სტარტაპი ცდის ახალ ხრიკს, რათა განავითაროს ხელოვნური ინტელექტი მეცნიერების აღმოჩენისთვის

სტარტაპი ცდის ახალ ხრიკს, რათა განავითაროს ხელოვნური ინტელექტი მეცნიერების აღმოჩენისთვის

მეცნიერების აღმოჩენისთვის ხელოვნური ინტელექტის განვითარება ტექნიკური გიგანტების მონუმენტურ მიზნად იქცა. კომპანიებმა, როგორიცაა OpenAI და Anthropic, უზრუნველყოფილია ათობით მილიარდი დაფინანსება ხელოვნური ინტელექტის გარღვევის დაპირებებით მედიცინაში, ბიოლოგიასა და ფიზიკაში. თუმცა, AI-ზე ორიენტირებული ჭეშმარიტი მეცნიერული აღმოჩენა რჩება მიუწვდომელი, რაც აჩვენა წარსულმა ინციდენტებმა, როგორიცაა ChatGPT-ის მიერ გენერირებული მათემატიკის აღმოჩენის გაუქმება. ექსპერტების აზრით, მთავარი გამოწვევა არის ის, რომ ამჟამინდელ დიდ ენობრივ მოდელებს (LLM) არ გააჩნიათ ახალი სამეცნიერო ცოდნის ავტონომიურად გენერირების შინაგანი შესაძლებლობა.

რატომ ებრძვიან დიდი AI ლაბორატორიები სამეცნიერო აღმოჩენას

მარკუს ბიულერი, MIT ინჟინერიის პროფესორი, განსაზღვრავს ფუნდამენტურ შეზღუდვას დღევანდელ მოწინავე AI-ში. ის ამტკიცებს, რომ OpenAI-სა და Anthropic-ის სისტემების მომარაგების მოდელები არ არის შექმნილი ნამდვილი აღმოჩენისთვის. მათი არქიტექტურა ემყარება არსებული მონაცემების ნიმუშის ამოცნობას და არა ახალი თეორიების ან ჰიპოთეზების შექმნას.

This was starkly illustrated last fall when a purported mathematical discovery by ChatGPT was quickly debunked. ეპიზოდმა ხაზი გაუსვა უფსკრული AI-ს ანალიტიკურ ძალასა და მის შემოქმედებით, აღმოჩენაზე ორიენტირებულ აზროვნებას შორის. ეს არის გამოწვევა, რომელიც მოგვაგონებს სხვა AI მცდელობებს, სადაც ტექნოლოგია ებრძვის ორიგინალობას, ისევე როგორც კრიტიკას, რომელსაც აწყდება ხელოვნური ინტელექტის „მსახიობი“ ტილი ნორვუდი ნამდვილი კრეატიულობის ნაკლებობის გამო.

ძირითადი პრობლემა ამჟამინდელი AI მოდელები

დიდი ენობრივი მოდელები გამოირჩევიან ინფორმაციის დამუშავებასა და რეგურგიტაციაში. მათ შეუძლიათ შეაჯამონ ტექსტები, უპასუხონ კითხვებს და დაწერონ კოდიც კი მათი სასწავლო მონაცემების საფუძველზე. თუმცა, ისინი მოქმედებენ იმ საზღვრებში, რაც უკვე ისწავლეს.

მეცნიერული აღმოჩენა, თავისი ბუნებით, მოითხოვს უცნობისკენ შესვლას. იგი მოიცავს ახალი კავშირების ჩამოყალიბებას განსხვავებულ სფეროებს შორის და იდეების შეთავაზებას, რომლებიც არ არის წარმოდგენილი ტრენინგის არცერთ მონაცემთა ბაზაში. ეს არის ნახტომი, რომლისთვისაც არ არის შექმნილი ამჟამინდელი გენერაციული AI, რომელიც ორიენტირებულია კონტენტის შექმნასა და ავტომატიზაციაზე. ინდუსტრია ვითარდება, როგორც ჩანს, განვითარებული მოვლენები, როგორიცაა WordPress Gutenberg განახლება, რომელიც საფუძველს უყრის AI გამოქვეყნებას, მაგრამ აღმოჩენის მთავარი გამოწვევა რჩება.

წარმოგიდგენთ Unreasonable Labs: New Approach to AI მეცნიერებისთვის

ამ ხარვეზის აღმოსაფხვრელად, პროფესორმა ბიულერმა დააარსა Unreasonable Labs იუან კაოსთან ერთად, Google DeepMind-ის ყოფილი უფროსი პერსონალის მკვლევარ მეცნიერთან. სტარტაპი მიზნად ისახავს მეცნიერული აღმოჩენებისთვის ხელოვნური ინტელექტის შემუშავების ფუნდამენტურად განსხვავებული მიდგომის პიონერებას. იმის ნაცვლად, რომ დაეყრდნონ მხოლოდ მასიური მონაცემების მიღებას, ისინი აშენებენ სისტემებს, რომლებსაც შეუძლიათ ინტერდისციპლინური მსჯელობა.

Unresonable Labs-მა ცოტა ხნის წინ უზრუნველყო 13,5 მილიონი დოლარი დაფინანსების რაუნდში, რომელსაც ხელმძღვანელობდა Playground Global. რაუნდში მონაწილეობდნენ AIX Ventures, E14 Fund და MS&AD Ventures. ეს მნიშვნელოვანი ინვესტიცია ხაზს უსვამს ბაზრის რწმენას მათი ახალი მეთოდოლოგიის მიმართ.

სწავლა "აჰა" მომენტებიდან მეცნიერების ისტორიაში

ბიულერის ჰიპოთეზა არის ის, რომ ბევრი დიდი აღმოჩენა აღმოცენდება "აჰა" მომენტებიდან. ეს არის შემთხვევები, როდესაც მეცნიერი იყენებს თეორიას ან კონცეფციას ერთი სფეროდან, პრობლემის გადასაჭრელად სრულიად განსხვავებულ სფეროში. იდეების ეს ჯვარედინი დამტვერვა არის გარღვევის გასაღები.

კლასიკური მაგალითია ჯონ ჰოპფილდის ნამუშევარი 1982 წელს. მან გამოიყენა ცნებები შედედებული მატერიის ფიზიკიდან ხელოვნური ინტელექტის მაშინდელ ახალ ველში. ამან გამოიწვია ჰოპფილდის ქსელების განვითარება, ნერვული ქსელის ტიპი, რომელსაც შეუძლია მეხსიერების სწავლა და გახსენება. ეს იყო რევოლუციური იდეა, რომელიც წარმოიშვა ურთიერთდაკავშირებული დისციპლინების დაკავშირებიდან.

როგორ განსხვავდება Unresonable Labs-ის AI ძირითადი მოდელებისგან

ხელოვნური ინტელექტი, რომელიც შემუშავებულია Unreasonable Labs-ში, შექმნილია იმისთვის, რომ მიბაძოს ადამიანის ამ შესაძლებლობებს ინტერდისციპლინური ხედვისთვის. მათი მიზანია არა უფრო დიდი ენის მოდელის შექმნა, არამედ ისეთი სისტემის შექმნა, რომელსაც შეუძლია მსჯელობა სამეცნიერო სფეროებში.

ცოდნის ინტერდისციპლინური გრაფიკები: მარტო ტექსტზე ვარჯიშის ნაცვლად, მათი AI აერთიანებს სტრუქტურირებულ ცოდნას მრავალი სამეცნიერო სფეროდან, ბიოლოგიიდან ფიზიკამდე. ანალოგური მსჯელობის ძრავები: ძირითადი ტექნოლოგია ფოკუსირებულია ანალოგიებისა და პარალელების პოვნაზე ერთი შეხედვით დაუკავშირებელ ცნებებს შორის, მეცნიერული ინოვაციის მთავარი მამოძრავებელი. ჰიპოთეზის გენერაცია: სისტემა შექმნილია იმისთვის, რომ შესთავაზოს ტესტირებადი სამეცნიერო ჰიპოთეზები და არა მხოლოდ არსებული მონაცემების ანალიზი.

ეს მიდგომა წარმოადგენს მნიშვნელოვან გადახვევას უფრო დიდის შეძენის სტრატეგიებისგანტექნიკური ფირმები, როგორიცაა Zendesk-ის AI სტარტაპ Forethought-ის შეძენა, რომლებიც ხშირად ფოკუსირებულნი არიან მომხმარებელთა მომსახურების არსებული აპლიკაციების დახვეწაზე, ვიდრე აღმოჩენის ახალი ფორმების პიონერობაზე.

AI-ზე ორიენტირებული აღმოჩენის მომავალი

წარმატების შემთხვევაში, Unreasonable Labs-ის ტექნოლოგიამ შეიძლება დააჩქაროს კვლევა კრიტიკულ სფეროებში. წარმოიდგინეთ ხელოვნური ინტელექტი, რომელსაც შეუძლია შემოგვთავაზოს ახალი წამლის ნაერთი ქიმიისა და გენეტიკის პრინციპების შერწყმით. ან მოდელი, რომელიც გვთავაზობს ახალ მასალას მდგრადი ენერგიისთვის ნანოტექნოლოგიისა და თერმოდინამიკის ცნებების დაკავშირებით.

პოტენციური აპლიკაციები ფართოა, სამედიცინო კვლევების დაჩქარებიდან დაწყებული რთული გარემოსდაცვითი გამოწვევების გადაწყვეტამდე. ეს არის ხელოვნური ინტელექტის მომდევნო საზღვარი, რომელიც სცილდება ავტომატიზაციას, რათა გახდეს ნამდვილი პარტნიორი ადამიანის გამოგონებაში.

დასკვნა: AI ინოვაციის შემდეგი ტალღა

მეცნიერების აღმოჩენისთვის ხელოვნური ინტელექტის განვითარების რბოლა მატულობს, მაგრამ ნამდვილი წარმატება შეიძლება იყოს სპეციალიზებულ სტარტაპებთან, როგორიცაა Unreasonable Labs. მათი ფოკუსირება ინტერდისციპლინურ მსჯელობაზე გვთავაზობს პერსპექტიულ გზას ამჟამინდელი დიდი ენობრივი მოდელების შეზღუდვების მიღმა. მოგზაურობა ხელოვნური ინტელექტის შესაქმნელად, რომლის აღმოჩენაც შესაძლებელია, მხოლოდ დასაწყისია.

იყავით განახლებული AI და ტექნოლოგიების უახლესი ინოვაციების შესახებ. დამატებითი ინფორმაციისთვის და ამ სტატიის მარტივად გასაზიარებლად, შექმენით თქვენი უფასო ბმული ბიო გვერდი Seemless-ზე თქვენი საყვარელი შინაარსის კურირებისთვის.

You May Also Like

Enjoyed This Article?

Get weekly tips on growing your audience and monetizing your content — straight to your inbox.

No spam. Join 138,000+ creators. Unsubscribe anytime.

Create Your Free Bio Page

Join 138,000+ creators on Seemless.

Get Started Free