Ученые из Массачусетского технологического института (MIT) и Технического университета Мюнхена представили новую методику самообучения, которая может значительно улучшить работу искусственного интеллекта (ИИ). Технология, названная ContextSSL, позволяет моделям обучаться на данных без предварительной маркировки и эффективно адаптироваться к различным задачам.
Традиционно в машинном обучении различают два типа методов: с учителем и без учителя. В первом случае данные маркируются заранее, и алгоритмы обучаются на основе этих меток. В методах без учителя алгоритмы самостоятельно выявляют закономерности в данных. Однако новая технология объединяет преимущества обоих подходов, позволяя моделям обучаться более гибко.
Основная идея ContextSSL заключается в том, чтобы обучить модель на основе контекста, который учитывает динамику окружающей среды. Это позволяет моделям адаптировать свои реакции в зависимости от ситуации. Например, на основе анализа данных о состоянии пациента, модель может предсказать дозировки лекарств в зависимости от пола, а также корректно оценивать длительность пребывания в больнице с учётом факторов, влияющих на это.
Используя модуль трансформеров, ContextSSL может мгновенно изменять поведение модели, делая ее более чувствительной к изменениям в окружающем контексте. Это открывает новые возможности для применения в таких областях, как компьютерное зрение, биоинформатика и медицинские исследования.
