Geoffrey Hintonun ən son Kembric mühazirəsindən maraqlı fikirlər
Bu yaxınlarda, Geoffrey Hintonun Kembricdəki mühazirəsinin səsyazması ictimaiyyət üçün əlçatan oldu və bu, AI cəmiyyətində olduqca səs-küy yaratdı. Hintonla tanış olmayanlar üçün o, süni intellekt sahəsində korifeydir və tez-tez “Dərin Öyrənmənin xaç atalarından” biri kimi xatırlanır. Bir sıra maraqlı mövzulara toxunan mühazirə süni intellekt və onun gələcəyi haqqında adi düşüncəyə meydan oxuyan intellektual səyahətdir.
Süni intellekt təhlükələrinə bənzərsiz bir baxış
Hintonun mühazirəsinin əsas məqamlarından biri onun Süni Ümumi İntellektin (AGI) potensial təhlükələrinə baxışıdır. AGI ətrafında müzakirələr tez-tez onun imkanları və faydaları ətrafında getsə də, Hinton riskləri vurğulayaraq yeni bir perspektiv gətirir. O, tamaşaçıları AGI-nin qaranlıq tərəfi üzərində düşünməyə və onun nəticələri haqqında ayıq olmağa çağırır.
Ölümsüz Modellər Ölümcül Hesablamaya qarşı
Mühazirənin digər düşündürücü cəhəti “ölümlü” hesablama anlayışı ətrafında fırlanır. Hinton maraqlı bir sual ortaya qoyur: AI modelləri onların aparatlarından ayrılmaz olsaydı nə olardı? Müxtəlif cihazlarda işləyə bilən müasir süni intellekt modellərindən fərqli olaraq, burada ideya onların aparatları ilə dərindən inteqrasiya olunmuş AI agentləri yaratmaqdır. Bu agentlər öyrənmə prosesi zamanı öz avadanlıqlarını uyğunlaşdıracaq və optimallaşdıracaq, potensial olaraq əhəmiyyətli enerji qənaətinə gətirib çıxaracaq.
Bu yanaşma iki cazibədar imkan təklif edir:
- Enerji Səmərəliliyi: Bu tip modellər xeyli az enerji sərfiyyatı ilə işləyə bilər. Bu fikir davamlı süni intellekt texnologiyaları axtarışı ilə səsləşir.
- Avadanlıq artımı: Müəyyən problemləri həll etmək üçün müxtəlif arxitekturaya malik “artırılan” avadanlıq anlayışı cəlbedicidir. Bu yanaşma ədədi parametrlərin dəqiq tənzimlənməsindən kənara çıxır və model təlimi zamanı memarlıq xüsusiyyətlərinin seçilməsini əhatə edir.
Arxayayılmadan Çıxışda Çətinliklər
Hinton başa düşür ki, bu cür “fani” modellərə keçid xüsusilə təlim baxımından çətinliklər yaradır. Dərin öyrənmədə geniş yayılmış model təlim alqoritmi olan geri yayılma bu paradiqma dəyişikliyi üçün uyğun olmaya bilər. Bunun bir neçə səbəbi var:
- Enerji istehlakı: Geri yayılmanın enerji tutumlu olduğu bilinir, bu da onu enerjiyə qənaət edən AI ilə daha az uyğunlaşdırır.
- Naməlum Model Strukturu: Əgər modellər nəzərdə tutulduğu kimi arxitekturasını dinamik şəkildə formalaşdırmaq üçün təkamül edərsə, modelin funksiyasının dəqiq formasını təxmin etmək çətinləşir.
Əslində, bu, “fani” modellərə uyğun gələn alternativ model təlim yanaşmalarını araşdırmaq üçün əhəmiyyətli motivasiya yaradır. Hintonun mühazirəsi süni intellekt cəmiyyətini ənənəvi metodlardan kənarda düşünməyə və təbiətdən, xüsusən də geri yayılma ilə müqayisədə əsaslı şəkildə fərqli proseslərdən istifadə edən insan beynindən ilham almağa təşviq edir.
| əlaqədar: Geoffrey Hinton Son Söhbətdə Kəşfiyyatın İki Yolunu və Süni İntellektin Təhlükələrini Araşdırır |
Analoq kompüterlərdən süni intellektin gələcəyinə səyahət
Hintonun mühazirəsi analoq kompüterlər konsepsiyasından süni intellektin gələcəyi formalaşdırmaq potensialı haqqında düşüncələrə qədər valehedici bir səyahət kimi açılır. O, müxtəlif mərhələləri əhatə edir, o cümlədən:
- “Ölümlü” modellər anlayışı
- Bu modellər üçün uyğun olan yeni təlim üsulları
- AI agentləri arasında bilik mübadiləsi üçün strategiyalar
- Biliyin ötürülməsində distillənin rolu
- AI modellərinin real dünyadan bilik əldə etmə imkanı
Mühazirə sonda düşündürücü bir nəticəyə gətirib çıxarır: AI-nin nəzarəti ələ keçirməsi perspektivi, süni intellektin gələcəyimizdəki rolu ilə bağlı imkanlar və suallar səltənətini açan anlayış.
Yekun olaraq, Hintonun mühazirəsi tanış süni intellekt anlayışları haqqında yeni perspektiv təklif edir və bizi AI mənzərəsində alternativ yolları nəzərdən keçirməyə çağırır. Bu, innovativ düşüncəni stimullaşdırmağa və süni intellekt icması daxilində mənalı müzakirələrə səbəb olmağı vəd edən valehedici intellektual səyahətdir.
Məsuliyyətdən imtina
uyğun olaraq Güvən Layihəsi qaydaları, lütfən nəzərə alın ki, bu səhifədə təqdim olunan məlumat hüquqi, vergi, investisiya, maliyyə və ya hər hansı digər məsləhət forması kimi təfsir edilməməlidir və təfsir edilməməlidir. Yalnız itirə biləcəyiniz şeyə investisiya qoymaq və hər hansı bir şübhəniz varsa, müstəqil maliyyə məsləhətləri axtarmaq vacibdir. Əlavə məlumat üçün biz emitent və ya reklamçı tərəfindən təmin edilən şərtlər və şərtlərə, həmçinin yardım və dəstək səhifələrinə müraciət etməyi təklif edirik. MetaversePost dəqiq, qərəzsiz hesabat verməyə sadiqdir, lakin bazar şərtləri xəbərdarlıq edilmədən dəyişdirilə bilər.
Müəllif haqqında
Damir komanda rəhbəri, məhsul meneceri və redaktordur Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse və kimi mövzuları əhatə edir Web3- əlaqəli sahələr. Onun məqalələri hər ay bir milyondan çox istifadəçinin kütləsini cəlb edir. O, SEO və rəqəmsal marketinq sahəsində 10 illik təcrübəyə malik mütəxəssis kimi görünür. Damirin adı Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto və digər nəşrlər. O, rəqəmsal köçəri kimi BƏƏ, Türkiyə, Rusiya və MDB arasında səyahət edir. Damir fizika üzrə bakalavr dərəcəsi qazandı və onun fikrincə, bu, ona internetin daim dəyişən mənzərəsində uğur qazanmaq üçün lazım olan tənqidi düşünmə bacarıqlarını verdi.
Ətraflı məqalələr
Damir komanda rəhbəri, məhsul meneceri və redaktordur Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse və kimi mövzuları əhatə edir Web3- əlaqəli sahələr. Onun məqalələri hər ay bir milyondan çox istifadəçinin kütləsini cəlb edir. O, SEO və rəqəmsal marketinq sahəsində 10 illik təcrübəyə malik mütəxəssis kimi görünür. Damirin adı Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto və digər nəşrlər. O, rəqəmsal köçəri kimi BƏƏ, Türkiyə, Rusiya və MDB arasında səyahət edir. Damir fizika üzrə bakalavr dərəcəsi qazandı və onun fikrincə, bu, ona internetin daim dəyişən mənzərəsində uğur qazanmaq üçün lazım olan tənqidi düşünmə bacarıqlarını verdi.
