Juma, 29-mart, 2024-yil

ish stoli v4.2.1

Root NationNoviniIT yangiliklariBiz sun'iy intellekt deb ataydigan hamma narsa ham aslida sun'iy intellekt emas. Bu erda siz bilishingiz kerak bo'lgan narsalar

Biz sun'iy intellekt deb ataydigan hamma narsa ham aslida sun'iy intellekt emas. Bu erda siz bilishingiz kerak bo'lgan narsalar

-

1955 yil avgust oyida bir guruh olimlar Nyu-Xempshir shtatidagi Dartmut kollejida yozgi seminar o'tkazish uchun 13 AQSh dollari miqdorida moliyalashtirish so'rovini yubordilar. Ular kashf qilishni taklif qilgan soha sun'iy intellekt (AI) edi. Moliyaviy so'rov kamtarona bo'lsa-da, tadqiqotchilarning gipotezasi shunday emas edi: "O'rganishning har bir jihati yoki aqlning boshqa har qanday xususiyati, printsipial jihatdan, unga taqlid qilish uchun mashina qurish mumkin bo'lgan darajada aniq tasvirlanishi mumkin".

Ushbu kamtarona boshlanganidan beri filmlar va ommaviy axborot vositalari AIni romantiklashtirdi yoki uni yovuz odam sifatida ko'rsatdi. Biroq, ko'pchilik uchun AI ongli hayot tajribasining bir qismi emas, balki faqat munozara mavzusi bo'lib qoldi.

Biz sun'iy intellekt deb ataydigan hamma narsa ham aslida sun'iy intellekt emas

O'tgan oyning oxirida AI shaklida GPT chat Ilmiy fantastika spekulyatsiyasi va tadqiqot laboratoriyalaridan chiqib, keng jamoatchilikning ish stoli va telefonlariga o'tdi. Bu "generativ sun'iy intellekt" deb ataladigan narsa - kutilmaganda aqlli so'zlar insho yozishi yoki retsept va xaridlar ro'yxatini tuzishi yoki Elvis Presli uslubida she'r yaratishi mumkin.

Garchi GPT chat generativ AI muvaffaqiyati yilida eng ta'sirli ishtirokchi bo'ldi, bu kabi tizimlar yangi kontent yaratish uchun yanada katta salohiyatni ko'rsatdi va matndan tasvirga ko'rsatmalar hatto san'at tanlovlarida g'olib chiqqan yorqin tasvirlarni yaratishda foydalanilmoqda. AI hali tirik ongga yoki ilmiy-fantastik filmlar va romanlarda ommalashgan ong nazariyasiga ega bo'lmasligi mumkin, ammo u hech bo'lmaganda biz o'ylagan sun'iy intellekt tizimlari qila oladigan narsalarni buzishga yaqinlashmoqda.

Ushbu tizimlar bilan yaqindan ishlayotgan tadqiqotchilar, xuddi Google LaMDA katta til modeli (LLM) misolida bo'lgani kabi, razvedka istiqboliga hayron bo'lishadi. LLM - bu tabiiy tilni qayta ishlash va yaratish uchun o'rgatilgan model.

Generativ AI, shuningdek, plagiat, modellarni yaratishda foydalanilgan original kontentdan foydalanish, axborotni manipulyatsiya qilish va ishonchni suiiste'mol qilish etikasi va hatto "dasturlashning tugashi" haqida xavotirlarni keltirib chiqardi.

AI aslida nimani anglatadi?

Bularning barchasi markazida Dartmutdagi yozgi seminardan beri dolzarbligi ortib borayotgan savol: AI inson aqlidan farq qiladimi? AI deb hisoblanishi uchun tizim ma'lum darajadagi o'rganish va moslashishni namoyish qilishi kerak. Shu sababli, qaror qabul qilish, avtomatlashtirish va statistik tizimlar AI emas. Umuman olganda, AI ikki toifaga bo'linadi: sun'iy tor intellekt (AI) va sun'iy umumiy intellekt (AI). Hozirda SHI mavjud emas. Umumiy sun'iy intellektni yaratishning asosiy muammosi - bu dunyoni butun bilimlar majmuasi bilan izchil va foydali tarzda mos ravishda modellashtirishdir. Bu, yumshoq qilib aytganda, keng ko‘lamli vazifa.

Bugungi kunda biz sun'iy intellekt deb biladigan narsalarning aksariyati tor intellektga ega - bu erda ma'lum bir tizim muayyan muammoni hal qiladi. Inson aqlidan farqli o'laroq, bunday tor AI razvedkasi faqat u o'qitilgan sohada samarali bo'ladi: firibgarlikni aniqlash, yuzni aniqlash yoki ijtimoiy tavsiyalar. Va AI inson kabi ishlaydi. Hozirgi vaqtda bunga erishishga urinishlarning eng yorqin misoli neyron tarmoqlardan foydalanish va katta hajmdagi ma'lumotlarga o'rgatilgan chuqur o'rganishdir.

Biz sun'iy intellekt deb ataydigan hamma narsa ham aslida sun'iy intellekt emas

Neyron tarmoqlar inson miyasi qanday ishlashidan ilhomlangan. O'quv ma'lumotlari bo'yicha hisob-kitoblarni amalga oshiradigan ko'pgina mashinani o'rganish modellaridan farqli o'laroq, neyron tarmoqlar har bir ma'lumot nuqtasini o'zaro bog'langan tarmoq orqali o'z navbatida oziqlantirish va har safar parametrlarni sozlash orqali ishlaydi. Tarmoq orqali tobora ko'proq ma'lumotlar uzatilishi bilan parametrlar barqarorlashadi, natijada yangi ma'lumotlar bo'yicha kerakli natijani ishlab chiqarishi mumkin bo'lgan "o'qitilgan" neyron tarmoq paydo bo'ladi - masalan, tasvirda mushuk yoki it borligini tan oladi.

Bugungi kunda sun'iy intellekt rivojlanishidagi sezilarli sakrash yirik bulutli hisoblash infratuzilmalarining imkoniyatlari tufayli har bir ishga tushirish vaqtida juda ko'p sonli parametrlarni sozlash imkonini beruvchi yirik neyron tarmoqlarni o'rganish usullarini texnologik takomillashtirish bilan bog'liq. Masalan, GPT-3 (ChatGPT-ni quvvatlaydigan AI tizimi) 175 milliard parametrga ega bo'lgan katta neyron tarmoqdir.

Sun'iy intellekt ishlashi uchun nima kerak?

Sun'iy intellekt muvaffaqiyatli ishlashi uchun uchta narsa kerak. Birinchidan, unga sifatli, ob'ektiv ma'lumotlar va ko'p narsalar kerak. Neyron tarmoqlarni quruvchi tadqiqotchilar jamiyatni raqamlashtirish tufayli paydo bo'lgan katta hajmdagi ma'lumotlardan foydalanadilar.

Inson dasturchilarni to'ldiruvchi Co-Pilot o'z ma'lumotlarini GitHub-da joylashtirilgan milliardlab kod satrlaridan oladi. ChatGPT va boshqa yirik til modellari Internetda saqlangan milliardlab veb-saytlar va matnli hujjatlardan foydalanadi.

kabi matnni tasvirga aylantirish vositalari Barqaror diffuziya, DALLE-2 va Midjourney uchun LAION-5B kabi maʼlumotlar toʻplamidagi tasvir-matn juftliklaridan foydalaning. AI modellari rivojlanishda davom etadi, chunki biz ko'proq hayotimizni raqamlashtiramiz va ularni simulyatsiya ma'lumotlari yoki Minecraft kabi o'yin sozlamalari ma'lumotlari kabi muqobil ma'lumotlar manbalari bilan ta'minlaymiz.

Biz sun'iy intellekt deb ataydigan hamma narsa ham aslida sun'iy intellekt emas

AI, shuningdek, samarali o'qitish uchun hisoblash infratuzilmasiga muhtoj. Kompyuterlar kuchayib borishi bilan, hozirda intensiv kuch va katta hajmdagi hisob-kitoblarni talab qiladigan modellar yaqin kelajakda mahalliy darajada qayta ishlanishi mumkin. Masalan, Barqaror diffuziya modeli allaqachon bulutli muhitda emas, balki mahalliy kompyuterlarda ishlashi mumkin. AIga uchinchi ehtiyoj - takomillashtirilgan modellar va algoritmlar. Ma'lumotlarga asoslangan tizimlar bir vaqtlar inson bilish sohasi hisoblangan sohalarda tez sur'atlar bilan rivojlanishda davom etmoqda.

Biroq, atrofimizdagi dunyo doimo o'zgarib borayotganligi sababli, AI tizimlari yangi ma'lumotlardan foydalangan holda doimiy ravishda qayta o'qitilishi kerak. Ushbu muhim qadamsiz, AI tizimlari haqiqatan ham noto'g'ri javoblar beradi yoki ular o'qitilganidan beri paydo bo'lgan yangi ma'lumotlarni hisobga olmaydi.

Neyron tarmoqlar AIga yagona yondashuv emas. Sun'iy intellekt bo'yicha tadqiqotlardagi yana bir e'tiborga molik lager - bu ramziy AI - bu juda ko'p ma'lumotlar to'plamini hazm qilish o'rniga, u muayyan hodisalarning ichki ramziy tasvirlarini shakllantirishning inson jarayoniga o'xshash qoidalar va bilimlarga tayanadi.

Ammo so'nggi o'n yil ichida kuchlar muvozanati ma'lumotlarga asoslangan yondashuvlar tomon og'irlashdi va zamonaviy chuqur o'rganishning "asoschilari" yaqinda Tyuring mukofotiga sazovor bo'lishdi, bu kompyuter fanlari bo'yicha Nobel mukofotiga teng.

Biz sun'iy intellekt deb ataydigan hamma narsa ham aslida sun'iy intellekt emas

Ma'lumotlar, hisob-kitoblar va algoritmlar kelajakdagi AIning asosini tashkil qiladi. Barcha ko'rsatkichlar yaqin kelajakda barcha uch toifadagi jadal rivojlanishni ko'rsatadi.

Siz Ukrainaga rus bosqinchilariga qarshi kurashda yordam bera olasiz. Buning eng yaxshi yo'li - Ukraina Qurolli Kuchlariga pul mablag'larini berishdir Savelife yoki rasmiy sahifa orqali NBU.

Manbailmiy
Ro'yxatdan o'tish
Xabar berish
mehmon

0 Izoh
O'rnatilgan sharhlar
Barcha sharhlarni ko'ring
Boshqa maqolalar
Yangilanishlarga obuna bo'ling

Oxirgi izohlar

Hozir mashhur
0
Fikrlaringiz bizga yoqadi, izoh qoldiring.x