Үндсэн санаанууд
- Компьютерийн шинэ төрлийн техник хангамж нь хиймэл оюун ухаанд хүний тархи шиг тасралтгүй суралцах боломжийг олгоно.
- Пурдюгийн их сургуулийн судлаачид тэдний төхөөрөмжийг цахилгаан импульсийн тусламжтайгаар хүссэн үедээ дахин програмчлах боломжтой гэж мэдэгджээ.
- Хэдийгээр өөрөө бүрэн суралцдаг AI систем нь үндсэн ойлголт хэвээр байгаа ч ойртож болох олон жишээ бий.
Хиймэл оюун ухаан (AI) удахгүй хүний тархинаас санаа авсан шинэ төрлийн компьютерийн чипээс эрчимжиж чадна.
Пурдюгийн их сургуулийн судлаачид цахилгаан импульсийн тусламжтайгаар хүссэн үедээ дахин програмчлах боломжтой шинэ техник хангамж бүтээжээ. Энэхүү дасан зохицох чадвар нь төхөөрөмж нь тархинд суурилсан компьютер бүтээхэд шаардлагатай бүх функцийг гүйцэтгэх боломжийг олгоно гэж багийнхан мэдэгджээ. Энэ нь тасралтгүй суралцах боломжтой хиймэл оюун ухааны системийг бий болгох хүчин чармайлтын нэг хэсэг юм.
"AI системүүд хүрээлэн буй орчинд тасралтгүй суралцах үед тэд цаг хугацааны явцад өөрчлөгддөг ертөнцөд дасан зохицож чадна" гэж Стивенсийн Технологийн Хүрээлэнгийн хиймэл оюун ухааны мэргэжилтэн Жордан Сучоу Lifewire-д цахим шуудангаар ярилцлага өгөхдөө хэлжээ. "Жишээ нь, залилан илрүүлэх систем нь урьд өмнө ажиглагдаж байгаагүй луйврын худалдан авалтыг илрүүлэх эсвэл царай таних систем урьд өмнө хэзээ ч харж байгаагүй хүнтэй тулгарах үед бид үүнийг харж байна."
Насан туршийн суралцагчид
Пурдюгийн судлаачид саяхан Шинжлэх ухааны сэтгүүлд уг нийтлэлийг нийтлэв. Энэ нь компьютерийн чипүүд тархитай адил шинэ өгөгдөл авахын тулд хэрхэн динамикаар дахин утас оруулж болохыг тайлбарладаг. Энэхүү арга нь хиймэл оюун ухаанд цаг хугацааны явцад үргэлжлүүлэн суралцахад тусална.
"Амьд оршнолуудын тархи амьдралынхаа туршид тасралтгүй суралцаж чаддаг. Одоо бид машинуудад бүх амьдралынхаа туршид суралцах хиймэл платформыг бий болголоо" гэж уг сэтгүүлийн зохиогчдын нэг Шрирам Раманатан мэдээлсэн байна.
Раманатаны багийн зохион бүтээсэн техник хэрэгсэл нь устөрөгчийн нөлөөнд маш мэдрэмтгий перовскит никель хэмээх материалаар хийсэн жижиг, тэгш өнцөгт төхөөрөмж юм. Өөр өөр хүчдэлд цахилгаан импульс хэрэглэх нь төхөөрөмжид устөрөгчийн ионуудын концентрацийг нано секундын дотор холих боломжийг олгодог бөгөөд судлаачдын олж мэдсэнээр тархины харгалзах функцүүдийн зураглалыг гаргаж болно.
Төхөөрөмж нь төвийнхөө ойролцоо илүү их устөрөгчтэй бол энэ нь мэдрэлийн эс болох нэг мэдрэлийн эсийн үүргийг гүйцэтгэх боломжтой. Тухайн байршилд устөрөгч багатай тул төхөөрөмж нь мэдрэлийн эсүүдийн хоорондох холболт болох синапс болж үйлчилдэг бөгөөд үүнийг тархи нарийн төвөгтэй мэдрэлийн хэлхээнд санах ойг хадгалахад ашигладаг.
"Хэрэв бид тархинаас санаа авсан компьютер эсвэл машин бүтээхийг хүсвэл үүний дагуу чипийг тасралтгүй програмчилж, дахин програмчилж, өөрчлөх чадвартай байхыг хүсч байна" гэж Раманатан хэлэв.
Сэтгэн бодох машин?
Орчин үеийн хиймэл оюун ухааны олон систем дахин сургах үед шинэ мэдээлэлд дасан зохицдог гэж машин сургалтыг сайжруулах зорилготой нээлттэй инженерийн консорциум болох MLCommons-ын гүйцэтгэх захирал Дэвид Кантер цахим шуудангаар мэдэгдэв.
"Дэлхий бол үнэхээр динамик газар бөгөөд эцэст нь машин сургалт болон хиймэл оюун ухаан үүнд дасан зохицох ёстой" гэж Кантер хэлэв. "Жишээ нь, 2022 онд Ковид-19 эсвэл коронавирусын талаар "мэддэггүй" яриа таних систем нь орчин үеийн ертөнцийн томоохон талыг орхигдуулах болно. Үүнтэй адилаар бие даасан тээврийн хэрэгсэл нь гудамжны өөрчлөлт, гүүр хаагдах эсвэл дасан зохицох ёстой. бага температур хүртэл замыг мөстүүлж байна."
Хэдийгээр өөрөө бүрэн суралцдаг хиймэл оюун ухааны систем нь ихэвчлэн ойлголт хэвээр байгаа ч олон жишээ ойртсон гэж AI компанийн Fusemachines-ийн гүйцэтгэх захирал Самиер Маскей цахим шуудангаар ярилцлага өгөхдөө хэлэв. Эдгээр бие даан суралцах системүүдийн нэг нь Go тоглоомын үеэр хиймэл оюун ухааны систем хүнийг цохих тухай мэдээг хүргэсэн.
"AlphaGo бол DeepMind-ийн мэргэжлийн Go тоглогчийг ялсан анхны хиймэл оюун ухаан байсан" гэж Маскей нэмж хэлэв. "Тэдний тоглоомын франчайз нь шинэ нэмэлт болгонд суралцсаар байдаг хиймэл оюун ухаан руу ахиц дэвшил авчрах шат болж байна."
Ирээдүйн хиймэл оюун ухааны системүүд зөв шийдвэр гаргаж, зохих арга хэмжээ авахад шаардлагатай мэдээллийг хайж олох болно гэж Сучов таамаглаж байна. Эдгээр дэвшилтэт компьютерууд нь өөрсдийн туршлагаас суралцаж, жишээ нь хиймэл оюун ухаан нь өөрийн хуулбартай харьцсаны үр дүнг төсөөлдөг "өөрөө тоглох" замаар үнэтэй алдаанаас зайлсхийх болно.
"Энэ нь хүн төрөлхтөн төсөөлөн бодох чадвараараа суралцаж, муу үр дагаврыг шууд мэдрэх шаардлагагүйгээр урьдчилан харж чаддагтай төстэй юм" гэж Сухоу нэмж хэлэв. "AI системүүд нь суралцах илүү үр дүнтэй стратегийг сурах болно, ингэснээр оюутан зөвхөн судалж буй зүйлийнхээ бодит агуулгад төдийгүй суралцах үйл явцад цаг хугацаа, анхаарлаа хандуулж чадна."
