მთავარი წაღებები
- კომპიუტერის ახალი ტიპის აპარატურას შეუძლია ხელოვნურ ინტელექტს ადამიანის ტვინის მსგავსად მუდმივად ისწავლოს.
- პერდუს უნივერსიტეტის მკვლევარები ამბობენ, რომ მათი მოწყობილობის ხელახალი დაპროგრამება შესაძლებელია მოთხოვნისამებრ ელექტრო იმპულსების საშუალებით.
- მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნური ინტელექტის სისტემა, რომელიც სრულყოფილად სწავლობს თავისთავად, მაინც ძირითადად კონცეფციაა, არსებობს მრავალი მაგალითი, რომელიც ახლოსაა.
ხელოვნური ინტელექტი (AI) შესაძლოა მალე გაძლიერდეს ახალი ტიპის კომპიუტერული ჩიპებით, რომლებიც შთაგონებულია ადამიანის ტვინით.
მკვლევარებმა პერდუის უნივერსიტეტში შექმნეს ახალი აპარატურა, რომელიც შეიძლება გადაპროგრამდეს მოთხოვნისამებრ ელექტრო იმპულსების საშუალებით. გუნდი ამტკიცებს, რომ ეს ადაპტირება საშუალებას მისცემს მოწყობილობას შეასრულოს ყველა საჭირო ფუნქცია ტვინისგან შთაგონებული კომპიუტერის შესაქმნელად. ეს არის მუდმივი ძალისხმევის ნაწილი, რათა შეიქმნას AI სისტემები, რომლებსაც შეუძლიათ მუდმივად ისწავლონ.
"როდესაც ხელოვნური ინტელექტის სისტემები მუდმივად სწავლობენ გარემოში, მათ შეუძლიათ შეეგუონ სამყაროს, რომელიც დროთა განმავლობაში იცვლება", - განუცხადა სტივენსის ტექნოლოგიის ინსტიტუტის AI ექსპერტმა ჯორდან სუჩოუმ Lifewire-ს ელექტრონული ფოსტის ინტერვიუში. „ჩვენ ვხედავთ ამას, მაგალითად, როდესაც თაღლითობის გამოვლენის სისტემა ირჩევს თაღლითური შესყიდვების მანამდე შეუმჩნეველ ნიმუშს, ან როდესაც სახის ამოცნობის სისტემა ხვდება ადამიანს, რომელიც აქამდე არასდროს უნახავს.“
სიცოცხლისმოყვარეები
Purdue-ს მკვლევარებმა ახლახან გამოაქვეყნეს ნაშრომი ჟურნალში Science. იგი აღწერს, თუ როგორ კომპიუტერის ჩიპებს შეუძლიათ დინამიურად გადააკეთონ ახალი მონაცემები ისე, როგორც ამას ტვინი აკეთებს. მიდგომა შეიძლება დაეხმაროს AI-ს დროთა განმავლობაში სწავლის გაგრძელებაში.
"ცოცხალი არსებების ტვინს შეუძლია განუწყვეტლივ ისწავლოს მთელი სიცოცხლის მანძილზე. ჩვენ ახლა შევქმენით ხელოვნური პლატფორმა მანქანებისთვის, რომ ისწავლონ მთელი სიცოცხლის მანძილზე", - თქვა გაზეთის ერთ-ერთმა ავტორმა, შრირამ რამანათანმა.
რამანათანის გუნდის მიერ შემუშავებული აპარატურა არის პატარა, მართკუთხა მოწყობილობა, რომელიც დამზადებულია მასალისგან, რომელსაც ეწოდება პეროვსკიტის ნიკელატი, რომელიც ძალიან მგრძნობიარეა წყალბადის მიმართ. ელექტრული იმპულსების გამოყენება სხვადასხვა ძაბვაზე საშუალებას აძლევს მოწყობილობას შეცვალოს წყალბადის იონების კონცენტრაცია რამდენიმე ნანოწამში, რაც ქმნის მდგომარეობებს, რომლებიც მკვლევარებმა აღმოაჩინეს, რომ შესაძლებელი იქნება ტვინის შესაბამისი ფუნქციების დახატვა.
როდესაც მოწყობილობას აქვს მეტი წყალბადი მის ცენტრთან, მაგალითად, მას შეუძლია იმოქმედოს როგორც ნეირონი, ერთი ნერვული უჯრედი. ამ ადგილას ნაკლები წყალბადით, მოწყობილობა ემსახურება როგორც სინაფსს, კავშირს ნეირონებს შორის, რასაც ტვინი იყენებს მეხსიერების შესანახად რთულ ნერვულ სქემებში.
"თუ ჩვენ გვსურს ავაშენოთ კომპიუტერი ან მანქანა, რომელიც შთაგონებულია ტვინით, შესაბამისად, გვსურს გვქონდეს ჩიპის განუწყვეტელი დაპროგრამების, გადაპროგრამების და შეცვლის შესაძლებლობა", - თქვა რამანათანმა.
მოაზროვნე მანქანები?
ბევრი თანამედროვე ხელოვნური ინტელექტის სისტემა ადაპტირდება ახალ ინფორმაციას გადამზადებისას, თქვა დევიდ კანტერმა, MLCommons-ის აღმასრულებელმა დირექტორმა, ღია საინჟინრო კონსორციუმი, რომელიც ეძღვნება მანქანათმცოდნეობის გაუმჯობესებას.
"სამყარო არსებითად დინამიური ადგილია და საბოლოო ჯამში მანქანათმცოდნეობა და AI უნდა მოერგოს ამას", - თქვა კანტერმა. მაგალითად, მეტყველების ამოცნობის სისტემას 2022 წელს, რომელმაც არ იცის COVID-19-ის ან კორონავირუსის შესახებ, გამოტოვებს თანამედროვე სამყაროს დიდ ასპექტს. ანალოგიურად, ავტონომიური მანქანა უნდა მოერგოს ცვლილებებს ქუჩებში, ხიდების ჩაკეტვაში ან დაბალი ტემპერატურაც კი ყინავს გზას."
მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნური ინტელექტის სისტემა, რომელიც სრულყოფილად სწავლობს თავისთავად, მაინც ძირითადად კონცეფციაა, ბევრი მაგალითი ახლოვდება, თქვა Sameer Maskey, AI კომპანია Fusemachines-ის აღმასრულებელმა დირექტორმა ელექტრონული ფოსტის ინტერვიუში.ერთ-ერთმა ამ თვითსწავლის სისტემამ ახალი ამბავი გავრცელდა, როდესაც ხელოვნური ინტელექტის სისტემამ დაამარცხა ადამიანი Go-ს თამაშზე.
"AlphaGo იყო DeepMind-ის პირველი AI, რომელმაც დაამარცხა პროფესიონალი Go მოთამაშე," დასძინა მასკიმ. „მათი თამაშების ფრენჩაიზები საფეხურებად იქცა ყოველი ახალი დანამატით, რომელიც იძენს წინსვლას ხელოვნური ინტელექტისკენ, რომელიც აგრძელებს სწავლას.“
მომავლის AI სისტემები მოიძიებენ იმ ინფორმაციას, რომელიც მათ სჭირდებათ კარგი გადაწყვეტილებების მისაღებად და შესაბამისი ქმედებების მისაღებად, იწინასწარმეტყველა Suchow. ეს მოწინავე კომპიუტერები თავიდან აიცილებენ ძვირადღირებულ შეცდომებს გამოცდილების საკუთარი სიმულაციების შესწავლით, მაგალითად, „თვითთამაშის“მეშვეობით, სადაც AI წარმოიდგენს მის ასლებთან ურთიერთქმედების შედეგებს.
"ეს ჰგავს იმას, თუ როგორ შეუძლიათ ადამიანებს ისწავლონ წარმოსახვის საშუალებით, განჭვრიტონ ცუდ შედეგს უშუალოდ გამოცდილების გარეშე", - დასძინა სუჩოუმ. „AI სისტემები შეისწავლიან სწავლის უფრო ეფექტურ სტრატეგიებს, ისევე, როგორც სტუდენტს შეუძლია თავისი დრო და ყურადღება მიმართოს არა მხოლოდ სწავლის არსებით შინაარსს, არამედ თავად სწავლის პროცესს."
