Émergence

L'émergence dans le domaine de l'intelligence artificielle fait référence à un phénomène dans lequel des comportements ou des structures collectives complexes apparaissent à travers l'interaction d'individus ou de règles simples.En intelligence artificielle, ce type d’émergence peut faire référence aux fonctionnalités ou comportements de haut niveau appris par le modèle. Ces caractéristiques ou comportements ne sont pas directement spécifiés par le concepteur, mais sont progressivement générés par le processus d'apprentissage du modèle lui-même.

Par exemple, dans un réseau neuronal, les calculs simples de chaque neurone et les connexions entre les neurones voisins forment un réseau à grande échelle. À mesure que ces neurones et ces connexions apprennent, le réseau peut présenter des comportements complexes qui dépassent les capacités d’un seul neurone ou d’une seule connexion, comme la classification d’images, la reconnaissance vocale, etc.

L’émergence peut également faire référence à des effets ou des comportements inattendus qui sont difficiles à prévoir ou à comprendre directement en raison de la complexité du modèle. Par exemple, dans l’apprentissage par renforcement, les comportements appris par l’agent grâce à l’interaction avec l’environnement peuvent présenter des stratégies ou des comportements inattendus, qui peuvent être le résultat d’une émergence.L’émergence de grands modèles etHallucinationsC'est le même principe.

Le comportement émergent n’est pas propre aux grands modèles et peut en fait être observé dans de nombreux domaines, tels que la physique, la biologie évolutive, l’économie et les systèmes dynamiques. Bien qu'il n'existe pas de définition unique de l'émergence utilisée dans tous les domaines, toutes les définitions se résument au même phénomène de base :De petits changements dans les paramètres quantitatifs d'un système peuvent entraîner de grands changements dans son comportement qualitatif. Le comportement qualitatif de ces systèmes peut être considéré comme différents « régimes », où les « règles du jeu », ou les équations qui déterminent le comportement, peuvent varier considérablement.

Références

【1】https://www.assemblyai.com/blog/emergent-abilities-of-large-language-models