OpenAI O3: Az AI modell, ami túlszárnyalja az emberi elmét

Az év vége közeledtével az MI területén sokan attól tartottak, hogy az intelligensebb mesterséges intelligencia fejlesztése lassulni kezd. Azonban az OpenAI o3 modelljének múlt heti bejelentése új hullámot indított el az izgalom és a vita terén, jelezve, hogy jelentős előrelépések várhatók 2025-ben és azon túl is.

Az OpenAI o3 egy új mesterséges intelligencia modell, amely az adaptív problémamegoldás terén kiemelkedő képességekkel rendelkezik. Képes új, ismeretlen feladatokat megoldani azáltal, hogy algoritmusokat és mintákat szintetizál, saját megoldási stratégiákat fejleszt ki, és azokat végrehajtja. Az o3 fő újdonságai közé tartozik a programszintézis, az értékelő modell és a mélytanulás-vezérelt programkeresés, de működése rendkívül számításigényes. A korábbi o1 modell is képes bizonyos fizikai, kémiai, biológiai és matematikai tesztek, feladatsorok és függvények megoldására, gyakran PhD-hallgatókhoz közeli szinten. Az új modell azonban eltérő feladatmegoldási láncot alkalmaz, ami miatt komplex kérdések esetén lassabban ad eredményt, mint a korábbi verziók, de még így is jelentősen gyorsabb lehet az emberi reakcióidőnél.

Az o3 modellt jelenleg kutatók tesztelik biztonsági célból, és még nem érhető el nyilvánosan. Azonban már most lenyűgöző eredményeket ért el az ARC (Abstraction and Reasoning Corpus) nevű mérőszámon, amelyet François Chollet, a Keras mélytanulási keretrendszer alkotója fejlesztett ki. Az ARC az intelligens rendszerek azon képességét méri, hogy mennyire tudnak újszerű, intelligens feladatokat megoldani, így az o3 eredményei jelentős előrelépést mutatnak az általános mesterséges intelligencia (AGI) felé vezető úton.

Az o3 modell 75,7%-os pontszámot ért el az ARC teszten normál számítási körülmények között, míg nagyobb számítási kapacitással 87,5%-ot. Ez jelentős előrelépés a korábbi csúcseredményekhez képest, például a Claude 3.5 által elért 53%-hoz képest.

François Chollet, aki korábban kritikus volt a nagy nyelvi modellek intelligenciájával kapcsolatban, az o3 teljesítményét meglepő áttörésként értékelte. Ez az innováció nemcsak az általános mesterséges intelligencia, hanem az adaptív és rugalmas intelligens rendszerek irányába is jelentős előrelépést jelent.

Az o3 modell öt kulcsfontosságú újítása

1. Programszintézis az adaptív feladatmegoldáshoz

Az o3 egyik legkiemelkedőbb képessége a „programszintézis”, amely lehetővé teszi, hogy a modell a tanulási folyamata során elsajátított mintákat, algoritmusokat és módszereket új konfigurációkba rendezze. Ez a képesség különösen hasznos olyan feladatoknál, amelyeket a modell korábban soha nem látott, például összetett kódolási kihívások megoldásánál vagy logikai rejtvényeknél.

François Chollet ezt a képességet ahhoz hasonlítja, mint amikor egy séf ismerős alapanyagokból teljesen új ételt készít. Ez az innováció jelentős eltérést mutat a korábbi modellektől, amelyek főként az előre megtanult információk egyszerű alkalmazására korlátozódtak.

2. Természetes nyelvű programkeresés

Az o3 adaptivitásának alapja a „gondolatláncok” (Chains of Thought, CoTs) használata és egy kifinomult keresési folyamat, amely során a modell alternatív megoldási útvonalakat generál és értékel. Ez a megközelítés az emberi problémamegoldást tükrözi, ahol több módszert kipróbálunk, mielőtt a legjobbat választjuk.

3. Új típusú érvelés: Értékelő modell

Az o3 beépített értékelő modellje révén képes saját megoldási útvonalait értékelni, és a legígéretesebb opciót kiválasztani. Ez a funkció közelebb hozza a modellt ahhoz, hogy valódi „gondolkodásra” legyen képes, nem csupán válaszadásra.

4. Saját programok végrehajtása

Az o3 modell képes a saját gondolatláncait eszközként használni az adaptív problémamegoldáshoz. Ezek a gondolatláncok idővel strukturált problémamegoldási stratégiákká válnak, hasonlóan ahhoz, ahogyan az emberek dokumentálják és finomítják a tanulási folyamataikat.

5. Mélytanulás-vezérelt programkeresés

Az o3 a mélytanulási minták alapján generál és értékel potenciális megoldásokat. Bár ez a megközelítés lenyűgöző eredményeket hoz, François Chollet rámutatott arra, hogy az ilyen indirekt értékelések korlátozhatják a modell alkalmazhatóságát a valós világban, különösen kiszámíthatatlan környezetekben.

A legnagyobb kihívás: A költségek

Az o3 modell lenyűgöző teljesítményét jelentős számítási költségek árán éri el, ami komoly gazdasági kihívást jelenthet a jövőben. François Chollet és más szakértők hangsúlyozzák, hogy a további fejlődés érdekében olyan megoldásokra van szükség, amelyek egyensúlyt teremtenek a teljesítmény és a költséghatékonyság között.

Mit jelent ez az o3 az üzleti világ számára?

Az o3 új képességei azt mutatják, hogy az MI továbbra is alapvetően átalakítja az iparágakat, a vevőszolgálattól kezdve a tudományos kutatásig. Az o3-mini modell, amely várhatóan január végén jelenik meg, egy költséghatékonyabb alternatívát kínál az üzleti vállalkozások számára, miközben megőrzi az o3 alapvető innovációit.

Miközben az MI területén az innovációs verseny tovább fokozódik, a vállalatoknak érdemes lesz tesztelniük az új modelleket, és saját adataikkal, felhasználási eseteikkel megalapozniuk azok alkalmazását.

2025-re két irány fog dominálni: az egyik az MI gyakorlati alkalmazása, a másik pedig az intelligenciaverseny alakulásának izgalmas figyelemmel kísérése. Az o3 modell mindkét területen jelentős hatást gyakorolhat.