этапе обучения 1 безобидным запросом. И дальше модель превращается в послушную машину по производству любой гадости.
США обвинили Nvidia в помощи китайским военным через DeepSeek
Глава комитета Конгресса по Китаю Джон Муленаар направил письмо министру торговли Говарду Латнику с серьёзными обвинениями. По его словам, документы Nvidia свидетельствуют, что инженеры компании помогали китайскому стартапу DeepSeek оптимизировать обучение их моделей. Теперь эти модели развёрнуты в подразделениях планирования мобилизации Народно-освободительной армии Китая.