פריצת דרך של מדענים ישראלים: AI על סף שינויים קיצוניים
חוקרים מאוניברסיטת תל אביב ואוניברסיטת סטנפורד הראו שבינה מלאכותית יכולה לרכוש כישורי חיזוי ללא אימון על נתונים אמיתיים. שתי מודלים קיימו אינטראקציה: האחת יצרה רצפי תווים, השנייה למדה לחזות אותם. לאחר הכנה כזו, המודל שיפר את תוצאותיה על נתונים מתחומים שונים—משפה ועד גנטיקה.
חוקרים מאוניברסיטת תל אביב ואוניברסיטת סטנפורד הראו שבינה מלאכותית יכולה לרכוש כישורי חיזוי כלליים ללא אימון על טקסטים, תצלומים, הקלטות או נתונים אחרים מהעולם האמיתי. המודל אומנה אך ורק על משימות שנוצרו באופן מלאכותי, ולאחר מכן שיפרה את תוצאותיה בבדיקה על נתונים מתחומים שונים—משפה ומוזיקה ועד גנטיקה. השיטה נקראת Zero-Data Pretraining. בניסוי, שתי מודלים התחילו מאפס ולמדו באינטראקציה: הראשונה יצרה תוכניות מחשב קצרות שיצרו רצפי תווים, השנייה ניסתה לחזות את התו הבא. לאחר הכנה כזו, המודל המתאמנת הצליחה טוב יותר בחיזוי על נתונים שלא היו במשימות האימון שלה. העבודה בוצעה בהנחיית ד"ר יואב לוין. המחקר מציע תשובה ראשונית לשאלה האם לאינטליגנציה יש מרכיב אוניברסלי שניתן לפתח ללא נתונים חיצוניים. לוין מדגיש את היקף הניסוי המוגבל.