Yapay Zeka Araştırmasını Yeniden Keşfetmek: Kurumsal Baskın Bir Ortamda Yaklaşımlar
Kısaca
Togelius ve Yannakakis'in makalesi, AI akademisyenlerinin akademik ortamlarda karşılaştığı zorluklara ilişkin değerli bilgiler sağlıyor.
Makale, bilgi işlem kaynaklarının kıtlığını, kurumsal hakimiyeti ve daha küçük ölçekli deneylere olan ihtiyacı vurgulamaktadır.
Araştırmacılar, önceden eğitilmiş modellerden yararlanmaya, mevcut modellerin derinlemesine analizine, takviyeli öğrenmeyi (RL) keşfetmeye, en az yüklü modelleri araştırmaya, kullanılmayan veya ihmal edilen alanları keşfetmeye ve beklenmedik yöntemleri test etmeye odaklanmalıdır.
Ayrıca etik sınırlarda gezinmeyi, endüstri paydaşlarıyla işbirliği yapmayı ve üniversiteler arası işbirliklerini teşvik etmeyi öneriyorlar.
Bu stratejiler, yapay zeka akademisyenlerinin bu zorlukları aşması ve alana anlamlı katkılarda bulunmaya devam etmesi için bir yol haritası sunar.
Alan hızlı bir dönüşümden geçtiğinden, yapay zekanın akademik yapay zeka araştırmacıları da dahil olmak üzere çeşitli paydaşlar üzerindeki etkisini değerlendirmek çok önemlidir. Togelius J. ve Yannakakis GN'nin yakın tarihli bir makalesi, “Silahınızı Seçin: Depresyondaki Yapay Zeka Akademisyenleri için Hayatta Kalma Stratejileri”, bu alana ilişkin derin bir içgörü sağlar.
| İlgili bağlantılar: Türcülük Muamması: İnsan Zekasını Kediler ve Yapay Zeka İle İlişkili Olarak Analiz Etmek |
Makalenin içeriği, teorik olarak uğraşanların karşılaştığı zorlukları araştırıyor. yapay zeka araştırması başlığın şakacı anlatı önerisine rağmen akademik ortamlarda. Bu derlemede çalışmanın ana fikirleri ve sonuçları kısaca özetlenecektir.
Bölüm 1: AI Akademisyenlerinin Karşılaştığı İkilemler
1. Bilgi İşlem Kaynaklarının Kıtlığı:
Makale, yapay zeka akademisyenleri ve onların kurumsal yapay zeka departmanlarındaki meslektaşlarına sunulan bilgi işlem kaynaklarındaki artan eşitsizliğin altını çiziyor. On yıl önce, akademide AI araştırmalarını ilerletmek için yerel hesaplama kurulumları yeterliydi. Bununla birlikte, çağdaş senaryo bir paradigma değişikliği gördü. Günümüzde AI'daki önemli ilerlemeler, genellikle kapsamlı hesaplama gücüne ve bir dizi ayrıntılı deneye dayanmaktadır. Ne yazık ki, birçok akademik araştırmacı bu tür kaynaklara yeterli erişimden yoksundur.
2. Kurumsal Hakimiyet Zorluğu:
Bilimsel araştırma dünyasında rekabet kavramı yoğunlaşmıştır. İdeal olarak, bilimsel deneyler, her katkıda bulunana gereken takdirle, işbirlikçi çabaları temsil eder. Yine de, kurumsal dünyanın artan etkisi, bu işbirlikçi ruhu bir şekilde gölgede bıraktı. Şirketler, yapay zeka araştırmalarına önemli yatırımlar yaptıklarında, gelecek vaat eden fikirlerin geliştirilmesine hakim olma eğiliminde oluyorlar ve genellikle orijinal akademik katkıları bir kenara bırakıyorlar. Makale, bu durum ile Walmart gibi bir mega perakendecinin işini gölgede bırakarak yerel bir aile mağazasının yanına yerleşmesi olgusu arasında bir paralellik kuruyor.
Togelius ve Yannakakis tarafından vurgulandığı üzere yukarıda belirtilen zorluklar, yapay zeka akademisyenleri için endişe verici bir tablo çiziyor. Koşullar, kariyerlerini alanı ilerletmeye adamış araştırmacıların moralini ve üretkenliğini etkileyerek belirli bir derecede hayal kırıklığına yol açtı.
Çalışma yalnızca sorunları tanımlamaz; aynı zamanda akademide bu zorlukların yükünü hissedenler için hayatta kalma stratejileri sağlar. Aşağıdaki bir sonraki analiz, AI akademisyenlerine bu gelişen arazide gezinmek için somut yollar sunmayı amaçlayan yazarlar tarafından önerilen potansiyel çözümleri daha derinlemesine inceleyecektir.
| İlgili bağlantılar: Mustafa Süleyman, Zayıf Yapay Zeka ve AGI Arasındaki Boşluğu Kapatmak İçin Bir ACI Yaklaşımı Öneriyor |
Bölüm 2: Zorluklarda Gezinme Stratejileri
1. Alternatif Yayın Yollarını Tercih Etmek:
Araştırmacılara, teknik yönleri iyileştirmeye ve daha geniş konularda niş soruları keşfetmeye odaklanarak daha az yüksek profilli dergilerde yayınlamayı düşünmeleri önerilir.
2. Bilgi İşlem Kaynaklarına Öncelik Verme:
Araştırma ödeneklerinin önemli bir bölümünün hesaplamalı kaynaklar için tahsis edilmesine önem verilmektedir. Ancak, önemli hibelerin bile kurumsal girişimlerle aynı düzeyde ileri düzey deneyler yapmak için yeterli olmayabileceği belirtiliyor.
3. Daha Küçük Ölçekli Deneylere Odaklanma:
Araştırmacılar, çabalarını teorik ilerlemeleri doğrulamak için kullanarak daha özlü problemler üzerinde odaklayabilirler. tarafından yazılanlar gibi çeşitli makaleler Şafiullah ve ark. (2022) ve Pearce ve ark. (2023), bu yaklaşımı başarıyla uyguladı. Bu yöntemler başlangıçta sınırlı ilgi görse de, alaka düzeyi daha büyük veri kümelerinde test edildikten sonra artabilir.
4. Önceden Eğitilmiş Modellerden Yararlanma:
Sıfırdan başlamak yerine önceden eğitilmiş modeller araştırma sürecini hızlandırabilir, ancak bazen bulguların derinliğini sınırlayabilir.
5. Mevcut Modellerin Derinlemesine Analizi:
Araştırmacılar yalnızca yenilerini yaratmaya odaklanmak yerine mevcut modellerin inceliklerini araştırmaya teşvik edilirler.
6. Keşfetmek Takviye Öğrenme (RL):
RL, özellikle kapsamlı veri kümelerine büyük ölçüde dayanmadığı için değerli bir araç olarak önerilmektedir. Ancak, hırsla fizibiliteyi dengelemek önemlidir.
7. Minimal Yüklü Modelleri İncelemek:
Makale, Bayesçi yöntemlere örnek olarak atıfta bulunarak, minimum yüklü modeller ve sınırlı bir veri kümesi kullanarak sonuç çıkarmanın artan önemini vurgulamaktadır.
8. Kullanılmayan veya İhmal Edilen Alanları Keşfetmek:
Araştırmacılar, şu anda endüstri tarafından göz ardı edilen konuları araştırabilir veya daha önce terk edilmiş metodolojileri canlandırabilir. Bu yaklaşım, önemli ölçüde dikkat çekmeden önce bir fırsat penceresi sunabilir.
9. Beklenmedik Yöntemlerle Deney Yapmak:
Araştırmacılardan, mantıksız görünen yöntemleri test ederek statükoya meydan okumaları isteniyor.
10. Etik Sınırlarda Gezinmek:
Şirketler etik yönergeler ve itibar kaygılarıyla sınırlandırılabilirken, akademisyenlerin biraz daha fazla hareket alanı var. Yazarlar, tartışmalı kabul edilebilecek konuları keşfetmeyi öneriyor, ancak kurallara uymanın önemini vurguluyor. yasal düzenlemeler.
11. Sanayi ile İşbirliği:
Endüstri paydaşlarıyla ortaklıklar kurmak, finansman sağlayabilir ve potansiyel olarak start-up'ların başlamasına yol açabilir. Yine de, araştırmanın pratik uygulamalarla uyumlu olması çok önemlidir.
12. Üniversitelerarası İşbirliklerini Teşvik Etmek:
Üniversiteler arasında köprüler kurmak işbirlikçi bir ortamı teşvik edebilir, ancak acil faydalar zor görünebilir.
tarafından özetlenen stratejiler Togelius ve Yannakakis (2023) mevcut zorlukların üstesinden gelen AI akademisyenleri için bir yol haritasını temsil eder. AI akademisinin geleceği belirsiz olsa da, bu yönergeler alana anlamlı katkılar yapmaya devam etmek için yollar sunar. Bu dizideki sonraki makaleler, bu tavsiyelerin sonuçlarını ve potansiyel uzun vadeli etkilerini daha ayrıntılı olarak ele alacaktır.
AI hakkında daha fazlasını okuyun:
Feragatname
Doğrultusunda Trust Project yönergeleri, lütfen bu sayfada sağlanan bilgilerin hukuki, vergi, yatırım, finansal veya başka herhangi bir tavsiye niteliğinde olmadığını ve bu şekilde yorumlanmaması gerektiğini unutmayın. Yalnızca kaybetmeyi göze alabileceğiniz kadar yatırım yapmak ve herhangi bir şüpheniz varsa bağımsız finansal tavsiye almak önemlidir. Daha fazla bilgi için şartlar ve koşulların yanı sıra kartı veren kuruluş veya reklamveren tarafından sağlanan yardım ve destek sayfalarına bakmanızı öneririz. MetaversePost doğru, tarafsız raporlamaya kendini adamıştır, ancak piyasa koşulları önceden haber verilmeksizin değiştirilebilir.
Yazar hakkında
Damir şu anda ekip lideri, ürün yöneticisi ve editördür: Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLM'ler, Metaverse ve Web3-İlgili alanlar. Makaleleri, her ay bir milyondan fazla kullanıcıdan oluşan büyük bir kitleyi kendine çekiyor. SEO ve dijital pazarlama konusunda 10 yıllık deneyime sahip bir uzman gibi görünüyor. Damir'den Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ve diğer yayınlar. Dijital bir göçebe olarak BAE, Türkiye, Rusya ve BDT arasında seyahat ediyor. Damir, kendisine internetin sürekli değişen ortamında başarılı olmak için gereken eleştirel düşünme becerilerini verdiğine inandığı fizik alanında lisans derecesi aldı.
Daha fazla haber
Damir şu anda ekip lideri, ürün yöneticisi ve editördür: Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLM'ler, Metaverse ve Web3-İlgili alanlar. Makaleleri, her ay bir milyondan fazla kullanıcıdan oluşan büyük bir kitleyi kendine çekiyor. SEO ve dijital pazarlama konusunda 10 yıllık deneyime sahip bir uzman gibi görünüyor. Damir'den Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ve diğer yayınlar. Dijital bir göçebe olarak BAE, Türkiye, Rusya ve BDT arasında seyahat ediyor. Damir, kendisine internetin sürekli değişen ortamında başarılı olmak için gereken eleştirel düşünme becerilerini verdiğine inandığı fizik alanında lisans derecesi aldı.
