Sleutel wegneemetes
- 'n Nuwe soort rekenaarhardeware kan kunsmatige intelligensie toelaat om voortdurend te leer soos die menslike brein.
- Navorsers by Purdue Universiteit sê hul toestel kan op aanvraag deur elektriese pulse herprogrammeer word.
- Alhoewel 'n KI-stelsel wat heeltemal vanself leer, steeds hoofsaaklik 'n konsep is, is daar baie voorbeelde wat naby kom.
Kunsmatige intelligensie (KI) kan binnekort 'n hupstoot kry van 'n nuwe soort rekenaarskyfies wat deur die menslike brein geïnspireer is.
Navorsers by Purdue Universiteit het 'n nuwe stuk hardeware gebou wat op aanvraag deur elektriese pulse herprogrammeer kan word. Die span beweer dat hierdie aanpasbaarheid die toestel sal toelaat om al die nodige funksies aan te neem om 'n breingeïnspireerde rekenaar te bou. Dit is deel van 'n voortdurende poging om KI-stelsels te bou wat deurlopend kan leer.
"Wanneer KI-stelsels voortdurend in die omgewing leer, kan hulle aanpas by 'n wêreld wat met verloop van tyd verander," het die Stevens Institute of Technology KI-kenner Jordan Suchow aan Lifewire in 'n e-posonderhoud gesê. "Ons sien dit byvoorbeeld wanneer 'n bedrog-opsporingstelsel 'n voorheen ongemerkte patroon van bedrieglike aankope optel of wanneer 'n gesigherkenningstelsel 'n persoon teëkom wat dit nog nooit vantevore gesien het nie."
Lewenslange Leerders
The Purdue-navorsers het onlangs die referaat in die joernaal Science gepubliseer. Dit beskryf hoe rekenaarskyfies hulself dinamies kan herbedraad om nuwe data in te neem op dieselfde manier as wat die brein doen. Die benadering kan KI help om mettertyd aan te hou leer.
"Die breine van lewende wesens kan deurlopend deur hul leeftyd leer. Ons het nou 'n kunsmatige platform geskep vir masjiene om regdeur hul leeftyd te leer," het een van die koerant se skrywers, Shriram Ramanathan, in 'n nuusverklaring gesê.
Die hardeware wat deur Ramanathan se span ontwerp is, is 'n klein, reghoekige toestel wat gemaak is van 'n materiaal genaamd perovskiet-nikkelaat, wat baie sensitief is vir waterstof. Die toepassing van elektriese pulse by verskillende spannings laat die toestel toe om 'n konsentrasie waterstofione binne 'n kwessie van nanosekondes te skommel, wat toestande skep wat die navorsers gevind het, na ooreenstemmende funksies in die brein gekarteer kan word.
Wanneer die toestel meer waterstof naby sy middel het, kan dit byvoorbeeld optree as 'n neuron, 'n enkele senuweesel. Met minder waterstof op daardie plek dien die toestel as 'n sinaps, 'n verbinding tussen neurone, wat die brein gebruik om geheue in komplekse neurale stroombane te stoor.
"As ons 'n rekenaar of 'n masjien wil bou wat deur die brein geïnspireer is, dan wil ons dienooreenkomstig die vermoë hê om voortdurend die skyfie te programmeer, herprogrammeer en verander," het Ramanathan gesê.
Dinkmasjiene?
Baie moderne KI-stelsels pas by nuwe inligting aan wanneer hulle heropgelei word, het David Kanter, die uitvoerende direkteur van MLCommons, 'n oop ingenieurskonsortium wat toegewy is aan die verbetering van masjienleer, in 'n e-pos gesê.
"Die wêreld is 'n intrinsiek dinamiese plek, en uiteindelik moet masjienleer en KI hierby aanpas," het Kanter gesê. "Byvoorbeeld, 'n spraakherkenningstelsel in 2022 wat nie 'weet' van COVID-19 of koronavirusse nie, sal 'n groot aspek van die moderne wêreld ontbreek. Net so moet 'n outonome voertuig aanpas by veranderinge in strate, brugsluitings, of selfs lae temperature maak 'n pad yslik."
Alhoewel 'n KI-stelsel wat heeltemal vanself leer, steeds meestal 'n konsep is, kom baie voorbeelde naby, het Sameer Maskey, die HUB van die KI-maatskappy Fusemachines, in 'n e-posonderhoud gesê. Een van hierdie selfleerstelsels het die nuus gehaal toe 'n KI-stelsel 'n mens by 'n speletjie Go geslaan het.
"AlphaGo was DeepMind se eerste KI wat 'n professionele Go-speler verslaan het," het Maskey bygevoeg. "Hul speletjies-franchises het stapbriewe geword met elke nuwe toevoeging wat vooruitgang in die rigting van 'n KI aanvaar wat aanhou leer."
KI-stelsels van die toekoms sal die inligting soek wat hulle nodig het om goeie besluite te neem en toepaslike aksies te neem, het Suchow voorspel. Hierdie gevorderde rekenaars sal duur foute vermy deur uit hul eie simulasies van ervaring te leer, byvoorbeeld deur "selfspeel," waar die KI die uitkomste van interaksies wat dit met kopieë van homself het, voorstel.
"Dit is soortgelyk aan hoe mense deur verbeelding kan leer en 'n slegte uitkoms voorsien sonder om dit direk te hoef te ervaar," het Suchow bygevoeg. "KI-stelsels sal meer effektiewe strategieë vir leer leer, baie op die manier waarop 'n student hul tyd en aandag nie net kan rig op die inhoudelike inhoud van wat hulle studeer nie, maar ook op die proses van leer self."
