Đổi mới nghiên cứu AI: Các phương pháp tiếp cận trong bối cảnh do doanh nghiệp thống trị
Tóm lại
Bài báo của Togelius và Yannakakis cung cấp những hiểu biết có giá trị về những thách thức mà các học giả AI phải đối mặt trong môi trường học thuật.
Bài báo nhấn mạnh sự khan hiếm tài nguyên máy tính, sự thống trị của công ty và nhu cầu thử nghiệm quy mô nhỏ hơn.
Các nhà nghiên cứu nên tập trung vào việc tận dụng các mô hình được đào tạo trước, phân tích sâu các mô hình hiện có, khám phá phương pháp học tăng cường (RL), điều tra các mô hình được tải ở mức tối thiểu, khám phá các khu vực chưa được khai thác hoặc bị bỏ quên và thử nghiệm các phương pháp không mong muốn.
Họ cũng đề xuất điều hướng các ranh giới đạo đức, hợp tác với các bên liên quan trong ngành và thúc đẩy hợp tác giữa các trường đại học.
Những chiến lược này đưa ra một lộ trình cho các học giả AI vượt qua những thách thức này và tiếp tục đóng góp có ý nghĩa cho lĩnh vực này.
Điều quan trọng là phải đánh giá tác động của AI đối với các bên liên quan khác nhau, bao gồm cả các nhà nghiên cứu AI hàn lâm, vì lĩnh vực này đang trải qua quá trình chuyển đổi nhanh chóng. Một bài báo gần đây của Togelius J. và Yannakakis GN có tiêu đề “Chọn vũ khí của bạn: Chiến lược sinh tồn cho các học giả AI chán nản” cung cấp cái nhìn sâu sắc về lĩnh vực này.
| Sản phẩm liên quan: Câu hỏi hóc búa về chủ nghĩa loài: Phân tích trí thông minh của con người liên quan đến mèo và AI |
Nội dung của bài viết khám phá những khó khăn mà những người tham gia vào nghiên cứu lý thuyết phải đối mặt. Nghiên cứu AI trong môi trường học thuật, bất chấp gợi ý kể chuyện vui tươi của tiêu đề. Các ý tưởng và kết luận chính của nghiên cứu sẽ được tóm tắt ngắn gọn trong bài đánh giá này.
Phần 1: Thế tiến thoái lưỡng nan của giới học thuật AI
1. Khan hiếm tài nguyên máy tính:
Bài báo nhấn mạnh sự chênh lệch ngày càng tăng về tài nguyên máy tính dành cho các học giả AI và các đối tác của họ trong các bộ phận AI của công ty. Một thập kỷ trước, các thiết lập máy tính cục bộ đã đủ để thúc đẩy nghiên cứu AI trong giới học thuật. Tuy nhiên, kịch bản đương đại đã chứng kiến một sự thay đổi mô hình. Những tiến bộ đáng kể trong AI ngày nay thường dựa vào sức mạnh tính toán mở rộng và một loạt các thử nghiệm phức tạp. Thật không may, nhiều nhà nghiên cứu học thuật thấy mình không có quyền truy cập đầy đủ vào các tài nguyên đó.
2. Thách thức về sự thống trị của công ty:
Khái niệm cạnh tranh trong thế giới nghiên cứu khoa học đã tăng cường. Lý tưởng nhất là các thí nghiệm khoa học sẽ đại diện cho những nỗ lực hợp tác, với sự công nhận xứng đáng cho mọi người đóng góp. Tuy nhiên, ảnh hưởng ngày càng tăng của lĩnh vực công ty đã phần nào làm lu mờ tinh thần hợp tác này. Khi các tập đoàn chuyển các khoản đầu tư đáng kể vào nghiên cứu AI, họ có xu hướng chiếm ưu thế trong việc phát triển các ý tưởng đầy hứa hẹn, thường loại bỏ những người đóng góp học thuật ban đầu. Bài báo đưa ra sự tương đồng giữa tình huống này và hiện tượng một nhà bán lẻ lớn như Walmart tự đặt mình gần một cửa hàng gia đình địa phương, làm lu mờ hoạt động kinh doanh của họ.
Những thách thức nói trên, như được nhấn mạnh bởi Togelius và Yannakakis, mô tả một bối cảnh đáng lo ngại cho các học giả AI. Các điều kiện đã dẫn đến một mức độ vỡ mộng nhất định, ảnh hưởng đến tinh thần và năng suất của các nhà nghiên cứu, những người đã cống hiến sự nghiệp của họ để phát triển lĩnh vực này.
Nghiên cứu không chỉ xác định các vấn đề; nó cũng cung cấp các chiến lược sinh tồn cho những người trong giới học thuật đang cảm thấy gánh nặng của những thách thức này. Một phân tích tiếp theo dưới đây sẽ nghiên cứu sâu hơn về các giải pháp tiềm năng do các tác giả đề xuất, nhằm cung cấp các lộ trình hữu hình cho các học giả AI để điều hướng địa hình đang phát triển này.
| Sản phẩm liên quan: Mustafa Suleyman đề xuất một phương pháp tiếp cận ACI để thu hẹp khoảng cách giữa AI yếu và AGI |
Phần 2: Chiến lược vượt qua các thách thức
1. Lựa chọn các Lộ trình Xuất bản Thay thế:
Các nhà nghiên cứu nên xem xét việc xuất bản trên các tạp chí ít nổi tiếng hơn, tập trung vào việc tinh chỉnh các khía cạnh kỹ thuật và khám phá các câu hỏi thích hợp trong các chủ đề rộng hơn.
2. Ưu tiên tài nguyên máy tính:
Người ta nhấn mạnh vào việc phân bổ một phần đáng kể các khoản tài trợ nghiên cứu cho các tài nguyên máy tính. Tuy nhiên, người ta lưu ý rằng ngay cả những khoản tài trợ đáng kể cũng có thể không đủ để tiến hành các thử nghiệm nâng cao ngang bằng với các nỗ lực của công ty.
3. Tập trung vào các thử nghiệm quy mô nhỏ hơn:
Các nhà nghiên cứu có thể tập trung nỗ lực của họ vào các vấn đề ngắn gọn hơn, sử dụng chúng để xác nhận những tiến bộ lý thuyết. Một số bài báo, chẳng hạn như những bài của Shafiullah và cộng sự. (2022) và Pearce và cộng sự. (2023), áp dụng thành công phương pháp này. Mặc dù ban đầu các phương pháp này có thể nhận được sự chú ý hạn chế, nhưng mức độ liên quan của chúng có thể tăng lên sau khi được thử nghiệm trên các bộ dữ liệu lớn hơn.
4. Tận dụng các mô hình đã được đào tạo trước:
Thay vì bắt đầu từ đầu, sử dụng tiền được đào tạo các mô hình có thể đẩy nhanh quá trình nghiên cứu, mặc dù đôi khi nó có thể hạn chế độ sâu của các phát hiện.
5. Phân tích chuyên sâu các mô hình hiện có:
Các nhà nghiên cứu được khuyến khích đi sâu vào sự phức tạp của các mô hình hiện tại thay vì chỉ tập trung vào việc tạo ra những mô hình mới.
6. Khám phá Học tăng cường (RL):
RL được đề xuất như một công cụ có giá trị, đặc biệt là vì nó không phụ thuộc nhiều vào các tập dữ liệu mở rộng. Tuy nhiên, điều cần thiết là phải cân bằng tham vọng với tính khả thi.
7. Điều tra các mô hình tải tối thiểu:
Bài báo nêu bật tầm quan trọng ngày càng tăng của việc rút ra kết luận bằng cách sử dụng các mô hình được tải tối thiểu và một bộ dữ liệu hạn chế, tham khảo các phương pháp Bayes làm ví dụ.
8. Khám phá các khu vực chưa được khai thác hoặc bị bỏ quên:
Các nhà nghiên cứu có thể đi sâu vào các chủ đề hiện đang bị ngành công nghiệp bỏ qua hoặc hồi sinh các phương pháp đã bị bỏ rơi trước đó. Cách tiếp cận này có thể mang lại cơ hội trước khi thu hút sự chú ý đáng kể.
9. Thử nghiệm với những phương pháp bất ngờ:
Các nhà nghiên cứu được khuyến khích thách thức hiện trạng bằng các phương pháp thử nghiệm có vẻ phản trực giác.
10. Điều hướng các ranh giới đạo đức:
Trong khi các công ty có thể bị hạn chế bởi các nguyên tắc đạo đức và cân nhắc về danh tiếng, thì các học giả có nhiều thời gian hơn một chút. Các tác giả đề xuất khám phá các chủ đề có thể gây tranh cãi nhưng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tuân thủ quy định pháp luật.
11. Phối hợp với Ngành:
Thiết lập quan hệ đối tác với các bên liên quan trong ngành có thể cung cấp vốn và có khả năng dẫn đến sự ra đời của các công ty khởi nghiệp. Tuy nhiên, điều cần thiết là nghiên cứu phải phù hợp với các ứng dụng thực tế.
12. Thúc đẩy hợp tác giữa các trường đại học:
Xây dựng cầu nối giữa các trường đại học có thể thúc đẩy một môi trường hợp tác, mặc dù những lợi ích trước mắt có thể khó nắm bắt.
Các chiến lược được vạch ra bởi Togelius Và Yannakakis (2023) đại diện cho một lộ trình cho các học giả AI điều hướng các thách thức hiện tại. Mặc dù tương lai của giới học thuật AI vẫn chưa chắc chắn, những hướng dẫn này đưa ra các lộ trình để tiếp tục có những đóng góp có ý nghĩa cho lĩnh vực này. Các bài viết tiếp theo trong loạt bài này sẽ đi sâu hơn vào ý nghĩa của những khuyến nghị này và tác động lâu dài tiềm tàng của chúng.
Đọc thêm về AI:
Từ chối trách nhiệm
Phù hợp với Hướng dẫn của Dự án Tin cậy, xin lưu ý rằng thông tin được cung cấp trên trang này không nhằm mục đích và không được hiểu là tư vấn pháp lý, thuế, đầu tư, tài chính hoặc bất kỳ hình thức tư vấn nào khác. Điều quan trọng là chỉ đầu tư những gì bạn có thể đủ khả năng để mất và tìm kiếm lời khuyên tài chính độc lập nếu bạn có bất kỳ nghi ngờ nào. Để biết thêm thông tin, chúng tôi khuyên bạn nên tham khảo các điều khoản và điều kiện cũng như các trang trợ giúp và hỗ trợ do nhà phát hành hoặc nhà quảng cáo cung cấp. MetaversePost cam kết báo cáo chính xác, không thiên vị nhưng điều kiện thị trường có thể thay đổi mà không cần thông báo trước.
Giới thiệu về Tác giả
Damir là trưởng nhóm, quản lý sản phẩm và biên tập viên tại Metaverse Post, bao gồm các chủ đề như AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse và Web3-các lĩnh vực liên quan. Các bài báo của anh ấy thu hút một lượng lớn độc giả với hơn một triệu người dùng mỗi tháng. Anh ấy có vẻ là một chuyên gia với 10 năm kinh nghiệm về SEO và tiếp thị kỹ thuật số. Damir đã được đề cập trong Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto và các ấn phẩm khác. Anh đi lại giữa Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất, Thổ Nhĩ Kỳ, Nga và CIS với tư cách là một người du mục kỹ thuật số. Damir đã có bằng cử nhân vật lý, bằng cấp mà anh tin rằng đã mang lại cho anh những kỹ năng tư duy phản biện cần thiết để thành công trong bối cảnh luôn thay đổi của Internet.
Xem thêm bài viết
Damir là trưởng nhóm, quản lý sản phẩm và biên tập viên tại Metaverse Post, bao gồm các chủ đề như AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse và Web3-các lĩnh vực liên quan. Các bài báo của anh ấy thu hút một lượng lớn độc giả với hơn một triệu người dùng mỗi tháng. Anh ấy có vẻ là một chuyên gia với 10 năm kinh nghiệm về SEO và tiếp thị kỹ thuật số. Damir đã được đề cập trong Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto và các ấn phẩm khác. Anh đi lại giữa Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất, Thổ Nhĩ Kỳ, Nga và CIS với tư cách là một người du mục kỹ thuật số. Damir đã có bằng cử nhân vật lý, bằng cấp mà anh tin rằng đã mang lại cho anh những kỹ năng tư duy phản biện cần thiết để thành công trong bối cảnh luôn thay đổi của Internet.
