Το OpenAI είναι ένα ερευνητικό εργαστήριο τεχνητής νοημοσύνης (AI) που αποτελείται από την κερδοσκοπική εταιρεία OpenAI LP και τη μητρική της εταιρεία, τη μη κερδοσκοπική OpenAI Inc. Η εταιρεία διεξάγει έρευνα στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης με δεδηλωμένο στόχο την προώθηση και ανάπτυξη φιλικής τεχνητής νοημοσύνης με τρόπο που ωφελεί την ανθρωπότητα στο σύνολό της. Ο οργανισμός ιδρύθηκε στο Σαν Φρανσίσκο στα τέλη του 2015 από τους Sam Altman, Elon Musk και άλλους, οι οποίοι συλλογικά υποσχέθηκαν 1 δισεκατομμύριο δολάρια ΗΠΑ. Ο Μασκ παραιτήθηκε από το διοικητικό συμβούλιο τον Φεβρουάριο του 2018, αλλά παρέμεινε δωρητής. Το 2019, η OpenAI LP έλαβε επένδυση 1 δισεκατομμυρίου δολαρίων ΗΠΑ από τις εταιρείες Microsoft και Matthew Brown. Η OpenAI έχει την έδρα της στο Pioneer Building στην Mission District, στο Σαν Φρανσίσκο.
Τον Δεκέμβριο του 2015, οι Sam Altman, Elon Musk, Greg Brockman, Reid Hoffman, Jessica Livingston, Peter Thiel, Amazon Web Services (AWS), Infosys και YC Research ανακοίνωσαν[3] τη δημιουργία του OpenAI και υποσχέθηκαν πάνω από 1 δισεκατομμύριο δολάρια ΗΠΑ στο τόλμημα. Ο οργανισμός δήλωσε ότι θα «συνεργαζόταν ελεύθερα» με άλλα ιδρύματα και ερευνητές κάνοντας τις πατέντες και την έρευνά του ανοιχτές στο κοινό.[4][5] Η OpenAI έχει την έδρα της στο Pioneer Building στην Mission District, στο Σαν Φρανσίσκο.[6][2]
Τον Απρίλιο του 2016, το OpenAI κυκλοφόρησε μια δημόσια beta του "OpenAI Gym", της πλατφόρμας του για την έρευνα ενισχυτικής μάθησης.[7] Τον Δεκέμβριο του 2016, το OpenAI κυκλοφόρησε το "Universe", μια πλατφόρμα λογισμικού για τη μέτρηση και την εκπαίδευση της γενικής νοημοσύνης μιας τεχνητής νοημοσύνης σε όλο τον κόσμο με παιχνίδια, ιστότοπους και άλλες εφαρμογές.[8][9][10][11]
Το 2018, ο Μασκ παραιτήθηκε από τη θέση του διοικητικού συμβουλίου του, επικαλούμενος «μια πιθανή μελλοντική σύγκρουση (συμφερόντων)» με την ανάπτυξη τεχνητής νοημοσύνης της Tesla για αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα, αλλά παρέμεινε δωρητής.[12]
Το 2019, το OpenAI μετατράπηκε από μη κερδοσκοπικό σε κερδοσκοπικό "ανώτατο όριο", με ανώτατο όριο κέρδους που ορίστηκε σε 100 φορές για οποιαδήποτε επένδυση.[13] Η εταιρεία διένειμε μετοχές στους υπαλλήλους της και συνεργάστηκε με τη Microsoft, η οποία ανακοίνωσε ένα επενδυτικό πακέτο 1 δισεκατομμυρίου δολαρίων στην εταιρεία. Στη συνέχεια, η OpenAI ανακοίνωσε την πρόθεσή της να χορηγήσει εμπορική άδεια για τις τεχνολογίες της.[14]
Το 2020, το OpenAI ανακοίνωσε το GPT-3, ένα μοντέλο γλώσσας που εκπαιδεύεται σε τρισεκατομμύρια λέξεις από το Διαδίκτυο. Ανήγγειλε επίσης ότι ένα συσχετισμένο API, που θα ονομάζεται απλώς "the API", θα αποτελέσει την καρδιά του πρώτου εμπορικού προϊόντος της. Το GPT-3 στοχεύει στην απάντηση φυσικής γλώσσας σε ερωτήσεις, αλλά μπορεί επίσης να μεταφράσει μεταξύ γλωσσών και να δημιουργήσει με συνοχή αυτοσχέδιο κείμενο.[15]
Το 2021, η OpenAI παρουσίασε το DALL-E. Ένα χρόνο αργότερα, το νεότερο σύστημά τους, το DALL E 2, δημιουργεί πιο ρεαλιστικές και ακριβείς εικόνες με 4 φορές μεγαλύτερη ανάλυση.
Το 2022, το OpenAI κυκλοφόρησε μια προεπισκόπηση του ChatGPT, το οποίο αλληλεπιδρά χρησιμοποιώντας συνομιλία, στο ευρύ κοινό.[16]
συμμετέχοντες
Διευθύνων Σύμβουλος και συνιδρυτής:[17] Sam Altman, πρώην πρόεδρος του startup accelerator Y Combinator
Πρόεδρος και συνιδρυτής:[18] Greg Brockman, πρώην CTO, 3ος υπάλληλος της Stripe[19]
Ο επικεφαλής επιστήμονας και συνιδρυτής Ilya Sutskever, πρώην ειδικός της Google στη μηχανική μάθηση[19]
Chief Technology Officer:[18] Mira Murati, παλαιότερα στην Leap Motion and Tesla, Inc.
Chief Operating Officer:[18] Brad Lightcap, προηγουμένως στην Y Combinator και την JPMorgan Chase
Διοικητικό Συμβούλιο του μη κερδοσκοπικού οργανισμού OpenAI:
Γκρεγκ Μπρόκμαν
Ilya Sutskever
Σαμ Άλτμαν
Adam D'Angelo
Ριντ Χόφμαν
Will Hurd
Tasha McCauley
Helen Toner
Σιβόν Ζίλις
Άλλοι υποστηρικτές του έργου περιλαμβάνουν:[19]
Reid Hoffman, συνιδρυτής του LinkedIn[20]
Peter Thiel, συνιδρυτής του PayPal[20]
Jessica Livingston, ιδρυτικός συνεργάτης του Y Combinator
Εταιρείες:
Microsoft[21]
Khosla Ventures[22]
Infosys[23]
Matthew Brown Companies
Η ομάδα ξεκίνησε στις αρχές Ιανουαρίου 2016 με εννέα ερευνητές. Σύμφωνα με το Wired, ο Brockman συναντήθηκε με τον Yoshua Bengio, έναν από τους «ιδρυτές» του κινήματος βαθιάς μάθησης, και συνέταξε μια λίστα με τους «καλύτερους ερευνητές στον τομέα». Ο Peter Lee της Microsoft δήλωσε ότι το κόστος ενός κορυφαίου ερευνητή τεχνητής νοημοσύνης υπερβαίνει το κόστος ενός κορυφαίου παίκτη του NFL. Ενώ το OpenAI καταβάλλει μισθούς εταιρικού επιπέδου (και όχι μη κερδοσκοπικού επιπέδου), επί του παρόντος δεν πληρώνει μισθούς ερευνητών τεχνητής νοημοσύνης συγκρίσιμους με αυτούς του Facebook ή της Google. Ωστόσο, ο Sutskever δήλωσε ότι ήταν πρόθυμος να αφήσει την Google για το OpenAI «εν μέρει λόγω της πολύ ισχυρής ομάδας ανθρώπων και, σε πολύ μεγάλο βαθμό, λόγω της αποστολής της». Ο Brockman δήλωσε ότι «το καλύτερο πράγμα που μπορούσα να φανταστώ να κάνω ήταν να φέρω την ανθρωπότητα πιο κοντά στην οικοδόμηση πραγματικού AI με ασφαλή τρόπο». Ο ερευνητής του OpenAI Wojciech Zaremba δήλωσε ότι απέρριψε «οριακά τρελές» προσφορές δύο έως τριπλάσιων της αγοραίας αξίας του για να ενταχθεί στο OpenAI.[24]
κίνητρα
Ορισμένοι επιστήμονες, όπως ο Stephen Hawking και ο Stuart Russell, έχουν εκφράσει ανησυχίες ότι εάν η προηγμένη τεχνητή νοημοσύνη κάποια μέρα αποκτήσει την ικανότητα να επανασχεδιαστεί με ολοένα αυξανόμενο ρυθμό, μια ασταμάτητη «έκρηξη νοημοσύνης» θα μπορούσε να οδηγήσει σε ανθρώπινη εξαφάνιση. Ο Μασκ χαρακτηρίζει την τεχνητή νοημοσύνη ως τη "μεγαλύτερη υπαρξιακή απειλή" της ανθρωπότητας.
Ο Musk και ο Altman έχουν δηλώσει ότι εν μέρει παρακινούνται από ανησυχίες σχετικά με τον υπαρξιακό κίνδυνο από την τεχνητή γενική νοημοσύνη.[26][24] Το OpenAI δηλώνει ότι «είναι δύσκολο να καταλάβουμε πόσο η τεχνητή νοημοσύνη σε ανθρώπινο επίπεδο θα μπορούσε να ωφελήσει την κοινωνία» και ότι είναι εξίσου δύσκολο να κατανοήσουμε «πόσο θα μπορούσε να βλάψει την κοινωνία εάν κατασκευαστεί ή χρησιμοποιηθεί εσφαλμένα».[5] Η έρευνα για την ασφάλεια δεν μπορεί να αναβληθεί με ασφάλεια: «εξαιτίας της εκπληκτικής ιστορίας της τεχνητής νοημοσύνης, είναι δύσκολο να προβλεφθεί πότε η τεχνητή νοημοσύνη σε ανθρώπινο επίπεδο μπορεί να είναι εφικτή».[27] πνεύμα ελευθερίας, όσο το δυνατόν ευρύτερα και ομοιόμορφα κατανεμημένο...».[5] Ο συμπρόεδρος Sam Altman αναμένει ότι το έργο που διαρκεί δεκαετίες θα ξεπεράσει την ανθρώπινη νοημοσύνη.[28]
Ο Vishal Sikka, πρώην Διευθύνων Σύμβουλος της Infosys, δήλωσε ότι μια «ανοιχτότητα» όπου η προσπάθεια θα «παρήγαγε αποτελέσματα γενικά προς το μέγιστο συμφέρον της ανθρωπότητας» ήταν θεμελιώδης προϋπόθεση για την υποστήριξή του και ότι το OpenAI «ευθυγραμμίζεται πολύ καλά με τις μακροχρόνιες αξίες μας » και την «προσπάθειά τους να κάνουν σκόπιμη δουλειά».[29] Ο Cade Metz του Wired προτείνει ότι εταιρείες όπως η Amazon μπορεί να παρακινούνται από την επιθυμία να χρησιμοποιήσουν λογισμικό και δεδομένα ανοιχτού κώδικα για να ισοπεδώσουν τους όρους ανταγωνισμού έναντι εταιρειών όπως η Google και το Facebook που κατέχουν τεράστιες προμήθειες ιδιόκτητων δεδομένων. Ο Altman δηλώνει ότι οι εταιρείες Y Combinator θα μοιραστούν τα δεδομένα τους με το OpenAI.[28]
Το 2019, η OpenAI έγινε μια κερδοσκοπική εταιρεία με την ονομασία OpenAI LP για να εξασφαλίσει πρόσθετη χρηματοδότηση, ενώ ελέγχεται από έναν μη κερδοσκοπικό οργανισμό που ονομάζεται OpenAI Inc σε μια δομή που το OpenAI αποκαλεί "capped-profit",[30] έχοντας προηγουμένως 501(c )(3) μη κερδοσκοπικός οργανισμός.[31][32]
Στρατηγική
Ο Μασκ έθεσε την ερώτηση: "Ποιο είναι το καλύτερο πράγμα που μπορούμε να κάνουμε για να διασφαλίσουμε ότι το μέλλον είναι καλό; Θα μπορούσαμε να παραμείνουμε στο περιθώριο ή να ενθαρρύνουμε τη ρυθμιστική εποπτεία ή θα μπορούσαμε να συμμετάσχουμε με τη σωστή δομή με ανθρώπους που ενδιαφέρονται βαθιά για την ανάπτυξη AI με τρόπο ασφαλή και ωφέλιμο για την ανθρωπότητα». Ο Μασκ αναγνώρισε ότι «υπάρχει πάντα κάποιος κίνδυνος, προσπαθώντας πραγματικά να προωθήσουμε τη (φιλική) τεχνητή νοημοσύνη, να δημιουργήσουμε αυτό που μας απασχολεί». Ωστόσο, η καλύτερη άμυνα είναι "να εξουσιοδοτήσουμε όσο το δυνατόν περισσότερους ανθρώπους να έχουν τεχνητή νοημοσύνη. Εάν όλοι έχουν δυνάμεις τεχνητής νοημοσύνης, τότε δεν υπάρχει κανένα άτομο ή ένα μικρό σύνολο ατόμων που να μπορούν να έχουν υπερδύναμη τεχνητής νοημοσύνης."[19]
Η αντιδιαισθητική στρατηγική του Musk και του Altman που προσπαθούν να μειώσουν τον κίνδυνο η τεχνητή νοημοσύνη να προκαλέσει συνολική βλάβη, δίνοντας τεχνητή νοημοσύνη σε όλους, είναι αμφιλεγόμενη μεταξύ εκείνων που ενδιαφέρονται για τον υπαρξιακό κίνδυνο από την τεχνητή νοημοσύνη. Ο φιλόσοφος Nick Bostrom είναι δύσπιστος για την προσέγγιση του Musk: "Εάν έχετε ένα κουμπί που θα μπορούσε να κάνει άσχημα πράγματα στον κόσμο, δεν θέλετε να το δώσετε σε όλους."[24] ότι "δεν σκοπεύουμε να κυκλοφορήσουμε όλο τον πηγαίο κώδικα" και ανέφερε ένα σχέδιο που "να επιτρέψει σε μεγάλες περιοχές του κόσμου να εκλέξουν εκπροσώπους σε ένα νέο διοικητικό συμβούλιο". Ο Γκρεγκ Μπρόκμαν δήλωσε ότι «Ο στόχος μας αυτή τη στιγμή... είναι να κάνουμε το καλύτερο που μπορούμε να κάνουμε. Είναι λίγο ασαφές».[33]
Αντίθετα, η αρχική απόφαση του OpenAI να απορρίψει το GPT-2 λόγω της επιθυμίας να «προσέχει από την πλευρά του» παρουσία πιθανής κακής χρήσης, έχει επικριθεί από τους υποστηρικτές της διαφάνειας. Ο Delip Rao, ειδικός στη δημιουργία κειμένου, δήλωσε «Δεν νομίζω ότι το [OpenAI] αφιέρωσε αρκετό χρόνο για να αποδείξει ότι το [GPT-2] ήταν πραγματικά επικίνδυνο». Άλλοι επικριτές υποστήριξαν ότι η ανοιχτή δημοσίευση είναι απαραίτητη για την αναπαραγωγή της έρευνας και για να μπορέσουμε να βρούμε αντίμετρα.[34]
Το φορολογικό έτος 2017, το OpenAI δαπάνησε 7,9 εκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ, ή το ένα τέταρτο των λειτουργικών του δαπανών, μόνο στο cloud computing.[35] Συγκριτικά, τα συνολικά έξοδα της DeepMind το 2017 ήταν πολύ μεγαλύτερα, μετρώντας 442 εκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ. Το καλοκαίρι του 2018, η απλή εκπαίδευση των ρομπότ Dota 2 του OpenAI απαιτούσε την ενοικίαση 128.000 CPU και 256 GPU από την Google για πολλές εβδομάδες. Σύμφωνα με το OpenAI, το μοντέλο περιορισμένου κέρδους που υιοθετήθηκε τον Μάρτιο του 2019 επιτρέπει στην OpenAI LP να προσελκύει νόμιμα επενδύσεις από ταμεία επιχειρηματικών συμμετοχών και, επιπλέον, να χορηγεί στους υπαλλήλους μερίδια στην εταιρεία, με στόχο να μπορούν να πουν "Θα παω στο OpenAI, αλλά μακροπρόθεσμα δεν πρόκειται να είναι μειονεκτική για εμάς ως οικογένεια." .[37] Τον Ιούνιο του 2019, η OpenAI LP συγκέντρωσε ένα δισεκατομμύριο δολάρια από τη Microsoft, ένα ποσό που η OpenAI σχεδιάζει να έχει ξοδέψει «μέσα σε πέντε χρόνια, και πιθανώς πολύ πιο γρήγορα».[38] Ο Άλτμαν έχει δηλώσει ότι ακόμη και ένα δισεκατομμύριο δολάρια μπορεί να αποδειχθεί ανεπαρκές και ότι το εργαστήριο μπορεί τελικά να χρειαστεί "περισσότερο κεφάλαιο από ό,τι έχει συγκεντρώσει ποτέ οποιαδήποτε μη κερδοσκοπική οργάνωση" για την επίτευξη τεχνητής γενικής νοημοσύνης.[39]
Η μετάβαση από μια μη κερδοσκοπική σε μια εταιρεία με ανώτατο όριο κερδοσκοπίας αντιμετωπίστηκε με σκεπτικισμό από τον Oren Etzioni του μη κερδοσκοπικού Ινστιτούτου Allen για την Τεχνητή Νοημοσύνη, ο οποίος συμφώνησε ότι η προσέλκυση κορυφαίων ερευνητών σε μια μη κερδοσκοπική εταιρεία είναι δύσκολη, αλλά δήλωσε: «Διαφωνώ με την ιδέα ότι ένας μη κερδοσκοπικός οργανισμός δεν μπορεί να ανταγωνιστεί και στοχεύει σε επιτυχημένα έργα χαμηλού προϋπολογισμού από το OpenAI και άλλους. «Αν η μεγαλύτερη και καλύτερη χρηματοδότηση ήταν πάντα καλύτερη, τότε η IBM θα εξακολουθούσε να είναι το νούμερο ένα». Μετά τη μετάβαση, η δημόσια αποκάλυψη της αποζημίωσης των κορυφαίων εργαζομένων στην OpenAI LP δεν απαιτείται πλέον νομικά. Η μη κερδοσκοπική, OpenAI Inc., είναι ο μοναδικός έλεγχος μέτοχος της OpenAI LP. Η OpenAI LP, παρά το γεγονός ότι είναι μια κερδοσκοπική εταιρεία, διατηρεί μια επίσημη καταπιστευματική ευθύνη στον μη κερδοσκοπικό χάρτη της OpenAI's Inc. Η πλειοψηφία του διοικητικού συμβουλίου της OpenAI Inc. δεν επιτρέπεται να έχει οικονομικά μερίδια στην OpenAI LP.[36] Επιπλέον, τα μέλη της μειοψηφίας με μερίδιο στο OpenAI LP αποκλείονται από ορισμένες ψήφους λόγω σύγκρουσης συμφερόντων.[37] Ορισμένοι ερευνητές υποστήριξαν ότι η μετάβαση του OpenAI LP σε καθεστώς κερδοσκοπικού χαρακτήρα δεν συνάδει με τους ισχυρισμούς του OpenAI ότι «εκδημοκρατίζει» την τεχνητή νοημοσύνη.[40] Ένας δημοσιογράφος στο Vice News έγραψε ότι «γενικά, ποτέ δεν μπορέσαμε να βασιστούμε σε κεφαλαιουχικούς επιχειρηματίες για καλύτερη ανθρωπότητα».[41]
Προϊόντα και εφαρμογές
Η έρευνα του OpenAI τείνει να επικεντρώνεται στην ενισχυτική μάθηση. Το OpenAI θεωρείται σημαντικός ανταγωνιστής του DeepMind.[42]
Gym
Το Gym στοχεύει να παρέχει ένα εύκολο στη ρύθμιση σημείο αναφοράς γενικής νοημοσύνης με μια μεγάλη ποικιλία διαφορετικών περιβαλλόντων—κάπως παρόμοια, αλλά ευρύτερα από, το ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge που χρησιμοποιείται στην εποπτευόμενη μαθησιακή έρευνα— και που ελπίζει να τυποποιήσει τον τρόπο στα οποία ορίζονται περιβάλλοντα σε ερευνητικές δημοσιεύσεις τεχνητής νοημοσύνης, έτσι ώστε η δημοσιευμένη έρευνα να γίνεται πιο εύκολα αναπαραγώγιμη.[7][43] Το έργο ισχυρίζεται ότι παρέχει στον χρήστη μια απλή διεπαφή. Από τον Ιούνιο του 2017, το Gym μπορεί να χρησιμοποιηθεί μόνο με την Python.[44] Από τον Σεπτέμβριο του 2017, ο ιστότοπος τεκμηρίωσης του Gym δεν διατηρήθηκε και η ενεργή εργασία επικεντρώθηκε στη σελίδα του στο GitHub.[45]
RoboSumo
Στο "RoboSumo", τα εικονικά ανθρωποειδή ρομπότ "μεταμάθησης" αρχικά στερούνται γνώσης για το πώς να περπατούν και τους δίνεται ο στόχος να μάθουν να κινούνται και να σπρώχνουν τον αντίπαλο πράκτορα έξω από το ρινγκ. Μέσω αυτής της αντίθετης διαδικασίας μάθησης, οι πράκτορες μαθαίνουν πώς να προσαρμόζονται στις μεταβαλλόμενες συνθήκες. Όταν ένας πράκτορας αφαιρείται στη συνέχεια από αυτό το εικονικό περιβάλλον και τοποθετείται σε ένα νέο εικονικό περιβάλλον με ισχυρούς ανέμους, ο πράκτορας στηρίζεται για να παραμείνει όρθιος, υποδηλώνοντας ότι είχε μάθει πώς να ισορροπεί με γενικευμένο τρόπο.[46][47] Ο Igor Mordatch του OpenAI υποστηρίζει ότι ο ανταγωνισμός μεταξύ των πρακτόρων μπορεί να δημιουργήσει έναν «αγώνα εξοπλισμών» νοημοσύνης που μπορεί να αυξήσει την ικανότητα ενός πράκτορα να λειτουργεί, ακόμη και εκτός του πλαισίου του ανταγωνισμού.
παιχνίδι συζήτησης
Το 2018, το OpenAI ξεκίνησε το Debate Game, το οποίο διδάσκει τις μηχανές να συζητούν προβλήματα παιχνιδιών μπροστά σε έναν ανθρώπινο κριτή. Ο σκοπός είναι να ερευνηθεί εάν μια τέτοια προσέγγιση μπορεί να βοηθήσει στον έλεγχο των αποφάσεων AI και στην ανάπτυξη εξηγήσιμης τεχνητής νοημοσύνης.[48][49]
Dactyl
Το Dactyl χρησιμοποιεί τη μηχανική μάθηση για να εκπαιδεύσει ένα χέρι ρομπότ, που μοιάζει με άνθρωπο, για να χειρίζεται φυσικά αντικείμενα. Μαθαίνει εξ ολοκλήρου στην προσομοίωση χρησιμοποιώντας τους ίδιους αλγόριθμους μάθησης ενίσχυσης και κώδικα εκπαίδευσης με το OpenAI Five. Το OpenAI αντιμετώπισε το πρόβλημα του αντικειμενικού προσανατολισμού χρησιμοποιώντας τυχαιοποίηση τομέα, μια προσέγγιση προσομοίωσης που εκθέτει τον εκπαιδευόμενο σε μια ποικιλία εμπειριών αντί να προσπαθεί να προσαρμοστεί στην πραγματικότητα. Το set-up για το Dactyl, εκτός από το ότι διαθέτει κάμερες παρακολούθησης κίνησης, διαθέτει επίσης κάμερες RGB που επιτρέπουν στο ρομπότ να χειρίζεται ένα αυθαίρετο αντικείμενο βλέποντάς το. Το 2018, το OpenAI έδειξε ότι το σύστημα ήταν σε θέση να χειριστεί έναν κύβο και ένα οκταγωνικό πρίσμα.[50]
Το 2019, το OpenAI έδειξε ότι το Dactyl μπορούσε να λύσει έναν κύβο του Ρούμπικ. Το ρομπότ κατάφερε να λύσει το παζλ στο 60% των περιπτώσεων. Αντικείμενα όπως ο Κύβος του Ρούμπικ εισάγουν πολύπλοκη φυσική που είναι πιο δύσκολο να μοντελοποιηθεί. Το OpenAI το έλυσε αυτό βελτιώνοντας την ευρωστία του Dactyl στις διαταραχές. χρησιμοποίησαν μια τεχνική που ονομάζεται Automatic Domain Randomization (ADR), μια προσέγγιση προσομοίωσης όπου δημιουργούνται ασταμάτητα πιο δύσκολα περιβάλλοντα. Η ADR διαφέρει από τη μη αυτόματη τυχαιοποίηση τομέα, καθώς δεν χρειάζεται να υπάρχει άνθρωπος για να καθορίσει εύρη τυχαιοποίησης.[51]
Μοντέλα παραγωγής
GPT
Το μοντέλο GPT
Η αρχική εργασία για τη γενετική προεκπαίδευση (GPT) ενός γλωσσικού μοντέλου γράφτηκε από τον Alec Radford και τους συναδέλφους του και δημοσιεύτηκε σε προεκτύπωση στον ιστότοπο του OpenAI στις 11 Ιουνίου 2018.[52] Έδειξε πώς ένα παραγωγικό μοντέλο γλώσσας είναι σε θέση να αποκτήσει παγκόσμια γνώση και να επεξεργαστεί εξαρτήσεις μεγάλης εμβέλειας προπονώντας σε ένα ποικίλο σώμα με μεγάλες εκτάσεις συνεχόμενων κειμένων.
GPT-2
Κύριο άρθρο: GPT-2
Ένα παράδειγμα GPT-2 που γράφει μια παράγραφο με βάση μια προτροπή από το δικό του άρθρο της Wikipedia τον Φεβρουάριο του 2021
Το Generative Pre-trained Transformer 2, κοινώς γνωστό με τη συντομογραφία του GPT-2, είναι ένα μοντέλο γλώσσας μετασχηματιστή χωρίς επίβλεψη και ο διάδοχος του GPT. Το GPT-2 ανακοινώθηκε για πρώτη φορά τον Φεβρουάριο του 2019, με περιορισμένες μόνο εκδόσεις που κυκλοφόρησαν αρχικά στο κοινό. Η πλήρης έκδοση του GPT-2 δεν κυκλοφόρησε αμέσως λόγω ανησυχίας για πιθανή κακή χρήση, συμπεριλαμβανομένων των εφαρμογών για τη σύνταξη ψεύτικων ειδήσεων.[53] Ορισμένοι ειδικοί εξέφρασαν σκεπτικισμό ότι το GPT-2 αποτελούσε σημαντική απειλή. Το Ινστιτούτο Άλεν για την Τεχνητή Νοημοσύνη απάντησε στο GPT-2 με ένα εργαλείο για τον εντοπισμό «νευρικών ψευδών ειδήσεων».[54] Άλλοι ερευνητές, όπως ο Τζέρεμι Χάουαρντ, προειδοποίησαν για «την τεχνολογία για να γεμίσει πλήρως το Twitter, το email και τον Ιστό με πεζή πεζογραφία εύλογου ήχου, κατάλληλη για το πλαίσιο, η οποία θα έπνιγε κάθε άλλη ομιλία και θα ήταν αδύνατο να φιλτραριστεί».[55 ] ] Τον Νοέμβριο του 2019, το OpenAI κυκλοφόρησε την πλήρη έκδοση του μοντέλου γλώσσας GPT-2.[56] Αρκετοί ιστότοποι φιλοξενούν διαδραστικές επιδείξεις διαφορετικών παρουσιών του GPT-2 και άλλων μοντέλων μετασχηματιστών.[57][58][59]
Οι συγγραφείς του GPT-2 υποστηρίζουν ότι τα μοντέλα γλώσσας χωρίς επίβλεψη είναι μαθητές γενικού σκοπού, όπως απεικονίζεται από το GPT-2 επιτυγχάνοντας ακρίβεια και αμηχανία αιχμής σε 7 από 8 εργασίες μηδενικής βολής (δηλαδή το μοντέλο δεν εκπαιδεύτηκε περαιτέρω σε καμία εργασία -συγκεκριμένα παραδείγματα εισόδου-εξόδου). Το σώμα στο οποίο εκπαιδεύτηκε, που ονομάζεται WebText, περιέχει λίγο περισσότερα από 8 εκατομμύρια έγγραφα για ένα σύνολο 40 GB κειμένου από διευθύνσεις URL που μοιράζονται στις υποβολές του Reddit με τουλάχιστον 3 θετικές ψήφους. Αποφεύγει ορισμένα προβλήματα κωδικοποίησης λεξιλογίου με διακριτικά λέξεων χρησιμοποιώντας κωδικοποίηση ζεύγους byte. Αυτό επιτρέπει την αναπαράσταση οποιασδήποτε συμβολοσειράς χαρακτήρων κωδικοποιώντας τόσο μεμονωμένους χαρακτήρες όσο και διακριτικά πολλαπλών χαρακτήρων.[60]
GPT-3
Κύριο άρθρο: GPT-3
Το Generative Pre-trained[a] Transformer 3, κοινώς γνωστό με τη συντομογραφία του GPT-3, είναι ένα μοντέλο γλώσσας μετασχηματιστή χωρίς επίβλεψη και ο διάδοχος του GPT-2. Περιγράφηκε για πρώτη φορά τον Μάιο του 2020.[62][63][64] Το OpenAI δήλωσε ότι η πλήρης έκδοση του GPT-3 περιέχει 175 δισεκατομμύρια παραμέτρους,[64] δύο τάξεις μεγέθους μεγαλύτερες από τις 1,5 δισεκατομμύρια παραμέτρους[65] στην πλήρη έκδοση του GPT-2 (αν και τα μοντέλα GPT-3 με μόλις 125 εκατομμύρια εκπαιδεύτηκαν επίσης παράμετροι).[66]
Το OpenAI δήλωσε ότι το GPT-3 πετυχαίνει σε ορισμένες εργασίες «μετα-μάθησης». Μπορεί να γενικεύσει το σκοπό ενός μόνο ζεύγους εισόδου-εξόδου. Η εργασία δίνει ένα παράδειγμα μετάφρασης και μάθησης διαγλωσσικής μεταφοράς μεταξύ αγγλικών και ρουμανικών, και μεταξύ αγγλικών και γερμανικών.[64]
Το GPT-3 βελτίωσε δραματικά τα αποτελέσματα αναφοράς σε σχέση με το GPT-2. Το OpenAI προειδοποίησε ότι μια τέτοια κλιμάκωση των μοντέλων γλώσσας μπορεί να πλησιάζει ή να αντιμετωπίζει τους θεμελιώδεις περιορισμούς δυνατοτήτων των προγνωστικών γλωσσικών μοντέλων.[67] Η προεκπαίδευση GPT-3 απαιτούσε αρκετές χιλιάδες petaflop/s-ημέρες[b] υπολογισμού, σε σύγκριση με δεκάδες petaflop/s-ημέρες για το πλήρες μοντέλο GPT-2.[64] Όπως αυτό του προκατόχου του,[53] το πλήρως εκπαιδευμένο μοντέλο του GPT-3 δεν κυκλοφόρησε αμέσως στο κοινό λόγω πιθανής κατάχρησης, αν και το OpenAI σχεδίαζε να επιτρέψει την πρόσβαση μέσω ενός πληρωμένου API cloud μετά από μια δίμηνη δωρεάν ιδιωτική beta που ξεκίνησε τον Ιούνιο του 2020.[69][70]
Στις 23 Σεπτεμβρίου 2020, το GPT-3 αδειοδοτήθηκε αποκλειστικά στη Microsoft.[71][72]
ChatGPT
Κύριο άρθρο: ChatGPT
Το ChatGPT είναι ένα εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης που παρέχει μια διεπαφή συνομιλίας που σας επιτρέπει να κάνετε ερωτήσεις σε φυσική γλώσσα. Στη συνέχεια, το σύστημα απαντά με μια απάντηση μέσα σε δευτερόλεπτα. Το ChatGPT κυκλοφόρησε τον Νοέμβριο του 2022 και έφτασε το 1 εκατομμύριο χρήστες μόνο 5 ημέρες μετά την αρχική του κυκλοφορία.[73]
MuseNet
Το MuseNet του OpenAI (2019) είναι ένα βαθύ νευρωνικό δίκτυο εκπαιδευμένο να προβλέπει επακόλουθες μουσικές νότες σε αρχεία μουσικής MIDI. Μπορεί να δημιουργήσει τραγούδια με δέκα διαφορετικά όργανα σε δεκαπέντε διαφορετικά στυλ. Σύμφωνα με το The Verge, ένα τραγούδι που δημιουργείται από το MuseNet τείνει να ξεκινά εύλογα αλλά στη συνέχεια πέφτει στο χάος όσο περισσότερο παίζει.[74][75]
Το Jukebox του OpenAI (2020) είναι ένας αλγόριθμος ανοιχτού κώδικα για τη δημιουργία μουσικής με φωνητικά. Μετά από εκπαίδευση σε 1,2 εκατομμύρια δείγματα, το σύστημα δέχεται ένα είδος, έναν καλλιτέχνη και ένα απόσπασμα στίχων και βγάζει δείγματα τραγουδιών. Το OpenAI δήλωσε ότι τα τραγούδια "δείχνουν τοπική μουσική συνοχή, ακολουθούν παραδοσιακά μοτίβα συγχορδίας", αλλά αναγνώρισε ότι τα τραγούδια δεν διαθέτουν "οικεία μεγαλύτερες μουσικές δομές όπως τα ρεφρέν που επαναλαμβάνονται" και ότι "υπάρχει ένα σημαντικό χάσμα" μεταξύ του Jukebox και της ανθρωπογενούς μουσικής. Ο The Verge δήλωσε "Είναι τεχνολογικά εντυπωσιακό, ακόμα κι αν τα αποτελέσματα ακούγονται σαν χυτές εκδόσεις τραγουδιών που μπορεί να αισθάνονται οικεία", ενώ το Business Insider δήλωσε "παραδόξως, μερικά από τα τραγούδια που προκύπτουν είναι πιασάρικα και ακούγονται θεμιτά". 78]
API
Τον Ιούνιο του 2020, το OpenAI ανακοίνωσε ένα API πολλαπλών χρήσεων το οποίο είπε ότι ήταν "για την πρόσβαση σε νέα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που αναπτύχθηκαν από το OpenAI" για να επιτρέψει στους προγραμματιστές να το καλέσουν για "οποιαδήποτε εργασία τεχνητής νοημοσύνης στην αγγλική γλώσσα."[69][79]
DALL-E και CLIP
Κύριο άρθρο: DALL-E
Οι εικόνες που παράγονται από το DALL-E όταν δίνεται το κείμενο προτρέπουν "μια επαγγελματική υψηλής ποιότητας απεικόνιση μιας χίμαιρας ενός δράκου καμηλοπάρδαλης. μια καμηλοπάρδαλη που μιμείται έναν δράκο. μια καμηλοπάρδαλη από δράκο."
Το DALL-E είναι ένα μοντέλο Transformer που δημιουργεί εικόνες από περιγραφές κειμένου, που αποκαλύφθηκαν από το OpenAI τον Ιανουάριο του 2021.[80]
Το CLIP κάνει το αντίθετο: δημιουργεί μια περιγραφή για μια δεδομένη εικόνα.[81] Το DALL-E χρησιμοποιεί μια έκδοση 12 δισεκατομμυρίων παραμέτρων του GPT-3 για να ερμηνεύσει εισόδους φυσικής γλώσσας (όπως "ένα πράσινο δερμάτινο πορτοφόλι σε σχήμα πεντάγωνου" ή "μια ισομετρική όψη ενός θλιβερού capybara") και να δημιουργήσει αντίστοιχες εικόνες. Μπορεί να δημιουργήσει εικόνες ρεαλιστικών αντικειμένων («ένα βιτρό με μια εικόνα μπλε φράουλας») καθώς και αντικείμενα που δεν υπάρχουν στην πραγματικότητα («κύβος με την υφή ενός σκανδάλου»). Από τον Μάρτιο του 2021, δεν υπάρχει διαθέσιμο API ή κωδικός.
Τον Μάρτιο του 2021, το OpenAI κυκλοφόρησε μια εργασία με τίτλο Πολυτροπικοί νευρώνες σε τεχνητά νευρωνικά δίκτυα,[82] όπου έδειξαν μια λεπτομερή ανάλυση των μοντέλων CLIP (και GPT) και των τρωτών σημείων τους. Ο νέος τύπος επιθέσεων σε τέτοια μοντέλα περιγράφηκε σε αυτή την εργασία.
Αναφερόμαστε σε αυτές τις επιθέσεις ως τυπογραφικές επιθέσεις. Πιστεύουμε ότι επιθέσεις όπως αυτές που περιγράφονται παραπάνω δεν είναι απλώς μια ακαδημαϊκή ανησυχία. Εκμεταλλευόμενοι την ικανότητα του μοντέλου να διαβάζει έντονα κείμενο, διαπιστώνουμε ότι ακόμη και οι φωτογραφίες χειρόγραφου κειμένου μπορούν συχνά να ξεγελάσουν το μοντέλο.
— Πολυτροπικοί νευρώνες σε τεχνητά νευρωνικά δίκτυα, OpenAI
Τον Απρίλιο του 2022, η OpenAI ανακοίνωσε το DALL-E 2, μια ενημερωμένη έκδοση του μοντέλου με πιο ρεαλιστικά αποτελέσματα.[83] Τον Δεκέμβριο του 2022, το OpenAI δημοσίευσε στο λογισμικό GitHub για το Point-E, ένα νέο υποτυπώδες σύστημα για τη μετατροπή μιας περιγραφής κειμένου σε ένα τρισδιάστατο μοντέλο.[84]
μικροσκόπιο
Το OpenAI Microscope[85] είναι μια συλλογή οπτικοποιήσεων κάθε σημαντικού στρώματος και νευρώνα οκτώ διαφορετικών μοντέλων νευρωνικών δικτύων που συχνά μελετώνται ως προς την ερμηνευτικότητα. Το μικροσκόπιο δημιουργήθηκε για να αναλύει εύκολα τα χαρακτηριστικά που σχηματίζονται μέσα σε αυτά τα νευρωνικά δίκτυα. Τα μοντέλα που περιλαμβάνονται είναι τα AlexNet, VGG 19, διαφορετικές εκδόσεις του Inception και διαφορετικές εκδόσεις του CLIP Resnet.[86]
Codex
Κύριο άρθρο: OpenAI Codex
Το OpenAI Codex είναι απόγονος του GPT-3 που έχει επιπλέον εκπαιδευτεί σε κώδικα από 54 εκατομμύρια αποθετήρια GitHub.[87][88] Ανακοινώθηκε στα μέσα του 2021 ως το AI που τροφοδοτεί το εργαλείο αυτόματης συμπλήρωσης κώδικα GitHub Copilot.[88] Τον Αύγουστο του 2021, ένα API κυκλοφόρησε σε ιδιωτική beta.[89] Σύμφωνα με το OpenAI, το μοντέλο είναι σε θέση να δημιουργήσει κώδικα εργασίας σε περισσότερες από δώδεκα γλώσσες προγραμματισμού, πιο αποτελεσματικά στην Python.[87]
Έχουν επισημανθεί αρκετά ζητήματα με δυσλειτουργίες, ελαττώματα σχεδιασμού και ευπάθειες ασφαλείας.[90][91]
Ρομπότ βιντεοπαιχνιδιών και σημεία αναφοράς
Ανοίξτε το AI Five
Κύριο άρθρο: OpenAI Five
Το OpenAI Five είναι το όνομα μιας ομάδας πέντε ρομπότ επιμελημένα από το OpenAI που χρησιμοποιούνται στο ανταγωνιστικό βιντεοπαιχνίδι πέντε εναντίον πέντε Dota 2, τα οποία μαθαίνουν να παίζουν ενάντια σε ανθρώπους παίκτες σε υψηλό επίπεδο δεξιοτήτων εξ ολοκλήρου μέσω αλγορίθμων δοκιμής και λάθους . Πριν γίνει ομάδα πέντε ατόμων, η πρώτη δημόσια επίδειξη έλαβε χώρα στο The International 2017, το ετήσιο πρωτάθλημα πρεμιέρας για το παιχνίδι, όπου ο Dendi, ένας επαγγελματίας Ουκρανός παίκτης, έχασε από ένα bot σε έναν ζωντανό αγώνα 1v1.[92][93] Μετά τον αγώνα, ο CTO Greg Brockman εξήγησε ότι το bot είχε μάθει παίζοντας εναντίον του για δύο εβδομάδες σε πραγματικό χρόνο και ότι το λογισμικό εκμάθησης ήταν ένα βήμα προς την κατεύθυνση της δημιουργίας λογισμικού που μπορεί να χειριστεί περίπλοκες εργασίες όπως ένας χειρουργός.[94] [95] Το σύστημα χρησιμοποιεί μια μορφή ενισχυτικής μάθησης, καθώς τα ρομπότ μαθαίνουν με την πάροδο του χρόνου παίζοντας ενάντια στον εαυτό τους εκατοντάδες φορές την ημέρα για μήνες και ανταμείβονται για ενέργειες όπως η θανάτωση ενός εχθρού και η λήψη στόχων χάρτη.[96][97][98] ]
Μέχρι τον Ιούνιο του 2018, η ικανότητα των ρομπότ επεκτάθηκε ώστε να παίζουν μαζί ως μια πλήρης ομάδα πέντε ατόμων και μπορούσαν να νικήσουν ομάδες ερασιτεχνών και ημιεπαγγελματιών παικτών.[99][100][101][102] Στο The International 2018, το OpenAI Five έπαιξε σε δύο εκθεσιακούς αγώνες ενάντια σε επαγγελματίες παίκτες, αλλά κατέληξε να χάσει και τα δύο παιχνίδια.[103][104][105] Τον Απρίλιο του 2019, το OpenAI Five νίκησε τον OG, τον παγκόσμιο πρωταθλητή του παιχνιδιού εκείνη την εποχή, με 2:0 σε έναν αγώνα ζωντανής έκθεσης στο Σαν Φρανσίσκο.[106][107] Η τελική δημόσια εμφάνιση των ρομπότ έγινε αργότερα τον ίδιο μήνα, όπου έπαιξαν σε 42.729 συνολικά παιχνίδια σε έναν τετραήμερο ανοιχτό διαδικτυακό διαγωνισμό, κερδίζοντας το 99,4% αυτών των παιχνιδιών.[108]
Gym Retro
Το Gym Retro είναι μια πλατφόρμα για έρευνα ενίσχυσης μάθησης σε βιντεοπαιχνίδια. Το Gym Retro χρησιμοποιείται για την έρευνα αλγορίθμων RL και τη μελέτη της γενίκευσης. Η προηγούμενη έρευνα στο RL είχε επικεντρωθεί κυρίως στη βελτιστοποίηση πρακτόρων για την επίλυση μεμονωμένων εργασιών. Το Gym Retro δίνει τη δυνατότητα γενίκευσης μεταξύ παιχνιδιών με παρόμοιες έννοιες αλλά διαφορετική εμφάνιση.
Δείτε επίσης
DeepMind
Ινστιτούτο Future of Humanity
Ινστιτούτο Future of Life
Ινστιτούτο Ερευνών Μηχανικής Νοημοσύνης
σημειώσεις
Ο όρος «προεκπαίδευση» αναφέρεται στη γενική γλωσσική εκπαίδευση που διαφέρει από τη λεπτομέρεια για συγκεκριμένες εργασίες.[61]
Ένα petaflop/s-ημέρα είναι περίπου ίσο με 1020 λειτουργίες νευρικού δικτύου.[68]
βιβλιογραφικές αναφορές
Markoff, John (December 11, 2015). "Artificial-Intelligence Research Center Is Founded by Silicon Valley Investors". The New York Times. Retrieved December 12, 2015.
Hao, Karen (February 17, 2020). "The messy, secretive reality behind OpenAI's bid to save the world". MIT Technology Review. Retrieved March 9, 2020.
"Introducing OpenAI". OpenAI. December 12, 2015. Retrieved December 23, 2022.
"Introducing OpenAI". OpenAI Blog. December 12, 2015.
"Tech giants pledge $1bn for 'altruistic AI' venture, OpenAI". BBC News. December 12, 2015. Retrieved December 19, 2015.
Conger, Kate. "Elon Musk's Neuralink Sought to Open an Animal Testing Facility in San Francisco". Gizmodo. Retrieved October 11, 2018.
Dave Gershgorn (April 27, 2016). "Elon Musk's Artificial Intelligence Group Opens A 'Gym' To Train A.I." Popular Science. Retrieved April 29, 2016.
Metz, Cade. "Elon Musk's Lab Wants to Teach Computers to Use Apps Just Like Humans Do". WIRED. Retrieved December 31, 2016.
Mannes, John. "OpenAI's Universe is the fun parent every artificial intelligence deserves". TechCrunch. Retrieved December 31, 2016.
"OpenAI – Universe". Retrieved December 31, 2016.
Claburn, Thomas. "Elon Musk-backed OpenAI reveals Universe – a universal training ground for computers". The Register. Retrieved December 31, 2016.
Vincent, James (February 21, 2018). "Elon Musk leaves board of AI safety group to avoid conflict of interest with Tesla". The Verge.
"OpenAI shifts from nonprofit to 'capped-profit' to attract capital". March 11, 2019. Retrieved January 4, 2023.
"Microsoft Invests in and Partners with OpenAI to Support Us Building Beneficial AGI". OpenAI. July 22, 2019. Retrieved February 21, 2020.
Vance, Ashlee (June 11, 2020). "Trillions of Words Analyzed, OpenAI Sets Loose AI Language Colossus". Bloomberg News.
"ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue". OpenAI. November 30, 2022.
Bass, Dina (July 22, 2019). "Microsoft to invest $1 billion in OpenAI". Los Angeles Times. Retrieved July 22, 2019.
Bordoloi, Pritam (May 9, 2022). "OpenAI gets a new president, CTO & COO in the latest rejig". AIM. Retrieved October 11, 2022.
"Silicon Valley investors to bankroll artificial-intelligence center". The Seattle Times. December 13, 2015. Retrieved December 19, 2015.
Liedtke, Michael. "Elon Musk, Peter Thiel, Reid Hoffman, others back $1 billion OpenAI research center". Mercury News. Retrieved December 19, 2015.
Vincent, James (July 22, 2019). "Microsoft invests $1 billion in OpenAI to pursue holy grail of artificial intelligence". The Verge. Retrieved July 23, 2019.
"About OpenAI". OpenAI. December 11, 2015. Retrieved December 23, 2022.
"Elon Musk, Infosys, others back OpenAI with $1 bn". Business Standard India. Indo-Asian News Service. December 12, 2015. Retrieved August 30, 2019.
Cade Metz (April 27, 2016). "Inside OpenAI, Elon Musk's Wild Plan to Set Artificial Intelligence Free". Wired. Retrieved April 28, 2016.
Piper, Kelsey (November 2, 2018). "Why Elon Musk fears artificial intelligence". Vox. Retrieved March 10, 2021.
Lewontin, Max (December 14, 2015). "Open AI: Effort to democratize artificial intelligence research?". The Christian Science Monitor. Retrieved December 19, 2015.
Mendoza, Jessica. "Tech leaders launch nonprofit to save the world from killer robots". The Christian Science Monitor.
Metz, Cade (December 15, 2015). "Elon Musk's Billion-Dollar AI Plan Is About Far More Than Saving the World". Wired. Retrieved December 19, 2015. "Altman said they expect this decades-long project to surpass human intelligence."
Vishal Sikka (December 14, 2015). "OpenAI: AI for All". InfyTalk. Infosys. Archived from the original on December 22, 2015. Retrieved December 22, 2015.
"OpenAI shifts from nonprofit to 'capped-profit' to attract capital". TechCrunch. March 11, 2019. Retrieved May 10, 2019.
Levy, Steven (December 11, 2015). "How Elon Musk and Y Combinator Plan to Stop Computers From Taking Over". Medium/Backchannel. Retrieved December 11, 2015. "Elon Musk: ...we came to the conclusion that having a 501(c)(3)... would probably be a good thing to do"
Brockman, Greg (April 3, 2017). "Yes, we're a 501(c)(3). As you mention in /r/ControlProblem, we will file our 990 later this year as required. Not yet sure of exact date".
"Sam Altman's Manifest Destiny". The New Yorker. No. October 10, 2016. Retrieved October 4, 2016.
Vincent, James (February 21, 2019). "AI researchers debate the ethics of sharing potentially harmful programs". The Verge. Retrieved March 6, 2020.
"Microsoft to invest $1 billion in OpenAI". Reuters. July 22, 2019. Retrieved March 6, 2020.
"To Compete With Google, OpenAI Seeks Investors–and Profits". Wired. December 3, 2019. Retrieved March 6, 2020.
Kahn, Jeremy (March 11, 2019). "AI Research Group Co-Founded by Elon Musk Starts For-Profit Arm". Bloomberg News. Retrieved March 6, 2020.
Murgia, Madhumita (August 7, 2019). "DeepMind runs up higher losses and debts in race for AI". Financial Times. Retrieved March 6, 2020.
"OpenAI Will Need More Capital Than Any Non-Profit Has Ever Raised". Fortune. Retrieved March 6, 2020.
Vincent, James (July 22, 2019). "Microsoft invests $1 billion in OpenAI to pursue holy grail of artificial intelligence". The Verge. Retrieved March 6, 2020.
Haskins, Caroline (March 12, 2019). "OpenAI's Mission to Benefit Humanity Now Includes Seeking Profit". Vice News. Retrieved March 6, 2020.
Lee, Dave (October 15, 2019). "Robot solves Rubik's cube, but not grand challenge". BBC News. Retrieved February 29, 2020.
Greg Brockman; John Schulman (April 27, 2016). "OpenAI Gym Beta". OpenAI Blog. OpenAI. Retrieved April 29, 2016.
"OpenAI Gym". GitHub. Retrieved May 8, 2017.
Brockman, Greg (September 12, 2017). "Yep, the Github repo has been the focus of the project for the past year. The Gym site looks cool but hasn't been maintained". @gdb. Retrieved November 7, 2017.
"AI Sumo Wrestlers Could Make Future Robots More Nimble". Wired. October 11, 2017. Retrieved November 2, 2017.
"OpenAI's Goofy Sumo-Wrestling Bots Are Smarter Than They Look". MIT Technology Review. Retrieved November 2, 2017.
Greene, Tristan (May 4, 2018). "OpenAI's Debate Game teaches you and your friends how to lie like robots". The Next Web. Retrieved May 31, 2018.
"Why Scientists Think AI Systems Should Debate Each Other". Fast Company. May 8, 2018. Retrieved June 2, 2018.
OpenAI; Andrychowicz, Marcin; Baker, Bowen; Chociej, Maciek; Józefowicz, Rafał; McGrew, Bob; Pachocki, Jakub; Petron, Arthur; Plappert, Matthias; Powell, Glenn; Ray, Alex; Schneider, Jonas; Sidor, Szymon; Tobin, Josh; Welinder, Peter; Weng, Lilian; Zaremba, Wojciech (2019). "Learning Dexterous In-Hand Manipulation". arXiv:1808.00177v5 [cs.LG].
OpenAI; Akkaya, Ilge; Andrychowicz, Marcin; Chociej, Maciek; Litwin, Mateusz; McGrew, Bob; Petron, Arthur; Paino, Alex; Plappert, Matthias; Powell, Glenn; Ribas, Raphael (2019). "Solving Rubik's Cube with a Robot Hand". arXiv:1910.07113v1 [cs.LG].
"Improving Language Understanding by Generative Pre-Training" (PDF). Retrieved June 9, 2020.
Hern, Alex (February 14, 2019). "New AI fake text generator may be too dangerous to release, say creators". The Guardian. Retrieved February 14, 2019.
Schwartz, Oscar (July 4, 2019). "Could 'fake text' be the next global political threat?". The Guardian. Retrieved July 16, 2019.
Vincent, James (February 14, 2019). "OpenAI's new multitalented AI writes, translates, and slanders". The Verge. Retrieved July 16, 2019.
"GPT-2: 1.5B Release". OpenAI. November 5, 2019. Retrieved November 14, 2019.
"Write With Transformer". Retrieved December 4, 2019.
"Talk to Transformer". Retrieved December 4, 2019.
"CreativeEngines". Retrieved June 25, 2021.
"Language Models are Unsupervised Multitask Learners" (PDF). Retrieved December 4, 2019.
Ganesh, Prakhar (December 17, 2019). "Pre-trained Language Models: Simplified". Retrieved September 9, 2020. "The intuition behind pre-trained language models is to create a black box which understands the language and can then be asked to do any specific task in that language."
"openai/gpt-3". OpenAI. May 29, 2020. Retrieved May 29, 2020.
Sagar, Ram (June 3, 2020). "OpenAI Releases GPT-3, The Largest Model So Far". Analytics India Magazine. Retrieved June 14, 2020.
Brown, Tom; Mann, Benjamin; Ryder, Nick; Subbiah, Melanie; Kaplan, Jared; Dhariwal, Prafulla; Neelakantan, Arvind; Shyam, Pranav; Sastry, Girish; Askell, Amanda; Agarwal, Sandhini (June 1, 2020). "Language Models are Few-Shot Learners". p. appendix. arXiv:2005.14165 [cs.CL].
"Language Models are Unsupervised Multitask Learners" (PDF). Retrieved December 4, 2019. "GPT-2, is a 1.5B parameter Transformer"
Brown, Tom; Mann, Benjamin; Ryder, Nick; Subbiah, Melanie; Kaplan, Jared; Dhariwal, Prafulla; Neelakantan, Arvind; Shyam, Pranav; Sastry, Girish; Askell, Amanda; Agarwal, Sandhini (June 1, 2020). "Language Models are Few-Shot Learners". arXiv:2005.14165 [cs.CL]. "Since we increase the capacity by over two orders of magnitude from GPT-2 to GPT-3"
Ray, Tiernan (2020). "OpenAI's gigantic GPT-3 hints at the limits of language models for AI". ZDNet. Retrieved June 5, 2020.
Amodei, Dario; Hernandez, Danny (May 16, 2018). "AI and Compute". "A petaflop/s-day (pfs-day) consists of performing 1015 neural net operations per second for one day, or a total of about 1020 operations. The compute-time product serves as a mental convenience, similar to kW-hr for energy."
"OpenAI API". OpenAI. June 11, 2020. Retrieved June 14, 2020. "Why did OpenAI choose to release an API instead of open-sourcing the models?
There are three main reasons we did this. First, commercializing the technology helps us pay for our ongoing AI research, safety, and policy efforts. Second, many of the models underlying the API are very large, taking a lot of expertise to develop and deploy and making them very expensive to run. This makes it hard for anyone except larger companies to benefit from the underlying technology. We’re hopeful that the API will make powerful AI systems more accessible to smaller businesses and organizations. Third, the API model allows us to more easily respond to misuse of the technology. Since it is hard to predict the downstream use cases of our models, it feels inherently safer to release them via an API and broaden access over time, rather than release an open source model where access cannot be adjusted if it turns out to have harmful applications."
Eadicicco, Lisa. "The artificial intelligence company that Elon Musk helped found is now selling the text-generation software it previously said was too dangerous to launch". Business Insider. Retrieved July 6, 2020.
"OpenAI is giving Microsoft exclusive access to its GPT-3 language model". MIT Technology Review. Retrieved September 24, 2020.
"Microsoft gets exclusive license for OpenAI's GPT-3 language model". VentureBeat. September 22, 2020. Retrieved September 24, 2020.
"Mira Murati via Twitter". Mira Murati. December 5, 2022. Retrieved December 15, 2022.
"OpenAI's MuseNet generates AI music at the push of a button". The Verge. April 2019. Retrieved June 8, 2020.
"MuseNet". OpenAI. April 25, 2019. Retrieved June 8, 2020.
"OpenAI introduces Jukebox, a new AI model that generates genre-specific music". The Verge. April 30, 2020. Retrieved June 8, 2020.
Stephen, Bijan (April 30, 2020). "OpenAI introduces Jukebox, a new AI model that generates genre-specific music". Business Insider. Retrieved June 8, 2020.
"Jukebox". OpenAI. April 30, 2020. Retrieved June 8, 2020.
"TechCrunch Startup and Technology News". TechCrunch. June 11, 2020. Retrieved June 11, 2020. "If you’ve ever wanted to try out OpenAI's vaunted machine learning toolset, it just got a lot easier. The company has released an API that lets developers call its AI tools in on "virtually any English language task.""
"DALL·E: Creating Images from Text". January 5, 2021.
"CLIP: Connecting Text and Images". January 5, 2021.
"Multimodal Neurons in Artificial Neural Networks". March 4, 2021.
"DALL·E 2". OpenAI. Retrieved April 6, 2022.
"ChatGPT: A scientist explains the hidden genius and pitfalls of OpenAI's chatbot". BBC Science Focus Magazine. 2022. Retrieved December 30, 2022.
"OpenAI Microscope". April 14, 2020.
"OpenAI Microscope". OpenAI Microscope.
Alford, Anthony (August 31, 2021). "OpenAI Announces 12 Billion Parameter Code-Generation AI Codex". InfoQ. Retrieved September 3, 2021.
Wiggers, Kyle (July 8, 2021). "OpenAI warns AI behind GitHub's Copilot may be susceptible to bias". VentureBeat. Retrieved September 3, 2021.
Zaremba, Wojciech (August 10, 2021). "OpenAI Codex". OpenAI. Retrieved September 3, 2021.
Dickson, Ben (August 16, 2021). "What to expect from OpenAI's Codex API". VentureBeat. Retrieved September 3, 2021.
Claburn, Thomas (August 25, 2021). "GitHub's Copilot may steer you into dangerous waters about 40% of the time – study". The Register. Retrieved September 3, 2021.
Savov, Vlad (August 14, 2017). "My favorite game has been invaded by killer AI bots and Elon Musk hype". The Verge. Retrieved June 25, 2018.
Frank, Blair Hanley. "OpenAI's bot beats top Dota 2 player so badly that he quits". Venture Beat. Archived from the original on August 12, 2017. Retrieved August 12, 2017.
"Dota 2". blog.openai.com. August 11, 2017. Retrieved August 12, 2017.
"More on Dota 2". blog.openai.com. August 16, 2017. Retrieved August 16, 2017.
Simonite, Tom. "Can Bots Outwit Humans in One of the Biggest Esports Games?". Wired. Retrieved June 25, 2018.
Kahn, Jeremy (June 25, 2018). "A Bot Backed by Elon Musk Has Made an AI Breakthrough in Video Game World". Bloomberg.com. Bloomberg L.P. Retrieved June 27, 2018.
Clifford, Catherine (June 28, 2018). "Bill Gates says gamer bots from Elon Musk-backed nonprofit are 'huge milestone' in A.I." CNBC. Retrieved June 29, 2018.
"OpenAI Five Benchmark". blog.openai.com. July 18, 2018. Retrieved August 25, 2018.
Simonite, Tom. "Can Bots Outwit Humans in One of the Biggest Esports Games?". Wired. Retrieved June 25, 2018.
Vincent, James (June 25, 2018). "AI bots trained for 180 years a day to beat humans at Dota 2". The Verge. Retrieved June 25, 2018.
Savov, Vlad (August 6, 2018). "The OpenAI Dota 2 bots just defeated a team of former pros". The Verge. Retrieved August 7, 2018.
Simonite, Tom. "Pro Gamers Fend off Elon Musk-Backed AI Bots—for Now". Wired. Retrieved August 25, 2018.
Quach, Katyanna. "Game over, machines: Humans defeat OpenAI bots once again at video games Olympics". The Register. Retrieved August 25, 2018.
"The International 2018: Results". blog.openai.com. August 24, 2018. Retrieved August 25, 2018.
Statt, Nick (April 13, 2019). "OpenAI's Dota 2 AI steamrolls world champion e-sports team with back-to-back victories". The Verge. Retrieved July 20, 2019.
"How to Train Your OpenAI Five". OpenAI Blog. April 15, 2019. Retrieved July 20, 2019.
Wiggers, Kyle (April 22, 2019). "OpenAI's Dota 2 bot defeated 99.4% of players in public matches". Venture Beat. Retrieved April 22, 2019.
Hellenica World - Scientific Library
Από τη ελληνική Βικιπαίδεια http://el.wikipedia.org . Όλα τα κείμενα είναι διαθέσιμα υπό την GNU Free Documentation License
