W ostatnich latach rozwój sztucznej inteligencji kojarzy się głównie z coraz większymi modelami i coraz większymi zbiorami danych. GPT-4, Claude, Gemini – każdy z nich bije rekordy rozmiarów i mocy obliczeniowej. Ale czy większy zawsze znaczy lepszy?
Zespół badaczy (Baek, Park, Ko, Oh, Gong, Kim) w swojej najnowszej publikacji “AI Should Sense Better, Not Just Scale Bigger” (arXiv:2507.07820) przekonuje, że doszliśmy do momentu, w którym większe modele niekoniecznie są najbardziej efektywną drogą rozwoju. Zamiast tego proponują zupełnie nowe podejście: sensoryka adaptacyjna.
Co to jest sensoryka adaptacyjna?
Wyobraź sobie, że Twój telefon robi zdjęcie w ciemnym pokoju. Jeśli ma tryb nocny, dostosuje ekspozycję, czułość ISO, balans bieli. To właśnie esencja sensoryki adaptacyjnej – urządzenie dostosowuje sposób zbierania danych do warunków otoczenia.
W świecie biologii to norma: ludzkie oko, nietoperze, owady – wszyscy dostosowują sposób "czucia" do sytuacji. Dlaczego więc AI miałaby zbierać dane zawsze w ten sam sposób?
Co pokazano w publikacji?
Autorzy porównali klasyczne podejście (duże modele + duże dane) z mniejszymi modelami korzystającymi z adaptacyjnych czujników. Wynik? EfficientNet-B0 z sensoryką adaptacyjną może pokonać ogromny model OpenCLIP-H w zadaniach percepcyjnych.
Dlaczego to ważne?
- 🔋 Mniej danych = mniejsze zużycie energii
- 📱 Lepsza dostępność na urządzeniach mobilnych
- 🔁 Możliwość budowy systemów w pętli sprzężenia zwrotnego: czuj -> analizuj -> dostosuj -> czuj…
Zaawansowane spojrzenie: systemy closed-loop
Autorzy proponują architekturę, w której AI ma realny wpływ na sposób zbierania danych – nie tylko analizuje, ale też steruje czujnikiem. To kluczowe np. w robotyce, RL, medycynie.
Co dalej?
- Lepsze benchmarki
- Czas rzeczywisty
- Multimodalność
- Prywatność
- Standaryzacja
📎 Linki
- Na podstawie publikacji 📄 arXiv:2507.07820