Негизги алып салуулар
- Компьютердик жабдыктын жаңы түрү жасалма интеллектке адамдын мээсиндей тынымсыз үйрөнүүгө мүмкүндүк берет.
- Пурдю университетинин изилдөөчүлөрү алардын аппаратын электр импульстары аркылуу талап боюнча кайра программалоого болорун айтышат.
- Толугу менен өзүнөн-өзү үйрөнгөн AI системасы дагы эле негизинен концепция болуп саналат, бирок ага жакын мисалдар көп.
Жасалма интеллект (AI) жакында адамдын мээси шыктандырган жаңы типтеги компьютердик чиптерден күч алат.
Пурдю университетинин изилдөөчүлөрү электрдик импульстар аркылуу суроо-талап боюнча кайра программаланган жаңы аппараттык жабдыктарды курушту. Команда мындай ыңгайлашуу аппаратка мээден шыктанган компьютерди куруу үчүн бардык керектүү функцияларды аткарууга мүмкүндүк берет деп ырастайт. Бул үзгүлтүксүз үйрөнө ала турган AI системаларын куруу боюнча үзгүлтүксүз аракеттин бир бөлүгү.
"AI системалары чөйрөдө үзгүлтүксүз үйрөнгөндө, алар убакыттын өтүшү менен өзгөрүп турган дүйнөгө ыңгайлаша алышат ", - деди Стивенс Технология Институтунун AI боюнча эксперти Джордан Сухоу Lifewireге электрондук почта менен болгон маегинде. "Мисалы, биз муну алдамчылыкты аныктоо системасы алдамчылык сатып алуулардын мурда байкалбаган үлгүсүн тандап алганда же жүздү таануу системасы мурда эч качан көрбөгөн адамга жолукканда көрөбүз."
Өмүр бою билим алуучулар
Пурдю изилдөөчүлөрү жакында Science журналында бул макаланы жарыялашты. Анда компьютер микросхемалары жаңы маалыматтарды мээдегидей эле кабыл алуу үчүн динамикалык түрдө кантип өзгөрө аларын сүрөттөйт. Бул ыкма AI убакыттын өтүшү менен үйрөнүүгө жардам берет.
"Тирүү жандыктардын мээси өмүр бою тынымсыз үйрөнө алат. Азыр биз машиналар өмүр бою үйрөнө турган жасалма платформа түздүк ", - дейт гезиттин авторлорунун бири Шрирам Раманатан пресс-релизинде.
Раманатандын командасы ойлоп тапкан аппаратура суутекке өтө сезгич перовскит никелатынан жасалган кичинекей, тик бурчтуу түзүлүш. Ар кандай чыңалуудагы электрдик импульстарды колдонуу аппаратка суутек иондорунун концентрациясын наносекунддардын ичинде аралаштырууга мүмкүндүк берет, бул изилдөөчүлөр тапкан мээдеги тиешелүү функциялардын картасын түзүүгө мүмкүндүк берет.
Аппараттын борборуна жакын суутек көбүрөөк болгондо, мисалы, ал нейрондун, бир нерв клеткасынын милдетин аткара алат. Бул жерде суутек азыраак болгондуктан, аппарат нейрондордун ортосундагы байланыштын, синапстын милдетин аткарат, муну мээ татаал нейрон схемаларында эс тутумду сактоо үчүн колдонот.
"Эгер биз мээден шыктанган компьютерди же машинаны кургубуз келсе, демек, биз тынымсыз программалоо, кайра программалоо жана чипти өзгөртүү мүмкүнчүлүгүнө ээ болгубуз келет ", - деди Раманатан.
Ойлоочу машиналарбы?
Көптөгөн заманбап AI системалары кайра үйрөтүлгөндө жаңы маалыматтарга ыңгайлашат, деп билдирди MLCommons ачык инженердик консорциумдун аткаруучу директору Дэвид Кантер электрондук катта.
"Дүйнө өзүнчө динамикалык жер жана акырында машина үйрөнүү жана AI буга ыңгайлашуусу керек" деди Кантер. "Мисалы, 2022-жылы COVID-19 же коронавирустар жөнүндө "билбеген" кепти таануу тутуму заманбап дүйнөнүн чоң аспектисин жоготот. Ошо сыяктуу эле, автономдуу унаа көчөлөрдөгү өзгөрүүлөргө, көпүрөлөрдүн жабылышына же ыңгайлашуусу керек. ал тургай, төмөн температура да жолду музга айлантат."
Өзүн-өзү толугу менен үйрөнгөн AI системасы дагы деле концепция болсо да, көптөгөн мисалдар жакын келет, деди Fusemachines AI компаниясынын башкы директору Самир Маскей электрондук почта менен болгон маегинде. Бул өзүн-өзү үйрөнүүчү системалардын бири AI системасы Go оюнунда адамды сабап салганда жаңылык жасады.
"AlphaGo DeepMindдин профессионалдуу Go оюнчусун жеңген биринчи AI болду", - деп кошумчалады Маски. "Алардын оюн франшизалары тепкич таштары болуп калды, ар бир жаңы кошулуу менен AI үйрөнүүнү улантууга карай прогрессти кабыл алды."
Келечектин AI системалары туура чечимдерди кабыл алуу жана тийиштүү иш-аракеттерди жасоо үчүн керектүү маалыматты издешет, деп болжолдогон Сучов. Бул өркүндөтүлгөн компьютерлер, мисалы, AI өзүнүн көчүрмөлөрү менен болгон өз ара аракеттенүүнүн натыйжаларын элестеткен "өзүн-өзү ойноо" аркылуу тажрыйбанын өз моделдеринен үйрөнүп, кымбат каталардан качышат.
"Бул адамдар кыялдануу аркылуу үйрөнө алат, жаман натыйжаны түздөн-түз башынан өткөрбөстөн эле көрө алат", - деп кошумчалады Сухоу. "AI системалары окутуунун натыйжалуураак стратегияларын үйрөнүшөт, бул студент өз убактысын жана көңүлүн алар окуп жаткан нерсесинин мазмунуна гана эмес, ошондой эле окуу процессинин өзүнө да бура алат."
