המצאה מחדש של מחקר בינה מלאכותית: גישות בנוף נשלט על ידי תאגידים
בקיצור
המאמר של Togelius ו-Yannakakis מספק תובנות חשובות לגבי האתגרים העומדים בפני אקדמאים בינה מלאכותית במסגרות אקדמיות.
המאמר מדגיש את המחסור במשאבי מחשוב, דומיננטיות תאגידית והצורך בניסויים בקנה מידה קטן יותר.
על החוקרים להתמקד במינוף מודלים שהוכשרו מראש, ניתוח מעמיק של מודלים קיימים, חקר למידת חיזוק (RL), חקירת מודלים טעונים מינימליים, חקר אזורים לא מנוצלים או מוזנחים, ובדיקת שיטות בלתי צפויות.
הם גם מציעים לנווט בגבולות אתיים, לשתף פעולה עם בעלי עניין בתעשייה ולקדם שיתופי פעולה בין אוניברסיטאיים.
אסטרטגיות אלו מציעות מפת דרכים לאקדמאים בינה מלאכותית כדי לנווט את האתגרים הללו ולהמשיך לתרום תרומה משמעותית לתחום.
חיוני להעריך את ההשפעה של בינה מלאכותית על בעלי עניין שונים, כולל חוקרי בינה מלאכותית אקדמית, מכיוון שהתחום עובר שינוי מהיר. מאמר אחרון מאת Togelius J. ו-Yannakakis GN שכותרתו "בחר את הנשק שלך: אסטרטגיות הישרדות עבור אקדמאים מדוכאים בבינה מלאכותית" מספק תובנה עמוקה לתחום זה.
תוכן המאמר בוחן את הקשיים העומדים בפני העוסקים בתיאוריה מחקר בינה מלאכותית במסגרות אקדמיות, למרות ההצעה הנרטיבית המשובבת של הכותרת. הרעיונות והמסקנות העיקריות של המחקר יסוכמו בקצרה בסקירה זו.
חלק 1: הדילמות שעומדות בפני אקדמיה של AI
1. מחסור במשאבי מחשוב:
המאמר מדגיש את הפער ההולך וגובר במשאבי המחשוב הזמינים לאקדמאים בינה מלאכותית ולמקביליהם במחלקות בינה מלאכותית בארגונים. לפני עשור, הגדרות חישוביות מקומיות הספיקו לקידום מחקר בינה מלאכותית באקדמיה. עם זאת, התרחיש העכשווי ראה שינוי פרדיגמה. התקדמות משמעותית ב-AI כיום מסתמכת לעתים קרובות על כוח חישוב נרחב וסדרה של ניסויים משוכללים. למרבה הצער, חוקרים אקדמיים רבים מוצאים את עצמם ללא גישה נאותה למשאבים כאלה.
2. האתגר של דומיננטיות תאגידית:
מושג התחרות בעולם המחקר המדעי התעצם. באופן אידיאלי, ניסויים מדעיים ייצגו מאמצים שיתופיים, עם הכרה ראויה לכל תורם. עם זאת, ההשפעה הגוברת של התחום התאגידי האפילה במקצת על רוח שיתופיות זו. כאשר תאגידים מתעלים השקעות משמעותיות למחקר בינה מלאכותית, הם נוטים לשלוט בפיתוח רעיונות מבטיחים, ולעתים קרובות משביתים את התורמים האקדמיים המקוריים. העיתון עורך הקבלה בין המצב הזה לבין התופעה שבה מגה קמעונאי כמו וולמארט מתבסס ליד חנות משפחתית מקומית, ומאפיל על עסקיה.
האתגרים שהוזכרו לעיל, כפי שהודגשו על ידי טוגליוס וינאקאקיס, מתארים נוף מדאיג עבור אקדמאים בינה מלאכותית. התנאים הובילו למידה מסוימת של התפכחות, והשפיעו על המורל והפרודוקטיביות של חוקרים שהקדישו את הקריירה שלהם לקידום התחום.
המחקר לא רק מזהה בעיות; היא גם מספקת אסטרטגיות הישרדות לאלו באקדמיה שחשים את עיקר האתגרים הללו. ניתוח שלאחר מכן להלן יעמיק בפתרונות הפוטנציאליים שהוצעו על ידי המחברים, במטרה להציע לאקדמאים בינה מלאכותית נתיבים מוחשיים לנווט בשטח המתפתח הזה.
| מוצרים מקושרים: מוסטפא סולימן מציע גישת ACI לגשר על הפער בין AI חלש ל-AGI |
חלק 2: אסטרטגיות לניווט באתגרים
1. בחירה בשדרות פרסום חלופיות:
מומלץ לחוקרים לשקול פרסום בכתבי עת פחות בעלי פרופיל גבוה, תוך התמקדות בחידוד היבטים טכניים ובחקור שאלות נישה בנושאים רחבים יותר.
2. תעדוף משאבי מחשוב:
מושם דגש על הקצאת חלק ניכר ממענקי המחקר למשאבים חישוביים. עם זאת, יצוין שאפילו מענקים משמעותיים עשויים שלא להספיק לביצוע ניסויים מתקדמים בקנה אחד עם מאמצי החברה.
3. התמקדות בניסויים בקנה מידה קטן יותר:
חוקרים יכולים לרכז את מאמציהם בבעיות תמציתית יותר, ולהשתמש בהם כדי לאמת התקדמות תיאורטית. כמה מאמרים, כמו אלה של שפיולה ואח'. (2022) ו פירס וחב'. (2023), השתמש בהצלחה בגישה זו. למרות ששיטות אלה עשויות לקבל תחילה תשומת לב מוגבלת, הרלוונטיות שלהן יכולה לגדול לאחר שנבדקה על מערכי נתונים גדולים יותר.
4. מינוף מודלים מאומנים מראש:
במקום להתחיל מאפס, להשתמש מראש מודלים יכולים לזרז את תהליך המחקר, אם כי לפעמים זה עשוי להגביל את עומק הממצאים.
5. ניתוח מעמיק של מודלים קיימים:
חוקרים מעודדים להתעמק בנבכי הדגמים הנוכחיים במקום להתמקד בלעדית ביצירת דגמים חדשים.
6. חוקרים לימוד עם חיזוקים (RL):
RL מוצע ככלי בעל ערך, במיוחד מכיוון שהוא אינו מסתמך במידה רבה על מערכי נתונים נרחבים. עם זאת, חיוני לאזן בין שאפתנות לבין כדאיות.
7. חקירת דגמים טעונים מינימליים:
המאמר מדגיש את המשמעות העולה של הסקת מסקנות באמצעות מודלים טעונים מינימליים ומערך נתונים מוגבל, תוך התייחסות לשיטות בייסיאניות כדוגמה.
8. חקר אזורים לא מנוצלים או מוזנחים:
חוקרים יכולים להתעמק בנושאים שהתעשייה מתעלמת מהם כיום או להחיות מתודולוגיות שננטשו בעבר. גישה זו עשויה להציע חלון הזדמנויות לפני למשוך תשומת לב משמעותית.
9. ניסוי בשיטות בלתי צפויות:
חוקרים מתבקשים לערער על הסטטוס קוו על ידי בדיקת שיטות שנראות מנוגדות לאינטואיציה.
10. ניווט בגבולות אתיים:
בעוד שתאגידים עשויים להיות מוגבלים על ידי הנחיות אתיות ושיקולי מוניטין, לאקדמאים יש מעט יותר מרחב פעולה. המחברים מציעים לחקור נושאים שעלולים להיחשב שנויים במחלוקת אך מדגישים את החשיבות של ציות תקנות משפטיות.
11. שיתוף פעולה עם התעשייה:
הקמת שותפויות עם מחזיקי עניין בתעשייה יכולה לספק מימון ועשויה להוביל להקמה של סטארט-אפים. עם זאת, חיוני שהמחקר יתיישר עם יישומים מעשיים.
12. קידום שיתופי פעולה בין אוניברסיטאיים:
בניית גשרים בין אוניברסיטאות יכולה לטפח סביבה שיתופית, אם כי היתרונות המיידיים עשויים להיראות חמקמקים.
האסטרטגיות המפורטות על ידי טוגליוס וינאקאקיס (2023) מייצגים מפת דרכים עבור אקדמאים בינה מלאכותית המנווטת באתגרים הנוכחיים. בעוד שעתידה של האקדמיה בינה מלאכותית עדיין לא בטוח, הנחיות אלו מציעות מסלולים להמשיך לתרום תרומה משמעותית לתחום. המאמרים הבאים בסדרה זו יעמיקו בהשלכות של המלצות אלו והשפעתן הפוטנציאלית לטווח ארוך.
קרא עוד על AI:
כתב ויתור
בקנה אחד עם הנחיות פרויקט אמון, אנא שים לב שהמידע המסופק בדף זה אינו מיועד ואין לפרש אותו כייעוץ משפטי, מס, השקעות, פיננסי או כל צורה אחרת של ייעוץ. חשוב להשקיע רק את מה שאתה יכול להרשות לעצמך להפסיד ולפנות לייעוץ פיננסי עצמאי אם יש לך ספק. למידע נוסף, אנו מציעים להתייחס לתנאים ולהגבלות וכן לדפי העזרה והתמיכה שסופקו על ידי המנפיק או המפרסם. MetaversePost מחויבת לדיווח מדויק וחסר פניות, אך תנאי השוק עשויים להשתנות ללא הודעה מוקדמת.
על המחבר
דמיר הוא ראש הצוות, מנהל המוצר והעורך ב Metaverse Post, המכסה נושאים כגון AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse ו Web3-בתחומים משיקים. המאמרים שלו מושכים קהל עצום של למעלה ממיליון משתמשים מדי חודש. נראה שהוא מומחה עם ניסיון של 10 שנים בקידום אתרים ושיווק דיגיטלי. דמיר הוזכר ב-Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ופרסומים אחרים. הוא נודד בין איחוד האמירויות, טורקיה, רוסיה וחבר העמים כנווד דיגיטלי. דמיר סיים תואר ראשון בפיזיקה, שלדעתו נתן לו את כישורי החשיבה הביקורתית הדרושים כדי להצליח בנוף המשתנה ללא הרף של האינטרנט.
מאמרים נוספים
דמיר הוא ראש הצוות, מנהל המוצר והעורך ב Metaverse Post, המכסה נושאים כגון AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse ו Web3-בתחומים משיקים. המאמרים שלו מושכים קהל עצום של למעלה ממיליון משתמשים מדי חודש. נראה שהוא מומחה עם ניסיון של 10 שנים בקידום אתרים ושיווק דיגיטלי. דמיר הוזכר ב-Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ופרסומים אחרים. הוא נודד בין איחוד האמירויות, טורקיה, רוסיה וחבר העמים כנווד דיגיטלי. דמיר סיים תואר ראשון בפיזיקה, שלדעתו נתן לו את כישורי החשיבה הביקורתית הדרושים כדי להצליח בנוף המשתנה ללא הרף של האינטרנט.
