اختراع مجدد تحقیقات هوش مصنوعی: رویکردها در چشم انداز تحت سلطه شرکت ها
به طور خلاصه
مقاله توگلیوس و یاناکاکیس بینش های ارزشمندی را در مورد چالش های پیش روی دانشگاهیان هوش مصنوعی در محیط های دانشگاهی ارائه می دهد.
این مقاله به کمبود منابع محاسباتی، تسلط شرکت‌ها و نیاز به آزمایش‌های مقیاس کوچکتر اشاره می‌کند.
محققان باید بر روی استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده، تحلیل عمیق مدل‌های موجود، کاوش در یادگیری تقویتی (RL)، بررسی مدل‌های با حداقل بارگذاری، کاوش در مناطق استفاده نشده یا نادیده گرفته شده، و آزمایش روش‌های غیرمنتظره تمرکز کنند.
آنها همچنین پیمایش مرزهای اخلاقی، همکاری با سهامداران صنعت و ترویج همکاری های بین دانشگاهی را پیشنهاد می کنند.
این استراتژی ها نقشه راهی را برای دانشگاهیان هوش مصنوعی ارائه می دهد تا بتوانند در این چالش ها پیمایش کنند و به کمک های معنادار در این زمینه ادامه دهند.
ارزیابی تأثیر هوش مصنوعی بر ذینفعان مختلف، از جمله محققان دانشگاهی هوش مصنوعی، حیاتی است، زیرا این زمینه در حال تغییر سریع است. مقاله اخیر توگلیوس جی و یاناکاکیس GN با عنوان «سلاح خود را انتخاب کنید: استراتژی های بقا برای دانشگاهیان افسرده هوش مصنوعی” بینش عمیقی در این زمینه ارائه می دهد.
محتوای مقاله به بررسی مشکلاتی می‌پردازد که افراد درگیر در زمینه‌های نظری با آن مواجه هستند تحقیق هوش مصنوعی در محیط های آکادمیک، علی رغم پیشنهاد داستانی بازیگوش عنوان. ایده‌ها و نتیجه‌گیری‌های اصلی مطالعه به اختصار در این مرور خلاصه می‌شود.
قسمت 1: معضلاتی که دانشگاهیان با هوش مصنوعی مواجه می شوند
1. کمبود منابع محاسباتی:
این مقاله بر افزایش نابرابری در منابع محاسباتی موجود برای دانشگاهیان هوش مصنوعی و همتایان آنها در بخش‌های هوش مصنوعی شرکتی تأکید می‌کند. یک دهه پیش، تنظیمات محاسباتی محلی برای پیشرفت تحقیقات هوش مصنوعی در دانشگاه کافی بود. با این حال، سناریوی معاصر شاهد یک تغییر پارادایم بوده است. پیشرفت های قابل توجه در هوش مصنوعی امروزه اغلب به قدرت محاسباتی گسترده و مجموعه ای از آزمایش های دقیق متکی است. متأسفانه، بسیاری از محققان دانشگاهی خود را بدون دسترسی کافی به چنین منابعی می یابند.
2. چالش سلطه شرکتی:
مفهوم رقابت در دنیای تحقیقات علمی تشدید شده است. در حالت ایده‌آل، آزمایش‌های علمی نشان‌دهنده تلاش‌های مشترک، با شناسایی مناسب برای هر مشارکت‌کننده است. با این حال، نفوذ روزافزون حوزه شرکتی تا حدودی این روحیه همکاری را تحت الشعاع قرار داده است. وقتی شرکت‌ها سرمایه‌گذاری‌های قابل توجهی را به تحقیقات هوش مصنوعی هدایت می‌کنند، تمایل دارند بر توسعه ایده‌های امیدوارکننده مسلط شوند و اغلب مشارکت‌کنندگان اصلی دانشگاهی را کنار می‌گذارند. این مقاله شباهتی را بین این وضعیت و پدیده ای ترسیم می کند که در آن یک خرده فروش بزرگ مانند والمارت در نزدیکی یک فروشگاه خانوادگی محلی قرار می گیرد و تجارت آن را تحت الشعاع قرار می دهد.
چالش های فوق، همانطور که توسط توگلیوس و یاناکاکیس برجسته شده است، چشم انداز نگران کننده ای را برای دانشگاهیان هوش مصنوعی به تصویر می کشد. این شرایط منجر به درجه خاصی از سرخوردگی شده است و بر روحیه و بهره وری محققانی که حرفه خود را وقف پیشبرد این رشته کرده اند، تأثیر می گذارد.
مطالعه فقط مشکلات را شناسایی نمی کند. همچنین راهبردهای بقا را برای کسانی که در دانشگاه احساس سنگینی از این چالش ها می کنند، فراهم می کند. تجزیه و تحلیل بعدی در زیر راه‌حل‌های بالقوه پیشنهادی نویسندگان را عمیق‌تر می‌کند و هدف آن ارائه مسیرهای ملموس به دانشگاهیان هوش مصنوعی برای حرکت در این منطقه در حال تحول است.
بخش 2: استراتژی هایی برای پیمایش در چالش ها
1. انتخاب راه های انتشار جایگزین:
به پژوهشگران توصیه می‌شود که در مجلات کمتر معتبر، با تمرکز بر اصلاح جنبه‌های فنی و بررسی پرسش‌های تخصصی در موضوعات گسترده‌تر، به انتشار آنها فکر کنند.
2. اولویت بندی منابع محاسباتی:
تاکید بر تخصیص بخش قابل توجهی از کمک های مالی تحقیقاتی برای منابع محاسباتی است. با این حال، اشاره شده است که حتی کمک های مالی قابل توجه ممکن است برای انجام آزمایش های پیشرفته همتراز با تلاش های شرکت کافی نباشد.
3. تمرکز بر آزمایشات در مقیاس کوچکتر:
محققان می توانند تلاش های خود را بر روی مسائل مختصرتر متمرکز کنند و از آنها برای تأیید پیشرفت های نظری استفاده کنند. چندین مقاله، مانند آنهایی که توسط شفیع الله و همکاران (2022) و پیرس و همکاران (2023)، با موفقیت از این رویکرد استفاده کرد. اگرچه این روش‌ها در ابتدا ممکن است توجه محدودی را به خود جلب کنند، اما ارتباط آنها پس از آزمایش روی مجموعه داده‌های بزرگتر می‌تواند افزایش یابد.
4. استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده:
به جای شروع از صفر، از آموزش های قبلی استفاده کنید مدل ها می توانند روند تحقیق را تسریع کنند، اگرچه گاهی اوقات ممکن است عمق یافته ها را محدود کند.
5. تجزیه و تحلیل عمیق مدل های موجود:
محققان تشویق می شوند تا به جای تمرکز انحصاری بر ایجاد مدل های جدید، در پیچیدگی های مدل های فعلی تحقیق کنند.
6. کاوش یادگیری تقویتی (RL):
RL به عنوان یک ابزار ارزشمند پیشنهاد شده است، به خصوص که به شدت به مجموعه داده های گسترده متکی نیست. با این حال، تعادل بین جاه طلبی و امکان سنجی ضروری است.
7. بررسی مدل های حداقل بارگذاری شده:
این مقاله اهمیت فزاینده نتیجه‌گیری با استفاده از مدل‌های با حداقل بارگذاری و یک مجموعه داده محدود را برجسته می‌کند و به روش‌های بیزی به عنوان مثال اشاره می‌کند.
8. کاوش در مناطق استفاده نشده یا نادیده گرفته شده:
محققان می توانند موضوعاتی را که در حال حاضر توسط صنعت نادیده گرفته شده اند، بررسی کنند یا روش هایی را که قبلاً رها شده بودند، احیا کنند. این رویکرد ممکن است قبل از اینکه توجه قابل توجهی را به خود جلب کند، فرصتی را فراهم کند.
9. آزمایش با روش های غیرمنتظره:
از محققان خواسته می‌شود تا با آزمایش روش‌هایی که غیرقابل تصور به نظر می‌رسند، وضعیت موجود را به چالش بکشند.
10. عبور از مرزهای اخلاقی:
در حالی که ممکن است شرکت ها توسط دستورالعمل های اخلاقی و ملاحظات شهرت محدود شوند، دانشگاهیان کمی آزادی عمل بیشتری دارند. نویسندگان پیشنهاد می کنند موضوعاتی را بررسی کنید که ممکن است بحث برانگیز تلقی شوند، اما بر اهمیت رعایت آنها تاکید می کنند. مقررات قانونی.
11. همکاری با صنعت:
ایجاد مشارکت با ذی نفعان صنعت می تواند تأمین مالی کند و به طور بالقوه منجر به راه اندازی استارت آپ ها شود. با این حال، برای همسویی تحقیق با کاربردهای عملی ضروری است.
12. ترویج همکاری های بین دانشگاهی:
ایجاد پل‌هایی بین دانشگاه‌ها می‌تواند یک محیط مشارکتی را تقویت کند، اگرچه مزایای آنی ممکن است مبهم به نظر برسد.
استراتژی هایی که توسط توگلیوس و یاناکاکیس (2023) نشان دهنده یک نقشه راه برای دانشگاهیان هوش مصنوعی است که چالش های فعلی را دنبال می کنند. در حالی که آینده دانشگاه های هوش مصنوعی نامشخص است، این دستورالعمل ها مسیرهایی را برای ادامه مشارکت های معنادار در این زمینه ارائه می دهند. مقالات بعدی در این مجموعه بیشتر به مفاهیم این توصیه‌ها و تأثیر بالقوه بلندمدت آنها می‌پردازد.
درباره هوش مصنوعی بیشتر بخوانید:
سلب مسئولیت
در خط با دستورالعمل های پروژه اعتماد، لطفاً توجه داشته باشید که اطلاعات ارائه شده در این صفحه به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا هر شکل دیگری در نظر گرفته نشده است و نباید تفسیر شود. مهم است که فقط در موردی سرمایه گذاری کنید که توانایی از دست دادن آن را دارید و در صورت شک و تردید به دنبال مشاوره مالی مستقل باشید. برای کسب اطلاعات بیشتر، پیشنهاد می کنیم به شرایط و ضوابط و همچنین صفحات راهنمایی و پشتیبانی ارائه شده توسط صادرکننده یا تبلیغ کننده مراجعه کنید. MetaversePost متعهد به گزارش دقیق و بی طرفانه است، اما شرایط بازار بدون اطلاع قبلی ممکن است تغییر کند.
درباره نویسنده
Damir رهبر تیم، مدیر محصول و سردبیر در است Metaverse Post، موضوعاتی مانند AI/ML، AGI، LLMs، Metaverse و Web3- زمینه های مرتبط مقالات او هر ماه مخاطبان زیادی از بیش از یک میلیون کاربر را جذب می کند. به نظر می رسد او یک متخصص با 10 سال تجربه در سئو و بازاریابی دیجیتال است. دمیر در Mashable, Wired, ذکر شده است. Cointelegraph، نیویورکر، Inside.com، Entrepreneur، BeInCrypto، و انتشارات دیگر. او بین امارات متحده عربی، ترکیه، روسیه و کشورهای مستقل مشترک المنافع به عنوان یک عشایر دیجیتال سفر می کند. دمیر مدرک لیسانس خود را در فیزیک گرفت که به اعتقاد او مهارت های تفکر انتقادی لازم برای موفقیت در چشم انداز دائماً در حال تغییر اینترنت را به او داده است.
مقالات بیشتر
Damir رهبر تیم، مدیر محصول و سردبیر در است Metaverse Post، موضوعاتی مانند AI/ML، AGI، LLMs، Metaverse و Web3- زمینه های مرتبط مقالات او هر ماه مخاطبان زیادی از بیش از یک میلیون کاربر را جذب می کند. به نظر می رسد او یک متخصص با 10 سال تجربه در سئو و بازاریابی دیجیتال است. دمیر در Mashable, Wired, ذکر شده است. Cointelegraph، نیویورکر، Inside.com، Entrepreneur، BeInCrypto، و انتشارات دیگر. او بین امارات متحده عربی، ترکیه، روسیه و کشورهای مستقل مشترک المنافع به عنوان یک عشایر دیجیتال سفر می کند. دمیر مدرک لیسانس خود را در فیزیک گرفت که به اعتقاد او مهارت های تفکر انتقادی لازم برای موفقیت در چشم انداز دائماً در حال تغییر اینترنت را به او داده است.
