Granice rozumowania sztucznej inteligencji
Od dekad trwa debata nad tym, czy maszyny mogą rzeczywiście myśleć. Jedną z obiecujących technologii, która miała zbliżyć AI do ludzkiego rozumowania, było Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR). Choć początkowo obiecywało przełom, wyniki badań zaczynają sugerować coś bardziej złożonego.
Uczenie przez nagrody i weryfikację
RLVR łączy klasyczne Reinforcement Learning z możliwością jednoznacznej oceny poprawności odpowiedzi. W praktyce oznacza to, że modele językowe mogą być trenowane do rozwiązywania problemów matematycznych czy pisania działającego kodu, z jasnym kryterium sukcesu: działa – nie działa. Mechanizm ten miał prowadzić do ewolucji strategii rozumowania i wyjścia poza znane schematy.
Metryka pass@k jako narzędzie diagnostyczne
Tradycyjna ocena AI opiera się na sprawdzaniu pojedynczej odpowiedzi. Metryka pass@k zmienia perspektywę: daje modelowi wiele prób rozwiązania problemu i sprawdza, czy choć jedna z nich jest poprawna. Dzięki temu możliwe jest oszacowanie, czy model rzeczywiście posiada ukrytą zdolność rozwiązywania danego problemu, nawet jeśli nie trafi od razu.
Wnioski z badania: RLVR poprawia szybkość, ale zawęża pole gry
Analizy pokazały, że po RLVR modele rzeczywiście lepiej radzą sobie w pass@1. Jednak dla większej liczby prób (np. pass@256) lepiej wypadają modele bazowe. Oznacza to, że RLVR poprawia skuteczność w pierwszych próbach, ale jednocześnie zawęża wachlarz problemów, które model potrafi rozwiązać.
Reflektor zamiast latarni morskiej
Badanie wykazało, że RLVR nie generuje nowych ścieżek rozumowania. Zamiast tego model zaczyna preferować i wzmacniać te, które już wcześniej znał, choć rzadko z nich korzystał. To bardziej optymalizacja niż eksploracja, co podważa przekonanie, że RLVR uczy AI czegoś fundamentalnie nowego.
Dlaczego tak się dzieje? Spójrzmy głębiej
Analiza dokładności modeli pokazuje, że po RLVR rośnie zarówno liczba poprawnych odpowiedzi, jak i liczba całkowitych porażek na niektórych zadaniach. To sugeruje specjalizację kosztem różnorodności. Modele RLVR skutecznie rozwiązują podzbiór problemów znanych modelowi bazowemu, nie wychodząc poza jego początkowe możliwości.
Ścieżki rozumowania nie są nowe
Metryka perplexity pokazała, że rozumowania generowane przez modele RLVR były znane modelom bazowym. To oznacza, że RLVR nie tworzy niczego nowego, lecz jedynie wydobywa to, co już wcześniej istniało w modelu.
Alternatywa: destylacja wiedzy
Destylacja polega na uczeniu modelu ucznia na podstawie ścieżek rozumowania modelu nauczyciela. Dzięki temu mniejsze modele mogą przyswajać strategie, które przekraczają ich początkowe możliwości. W przeciwieństwie do RLVR, destylacja poszerza zakres umiejętności modeli, co potwierdzają znaczące różnice w metrykach pass@k.
Nowa droga do myślącej AI?
Badacze wskazują, że RLVR w obecnej formie nie uwalnia nowych zdolności rozumowania, ale nie przekreślają jego potencjału. Kluczowe może być skalowanie, eksploracja, interaktywne środowiska edukacyjne oraz lepsze przypisywanie zasług w długich procesach rozumowania.
Przyszłość wymaga niuansów
Analiza RLVR pokazuje, że droga do AI o prawdziwym, autonomicznym rozumowaniu wymaga bardziej złożonych podejść. Choć obecne metody przynoszą postęp, to głębokie rozumienie i eksploracja nadal pozostają wyzwaniem. To cenna lekcja dla wszystkich zainteresowanych sztuczną inteligencją.
