探索大模型「涌现」之谜：新奇性搜索引领AI的腾飞

2023-08-13 19:46:06

大模型的崛起：探索新奇性搜索的潜力

人工智能的新时代

人工智能领域正在经历一场席卷全球的变革，其关键推动力是大模型的崛起。这些庞大复杂的模型拥有数千亿甚至数万亿个参数，在图像生成、语言理解、机器翻译等各种任务中展现出令人惊叹的能力。然而，一个关键问题一直萦绕在研究人员的心中：大模型如何展现出这种神奇的“涌现”能力？

新奇性搜索：开启未知领域的钥匙

为了揭开这一谜团，OpenAI 的 Kenneth Stanley 和 Joel Lehman 提出了一种全新的视角：新奇性搜索算法 。这种算法通过不断探索从未见过的领域，来发现新颖且有价值的解决方案。

新奇性搜索的运作原理

新奇性搜索算法的运作原理非常简单：它不断生成新的解决方案，并根据它们的“新奇性”进行评估。新奇性是指解决方案与之前探索过的所有解决方案的差异程度。算法会选择那些最具新奇性的解决方案，并将它们纳入下一轮的探索中。

新奇性搜索的意义：AI 腾飞的踏脚石

新奇性搜索算法之所以成为 AI 腾飞的踏脚石，主要有以下几个原因：

探索未知领域的能力： 新奇性搜索算法能够探索从未见过的领域，这对于解决传统方法难以解决的问题至关重要。
发现新颖且有价值的解决方案的能力： 新奇性搜索算法能够发现新颖且有价值的解决方案，这些解决方案通常是传统方法无法找到的。
提高大模型的性能和泛化能力的能力： 新奇性搜索算法能够提高大模型的性能和泛化能力，使其能够在更广泛的任务和环境中发挥作用。

新奇性搜索算法的未来前景

新奇性搜索算法是一种非常有前途的算法，它有望在未来对人工智能领域产生深远的影响。随着算法的不断发展和完善，我们或许能够看到它在更多领域发挥作用，为人类社会带来更多的益处。

代码示例

import numpy as np

def novelty_search(objective_function, search_space, population_size, generations):
    population = np.random.uniform(search_space[0], search_space[1], (population_size, len(search_space)))
    for generation in range(generations):
        # Evaluate the population
        fitness = objective_function(population)
        
        # Compute the novelty of each solution
        novelty = np.linalg.norm(population - population[np.argsort(fitness)[-1]], axis=1)
        
        # Select the top solutions based on novelty and fitness
        population = population[np.argsort(novelty * fitness)][::-1]
        
        # Generate new solutions by mutating the top solutions
        population = np.random.normal(population, 0.1)
        
        # Clip the solutions to the search space
        population = np.clip(population, search_space[0], search_space[1])
        
    return population[np.argsort(fitness)[-1]]