In het kort:
Amazon's AGI-lab neemt een radicaal andere route dan de huidige chatbot-gebaseerde AI-systemen. Het team bouwt virtuele trainingsomgevingen waarin AI-agenten zelfstandig leren door trial-and-error.
- Het lab creëert simulaties van zakelijke software zoals Salesforce en CAD-programma's waarin AI kan oefenen
- De agenten leren door zelf doelen te stellen en feedback te krijgen op hun acties
- Deze methode moet leiden tot betrouwbaardere AI die echt begrijpt wat de gevolgen zijn van beslissingen
Het grote plaatje:
De huidige taalmodellen zijn vooral goed in het nabootsen van menselijk gedrag, maar missen begrip van oorzaak en gevolg. Amazon's aanpak moet dit fundamentele probleem oplossen.
- Het team gebruikt reinforcement learning, vergelijkbaar met hoe DeepMind's AlphaGo zichzelf leerde schaken
- De focus ligt op het creëren van een "universele teamgenoot" voor kenniswerkers
- Deze benadering onderscheidt zich van andere AI-labs die vooral inzetten op betere taalmodellen
Vooruitkijkend:
Amazon ziet AI-agenten als de toekomstige bouwstenen van computing. Door ze te trainen in realistische simulaties moeten ze uitgroeien tot betrouwbare assistenten die complexe taken zelfstandig kunnen uitvoeren.
