Sztuczna inteligencja potrzebuje danych do nauki. Dane treningowe dla modelu. Każdemu kto choć trochę interesuje się AI zdążyło już utknąć to w głowie. Do tej pory trening każdego modelu, jaki znamy opierał się niemal wyłącznie na danych dostarczanych przez ludzi. Były to milionach przykładów, które miały nauczyć algorytmy, jak rozpoznawać wzorce, rozumować czy rozwiązywać problemy. Jednak podejście reprezentowane przez Absolute Zero Reasoner (AZR) radykalnie zmienia tę perspektywę. To model, który nie potrzebuje zewnętrznych danych, by się uczyć.
Czym Jest AZR?
Żadnych baz tekstów, kodu, zbiorów zadań matematycznych ani oznaczonych odpowiedzi. AZR sam tworzy swoje problemy, sam je rozwiązuje i sam ocenia, czy zrobił to dobrze. AZR osiągnął lepsze wyniki niż modele trenowane na starannie dobranych, ludzkich danych. Wszystko to w całkowicie odizolowanym procesie, bez kontaktu z jakimkolwiek zewnętrznym źródłem wiedzy.
Za tym rewolucyjnym podejściem stoi zespół naukowców z Uniwersytetu Tsinghua, BIGAI i Pennsylvania State University. Ich celem było stworzenie modelu, który będzie rozwijał się samodzielnie tj. bez instrukcji i bez podpowiedzi. Tak powstała koncepcja “Absolute Zero” czyli punktu wyjścia, w którym sztuczna inteligencja nie korzysta z niczego z zewnątrz, a mimo to osiąga imponujące rezultaty.
Jak działa taki mechanizm uczenia się bez danych? W jaki sposób model sam ocenia swoje postępy? I dlaczego ten przełom może oznaczać zupełnie nowy rozdział w rozwoju sztucznej inteligencji?
Mechanizm działania AZR
Jak nauczyć model sztucznej inteligencji bez dostępu do zewnętrznych danych? Klucz leży w połączeniu dwóch innowacyjnych koncepcji: samogenerowania zadań oraz Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR) czyli uczenia ze wzmocnieniem z mierzalną, weryfikowalną nagrodą.
Zadania znikąd: model sam tworzy, co ma rozwiązać
AZR nie uczy się z gotowych przykładów. Zamiast tego sam generuje zadania, które następnie próbuje rozwiązać. Jeśli się uda, super, a jeśli nie, uczy się na błędach. Model zapisuje wyniki i analizuje, co działało, a co nie.
Ten proces opiera się na iteracyjnych przebiegach, w których AZR:
- Proponuje nowe zadanie (np. kodowe lub matematyczne),
- Próbuję je rozwiązać,
- Sprawdza poprawność rozwiązania dzięki wbudowanemu systemowi weryfikacji,
- Na tej podstawie ocenia, czy warto dany typ zadania powtarzać, modyfikować, czy odrzucić.
Nagroda za konkret: Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR)
Zamiast nagród opartych na “wrażeniu”, że coś jest poprawne, AZR opiera się na twardych danych. Kod działa lub nie, wynik równania się zgadza lub nie. To właśnie weryfikowalność odpowiedzi stanowi podstawę RLVR. Model uczy się nie tyle tego jak rozwiązywać zadania, ile czy rozwiązanie jest skuteczne. Jeśli odpowiedź przynosi oczekiwany rezultat, wtedy jest nagradzany. Jeśli natomiast okazuje się, że nie, to optymalizuje swoją strategię.
Ten zamknięty cykl uczenia się pozwala AZR doskonalić się bez żadnych wskazówek z zewnątrz. Każdy nowy etap treningu to krok dalej w coraz bardziej złożonym procesie rozumowania.
Wbudowany egzekutor kodu
Clue weryfikacji rozwiązań jest code executor czyli system, który automatycznie uruchamia wygenerowany kod lub rozumowanie matematyczne i sprawdza, czy działa. Dzięki temu AZR może samodzielnie eksperymentować i budować “instynkt” poprawności. Cały cykl nauki odbywa się bowiem przez realne testowanie i potwierdzanie wyników.
W ten sposób model buduje swoje rozumowanie od zera, krok po kroku. Bez danych wejściowych, bez człowieka w pętli, ale z bardzo konkretnym mechanizmem sprzężenia zwrotnego.
Uczenie bez danych. Paradoks czy przełom?
W świecie sztucznej inteligencji dane uznano już za nowe paliwo. Bez nich nie ma bowiem mowy o trenowaniu modeli, doskonaleniu rozpoznawania wzorców czy budowaniu zdolności rozumowania. A jednak AZR udowadnia, że możliwe jest coś, co do niedawna wydawało się czystym paradoksem. AI ucząca się całkowicie bez danych zewnętrznych.
Koniec ery datasetów?
W tradycyjnym podejściu uczenie modeli wymagało ogromnych baz danych tj. ręcznie przygotowanych zbiorów pytań i odpowiedzi, przykładów kodu, zadań matematycznych czy tekstów naturalnych. Jednak skala potrzeb rosła do tego stopnia, że nawet najwięksi w branży zaczęli dostrzegać barierę. Tworzenie nowych, wysokiej jakości zestawów danych staje się bowiem coraz trudniejsze. AZR całkowicie eliminuje potrzebę datasetów, tworząc alternatywny model nauki.
Odrzucenie ludzkich wzorców jako krok w stronę autonomii?
Większość dotychczasowych systemów AI stara się imitować ludzkie wzorce myślenia i rozwiązywania problemów, bazując na danych dostarczonych przez ekspertów. AZR idzie w zupełnie innym kierunku: nie uczy się od ludzi, lecz buduje własną ścieżkę rozwoju, autonomicznie eksplorując przestrzeń problemów i rozwiązań.
Tego typu podejście przyspiesza proces nauki jak i pozwala modelowi odkrywać niestandardowe strategie i „nieludzkie” ścieżki rozumowania. Te z kolei mogą prowadzić do zaskakująco skutecznych rezultatów.
Od eksperymentów do SOTA. Przewaga nad modelami uczonymi tradycyjnie
Brzmi teoretycznie? Być może. Jednak AZR to nie tylko idea. W testach benchmarkowych model przewyższył inne systemy, w tym takie, które były trenowane na starannie dobranych, eksperckich zbiorach danych. W kategorii kodowania i zadań matematycznych model AZR osiągnął wyniki state-of-the-art, mimo że nigdy nie „widział” zadań, na których był oceniany.
Transfer umiejętności w różnych dziedzinach
Jednym z najbardziej fascynujących aspektów AZR jest jego zdolność do działania w wielu różnych dziedzinach. Mimo że nie był trenowany na żadnym konkretnym zestawie danych, model wykazuje imponującą zdolność do tzw. uogólnienia międzydziedzinowego (cross-domain generalization).
Kod czy matematyka? Dla AZR to wszystko jedno
Tradycyjne modele AI często są wyspecjalizowane. To znaczy, że jeden dobrze radzi sobie z kodem, inny z tekstami, a jeszcze inny z zadaniami matematycznymi. AZR przełamuje te granice. Model, który rozwijał się samodzielnie bez nadzoru człowieka, osiąga wysokie wyniki w wielu dziedzinach jednocześnie.
Dla przykładu, wersja AZR-Coder-7B nie tylko pokonała konkurencyjne modele w benchmarkach kodowania, ale też poradziła sobie doskonale w zadaniach wymagających logicznego rozumowania matematycznego, mimo że teoretycznie nie była w tym celu specjalnie trenowana. To oznacza, że uczy się ogólnych mechanizmów rozumowania, które potrafi zastosować w zupełnie nowych kontekstach.
Wewnętrzna uniwersalność – jak to możliwe?
Sekret tkwi w strukturze samego procesu uczenia. AZR nie skupia się na powierzchownym „dopasowywaniu się do wzorca” (czyli np. rozpoznawaniu konkretnych typów zadań), lecz uczy się zasad, które pozwalają rozwiązywać problemy logiczne niezależnie od ich formy. Rozumie reguły, uczy się planować, szacować wynik, testować rozwiązania. Dzięki temu potrafi zastosować tę samą logikę w zadaniach kodowych, fizycznych, a nawet abstrakcyjnych.
Przewaga, która się skaluje
Co ciekawe, wraz ze wzrostem rozmiaru modelu AZR nie tylko się nie zatrzymuje, ale rozwija jeszcze większe zdolności uogólniania. W testach wykazano, że modele większe (np. 7B i 14B parametrów) osiągają coraz lepsze wyniki w dziedzinach, w których nigdy nie były trenowane.
Taka zdolność transferu umiejętności może w przyszłości oznaczać prawdziwie uniwersalne modele AI, które nie będą już wymagać osobnych wersji dla różnych branż i zadań. Jeden system może tak samo dobrze rozumieć kod, analizować dane, interpretować teksty prawne czy rozwiązywać równania różniczkowe, bez potrzeby ręcznego dostrajania.
Superinteligencja czy czarna skrzynka? Wyzwania i zagrożenia
Choć Absolute Zero Reasoner zachwyca swoją skutecznością, niezależnością i zdolnością do samorozwoju, jego funkcjonowanie rodzi też istotne pytania. Zarówno techniczne, jak i etyczne. Autonomiczna AI, która sama się uczy i nie potrzebuje nadzoru, może być potężnym narzędziem… ale też potencjalnie nieprzewidywalną „czarną skrzynką”.
„Uh-oh moments” czyli co może pójść nie tak?
W czasie testów zespoły badawcze odnotowały przypadki tzw. uh-oh moments czyli sytuacji, w których AZR generował rozwiązania logicznie poprawne, ale zawierające potencjalnie niebezpieczne lub nieetyczne elementy. Na przykład: niewłaściwa interpretacja polecenia, niezamierzona eskalacja złożoności problemu czy kod, który choć działa, może prowadzić do niepożądanych skutków.
To pokazuje, że nadzór człowieka wciąż jest niezbędny. AZR może tworzyć rozwiązania skuteczne w sensie czysto technicznym, ale ich sens i bezpieczeństwo musi być weryfikowany z zewnątrz.
Skala to nie wszystko. Problem zasobów
Kolejnym wyzwaniem jest koszt obliczeniowy. AZR, szczególnie w większych wersjach, potrzebuje ogromnych mocy obliczeniowych, ponieważ cały proces nauki odbywa się online, na bieżąco, z wykorzystaniem tysięcy iteracji i walidacji. O ile uniezależnienie od danych redukuje koszty trenowania modelu, to zwiększa zużycie energii i zasoby infrastrukturalne.
Autonomia = odpowiedzialność?
Ostatecznie, AZR to przykład AI, która rozwija się poza ludzką kontrolą danych wejściowych. I choć to przełom technologiczny, stawia nas również przed pytaniem o nowy model odpowiedzialności. Kto odpowiada za decyzje i działania modelu, który sam wyznacza sobie cele i drogi ich osiągania? Jak zbudować systemy kontroli, które będą równie inteligentne, co sama AI?
Te pytania są dziś bardziej aktualne niż kiedykolwiek. Choć technologia AI osiąga coraz większą samodzielność, to społeczeństwo i systemy wciąż muszą się do niej przygotować.
