Oriģinālā versija no šis stāsts parādījās Kvantu žurnālsApvidū
Mums reiz tika apsolītas pašbraucošas automašīnas un robotu kalpones. Tā vietā mēs esam redzējuši mākslīgā intelekta sistēmu pieaugumu, kas mūs var pārspēt šahā, analizēt milzīgas teksta rāmes un sastādīt sonetus. Šis ir bijis viens no mūsdienu laikmeta lielajiem pārsteigumiem: fiziskiem uzdevumiem, kas cilvēkiem ir viegli, robotiem izrādās ļoti grūti, savukārt algoritmi arvien vairāk spēj atdarināt mūsu intelektu.
Vēl viens pārsteigums, kas jau sen ir sašutis par pētniekiem, ir tie algoritmu knābji viņu pašu, dīvainas radošuma veidam.
Difūzijas modeļi, attēlu ģenerējošu instrumentu, piemēram, Dall · E, Imagen un stabilas difūzijas, mugurkauls ir izstrādāti, lai radītu oglekļa kopijas no tiem attēlu, uz kuriem tie ir apmācīti. Tomēr praksē tie, šķiet, improvizē, sajaucot elementus attēlos, lai izveidotu kaut ko jaunu – ne tikai muļķīgas krāsas lāse, guess arī saskaņoti attēli ar semantisku nozīmi. Tas ir “paradokss” aiz difūzijas modeļiem, sacīja Giulio BiroliAI pētnieks un fiziķis École Normale Supérieure Parīzē: “Ja viņi strādāja perfekti, viņiem vajadzētu tikai iegaumēt,” viņš sacīja. “Wager viņi to nedara – viņi faktiski spēj ražot jaunus paraugus.”
Lai ģenerētu attēlus, Difūzijas modeļi izmanto procesu, kas pazīstams kā denoizēšanaApvidū Viņi pārveido attēlu digitālā troksnī (nesakarīgā pikseļu kolekcijā), pēc tam to samontē. Tas ir tāpat kā atkārtoti izlikt gleznu caur smalcinātāju, līdz viss, kas jums ir palicis, ir smalku putekļu kaudze, pēc tam gabalus atkal salabot kopā. Gadiem ilgi pētnieki ir domājuši: ja modeļi tikai saliek salikšanu, tad kā jaunums nonāk attēlā? Tas ir tāpat kā pārkārtot jūsu sasmalcināto gleznu par pilnīgi jaunu mākslas darbu.
Tagad divi fiziķi ir izvirzījuši satriecošu apgalvojumu: difūzijas modeļu radošums noved pie radošuma radošuma. A papīrpapīrs Prezentēts Starptautiskajā mašīnmācības konferencē 2025. gadā, duets izstrādāja apmācītu difūzijas modeļu matemātisko modeli, lai parādītu, ka viņu tā dēvētā radošums faktiski ir deterministisks process-tiešas, neizbēgamas viņu arhitektūras sekas.
Apgaismojot difūzijas modeļu melno kasti, jaunajam pētījumam varētu būt liela ietekme uz turpmākiem AI pētījumiem un, iespējams, pat mūsu izpratnei par cilvēka radošumu. “Papīra patiesais spēks ir tas, ka tas padara ļoti precīzu prognozi par kaut ko ļoti netriviālu,” sacīja Luca Ambrogionidatorzinātnieks Radboud universitātē Nīderlandē.
Dibeni uz augšu
Masons KambsAbsolvents, kurš studē lietišķo fiziku Stenfordas universitātē un jaunā papīra galvenais autors, jau sen ir fascinēts ar morfoģenēzi: procesiem, ar kuriem dzīvās sistēmas ir samontētas.
Viens no veidiem, kā izprast embriju attīstību cilvēkiem un citiem dzīvniekiem Tēringa modelisnosaukts pēc 20. gadsimta matemātiķa Alana Turinga. Turing raksti izskaidro, kā šūnu grupas var sakārtot sevi atšķirīgos orgānos un ekstremitātēs. Būtiski, ka šī koordinācija notiek vietējā līmenī. Nav neviena izpilddirektora, kas pārrauga triljonus šūnu, lai pārliecinātos, ka tās visas atbilst galīgajam ķermeņa plānam. Citiem vārdiem sakot, atsevišķām šūnām nav kāda pabeigta ķermeņa projekta, uz kura balstīt viņu darbu. Viņi tikai rīkojas un veic labojumus, reaģējot uz kaimiņu signāliem. Šī no apakšas augšupvērstā sistēma parasti darbojas vienmērīgi, guess ik pa laikam tā notiek greizi-piemēram, ar papildu pirkstiem, kas ražo rokas.
