Негізгі ұсыныстар
- Компьютерлік жабдықтың жаңа түрі жасанды интеллектке адам миы сияқты үздіксіз білім алуға мүмкіндік береді.
- Пурдю университетінің зерттеушілері олардың құрылғысын электрлік импульстар арқылы сұраныс бойынша қайта бағдарламалауға болатынын айтады.
- Толығымен өздігінен үйренетін AI жүйесі әлі де негізінен концепция болғанымен, жақын келетін мысалдар көп.
Жасанды интеллект (AI) жақында адам миынан шабыттандырылған компьютерлік чиптердің жаңа түрінен күш ала алады.
Пурдю университетінің зерттеушілері сұраныс бойынша электрлік импульстар арқылы қайта бағдарламаланатын жаңа жабдықты құрастырды. Команда бұл бейімделу құрылғыға мидың шабыттандыратын компьютерін құру үшін барлық қажетті функцияларды орындауға мүмкіндік береді деп мәлімдейді. Бұл үздіксіз үйренетін AI жүйелерін құру бойынша үздіксіз жұмыстың бір бөлігі.
«AI жүйелері қоршаған ортада үздіксіз үйренсе, олар уақыт өте өзгеретін әлемге бейімделе алады», - деді Стивенс Технология институтының AI сарапшысы Джордан Сухоу Lifewire-ке электрондық поштаға берген сұхбатында. "Біз мұны мысалы, алаяқтықты анықтау жүйесі бұрын байқалмаған алаяқтық сатып алу үлгісін таңдағанда немесе бетті тану жүйесі бұрын көрмеген адаммен кездескен кезде көреміз."
Өмір бойы білім алушылар
Purdue зерттеушілері бұл мақаланы жақында Science журналында жариялады. Ол ми сияқты жаңа деректерді қабылдау үшін компьютерлік чиптердің динамикалық түрде қайта қосылуын сипаттайды. Бұл әдіс AI-ға уақыт өте келе үйренуге көмектесуі мүмкін.
"Тірі тіршілік иелерінің миы өмір бойы үздіксіз үйрене алады. Қазір біз машиналар өмір бойы үйренуге арналған жасанды платформа жасадық ", - деді газет авторларының бірі Шрирам Раманатан пресс-релизінде.
Раманатханның командасы ойлап тапқан аппараттық құрал - сутегіге өте сезімтал перовскит никелаты деп аталатын материалдан жасалған шағын, төртбұрышты құрылғы. Әртүрлі кернеулерде электрлік импульстарды қолдану құрылғыға сутегі иондарының концентрациясын наносекундтар ішінде араластыруға мүмкіндік береді, бұл зерттеушілер анықтаған күйлерді мидағы сәйкес функциялармен салыстыруға болады.
Құрылғының ортасында сутегі көбірек болса, мысалы, ол нейрон, жалғыз жүйке жасушасы қызметін атқара алады. Бұл жерде сутегі аз болғандықтан, құрылғы нейрондар арасындағы байланыс, синапс қызметін атқарады, мұны ми күрделі нейрондық тізбектерде жадты сақтау үшін пайдаланады.
"Егер біз мидың шабыттандыратын компьютерін немесе машинасын жасағымыз келсе, сәйкесінше чипті үздіксіз бағдарламалау, қайта бағдарламалау және өзгерту мүмкіндігіне ие болғымыз келеді", - деді Раманатан.
Ойлау машиналары?
Көптеген заманауи AI жүйелері қайта оқытылған кезде жаңа ақпаратқа бейімделеді, дейді машиналық оқытуды жақсартуға арналған MLCommons ашық инженерлік консорциумның атқарушы директоры Дэвид Кантер электрондық хатта.
"Әлем - бұл өте динамикалық орын, сайып келгенде, машиналық оқыту мен AI осыған бейімделуі керек", - деді Кантер. "Мысалы, 2022 жылы COVID-19 немесе коронавирустар туралы "білмейтін" сөйлеуді тану жүйесі заманауи әлемнің үлкен аспектісін жоғалтады. Сол сияқты, автономды көлік көшелердегі өзгерістерге, көпірлердің жабылуына немесе тіпті төмен температура жолды көктайғақ етеді."
Толығымен өздігінен үйренетін AI жүйесі әлі де концепция болғанымен, көптеген мысалдар жақын, деді Fusemachines AI компаниясының бас директоры Самир Маски электрондық поштаға берген сұхбатында. Осы өздігінен білім алатын жүйелердің бірі AI жүйесі Go ойынында адамды ұрып жібергенде, жаңалық жасады.
"AlphaGo кәсіби Go ойыншысын жеңген DeepMind компаниясының алғашқы AI болды", - деп қосты Маски. "Олардың ойын франчайзингтері оқуды жалғастыратын AI жолындағы жетістіктерді қабылдайтын әрбір жаңа қосу арқылы баспалдақтарға айналды."
Болашақтың AI жүйелері дұрыс шешімдер қабылдау және тиісті әрекеттерді қабылдау үшін қажетті ақпаратты іздейді, деп болжайды Сучов. Бұл жетілдірілген компьютерлер өздерінің тәжірибе модельдеулерінен үйрену арқылы қымбат қателерден аулақ болады, мысалы, AI өзінің көшірмелерімен өзара әрекеттесу нәтижелерін елестететін "өзін-өзі ойнау" арқылы.
"Бұл адамдардың қиял арқылы үйренетініне ұқсайды, жаман нәтижені тікелей бастан өткермей-ақ болжай алады", - деп қосты Сучоу. «AI жүйелері оқудың тиімдірек стратегияларын игереді, осылайша студент өз уақыты мен назарын оқып жатқан нәрсенің мазмұндық мазмұнына ғана емес, сонымен қатар оқу процесінің өзіне де бағыттай алады."
