Startap fan kashfiyoti uchun sun'iy intellektni ishlab chiqishda yangi hiylani sinab ko'rmoqda
Startap fan kashfiyoti uchun sun'iy intellektni ishlab chiqishda yangi hiylani sinab ko'rmoqda
Ilm-fan kashfiyoti uchun sun'iy intellektni ishlab chiqish texnologiya gigantlari uchun monumental maqsadga aylandi. OpenAI va Anthropic kabi kompaniyalar tibbiyot, biologiya va fizikadagi sun'iy intellekt yutuqlari va'dalari bilan o'nlab milliardlab mablag'larni qo'lga kiritishdi. Biroq, sun'iy intellekt asosidagi haqiqiy ilmiy kashfiyot hali ham qiyin bo'lib qolmoqda, buni o'tmish voqealari, ChatGPT tomonidan yaratilgan matematik topilma kabi isbotlagan. Mutaxassislarning fikriga ko'ra, asosiy muammo shundaki, hozirgi yirik til modellari (LLM) yangi ilmiy bilimlarni avtonom tarzda yaratish uchun ichki qobiliyatga ega emas.
Nima uchun katta AI laboratoriyalari ilmiy kashfiyotlar bilan kurashmoqda
Markus Buehler, MIT muhandislik professori, bugungi ilg'or AIda asosiy cheklovni aniqlaydi. Uning ta'kidlashicha, OpenAI va Anthropic tizimlarini quvvatlantiradigan modellar haqiqiy kashfiyot uchun mo'ljallanmagan. Ularning arxitekturasi yangi nazariyalar yoki gipotezalarni yaratishga emas, balki mavjud ma'lumotlardan namunani aniqlashga asoslangan.
Bu o'tgan yilning kuzida ChatGPT tomonidan taxmin qilingan matematik kashfiyot tezda barbod etilganda yorqin tasvirlangan edi. Epizod sun'iy intellektning analitik kuchi va uning ijodiy, kashfiyotga yo'naltirilgan fikrlashi o'rtasidagi tafovutni ta'kidladi. Bu sun'iy intellektning boshqa urinishlarini eslatuvchi qiyinchilik bo'lib, texnologiya o'ziga xoslik bilan kurashadi, xuddi sun'iy intellekt "aktyori" Tilli Norvudning haqiqiy ijodkorlik yo'qligi uchun duch kelgan tanqidiga o'xshaydi.
Hozirgi AI modellari bilan bog'liq asosiy muammo
Katta til modellari ma'lumotlarni qayta ishlash va regurgitatsiya qilishda ustundir. Ular matnlarni umumlashtirishlari, savollarga javob berishlari va hatto trening ma'lumotlari asosida kod yozishlari mumkin. Biroq, ular allaqachon o'rgangan narsalari doirasida harakat qilishadi.
Ilmiy kashfiyot o'z tabiatiga ko'ra noma'lum tomonga qadam tashlashni talab qiladi. Bu turli xil sohalar o'rtasida yangi aloqalarni shakllantirish va hech qanday o'quv ma'lumotlar to'plamida mavjud bo'lmagan g'oyalarni taklif qilishni o'z ichiga oladi. Bu kontent yaratish va avtomatlashtirishga yo'naltirilgan hozirgi generativ AI qilish uchun yaratilmagan sakrashdir. Sanoat rivojlanmoqda, buni WordPress Gutenberg yangilanishi kabi ishlanmalar AI nashri uchun asos yaratadi, ammo kashfiyotning asosiy muammosi qolmoqda.
Asossiz laboratoriyalarni joriy qilish: fan uchun AIga yangi yondashuv
Ushbu bo'shliqni bartaraf etish uchun professor Buehler Google DeepMind kompaniyasining sobiq katta tadqiqotchi olimi Yuan Cao bilan asossiz laboratoriyalarga asos solgan. Startap ilmiy kashfiyotlar uchun sun'iy intellektni ishlab chiqishda tubdan boshqacha yondashuvni yaratishga qaratilgan. Faqat katta hajmdagi ma'lumotlarni qabul qilishga tayanish o'rniga, ular fanlararo fikr yuritishga qodir tizimlarni qurmoqdalar.
Unreasonable Labs yaqinda Playground Global boshchiligidagi moliyalashtirish bosqichida 13,5 million dollarni qo'lga kiritdi. Davrada AIX Ventures, E14 Fund va MS&AD Ventures kompaniyalari ishtirok etdi. Ushbu muhim sarmoya bozorning yangi metodologiyaga bo'lgan ishonchini ta'kidlaydi.
Fan tarixidagi "Aha" lahzalaridan saboq olish
Byulerning gipotezasiga ko'ra, ko'plab buyuk kashfiyotlar "aha" lahzalardan kelib chiqadi. Bu olim bir sohadagi nazariya yoki kontseptsiyani butunlay boshqa sohadagi muammoni hal qilish uchun qo'llagan holatlardir. G'oyalarning bu o'zaro changlanishi yutuqlarning kalitidir.
Klassik misol Jon Xopfildning 1982 yildagi ishi. U quyuqlashgan materiya fizikasidan tushunchalarni o'sha paytda paydo bo'lgan sun'iy intellekt sohasiga qo'llagan. Bu Xopfild tarmoqlarining rivojlanishiga olib keldi, bu xotiralarni o'rganish va eslab qolish qobiliyatiga ega neyron tarmoq turi. Bu bir-biriga bog'liq bo'lmagan fanlarni bog'lashdan tug'ilgan inqilobiy g'oya edi.
Asossiz laboratoriyalarning AI asosiy modellardan qanday farq qiladi
Unreasonable Labs-da ishlab chiqilayotgan AI fanlararo tushuncha uchun insonning ushbu qobiliyatini taqlid qilish uchun mo'ljallangan. Ularning maqsadi kattaroq til modelini yaratish emas, balki ilmiy sohalarda fikr yurita oladigan tizimni yaratishdir.
Fanlararo bilimlar grafiklari: faqat matn bo'yicha o'qitish o'rniga, ularning AI biologiyadan fizikaga qadar bir nechta ilmiy sohalardagi tizimli bilimlarni birlashtiradi. Analogik mulohaza yuritish mexanizmlari: Asosiy texnologiya ilmiy innovatsiyalarning asosiy omili bo‘lgan, bir-biriga bog‘liq bo‘lmagan tushunchalar o‘rtasida o‘xshashlik va parallelliklarni topishga qaratilgan. Gipotezani yaratish: Tizim mavjud ma'lumotlarni tahlil qilish emas, balki sinovdan o'tkaziladigan ilmiy farazlarni taklif qilish uchun ishlab chiqilgan.
Ushbu yondashuv kattaroq narsalarni sotib olish strategiyasidan sezilarli darajada uzoqlashishni anglataditexnologiya firmalari, masalan Zendesk AI startap Forethoughtni sotib olishi, ular ko'pincha kashfiyotning yangi shakllarini yaratish o'rniga, mavjud mijozlarga xizmat ko'rsatish dasturlarini takomillashtirishga qaratilgan.
AI tomonidan boshqariladigan kashfiyotning kelajagi
Muvaffaqiyatli bo'lsa, Unreasable Labs texnologiyasi muhim sohalarda tadqiqotlarni tezlashtirishi mumkin. Kimyo va genetika tamoyillarini birlashtirib, yangi dori birikmasini taklif qila oladigan AIni tasavvur qiling. Yoki nanotexnologiya va termodinamika tushunchalarini bog'lash orqali barqaror energiya uchun yangi material taklif qiladigan model.
Tibbiy tadqiqotlarni tezlashtirishdan tortib murakkab ekologik muammolarni hal qilishgacha bo'lgan potentsial ilovalar juda katta. Bu avtomatlashtirishdan tashqarida inson zukkoligining haqiqiy hamkoriga aylanish uchun AI uchun navbatdagi chegarani ifodalaydi.
Xulosa: AI innovatsiyasining keyingi to'lqini
Ilm-fan kashfiyoti uchun sun'iy intellektni rivojlantirish poygasi qiziydi, ammo haqiqiy muvaffaqiyat Unreasonable Labs kabi ixtisoslashgan startaplarda bo'lishi mumkin. Ularning fanlararo fikrlashga e'tibor qaratishlari hozirgi yirik til modellari cheklovlaridan tashqari istiqbolli yo'lni taklif etadi. Haqiqiy kashf eta oladigan sun'iy intellektni yaratishga sayohat endi boshlanmoqda.
AI va texnologiyadagi so'nggi yangiliklardan xabardor bo'ling. Koʻproq maʼlumot olish va ushbu maqolani osonlik bilan baham koʻrish uchun, sevimli kontentingizni tanlash uchun Seemless-da bepul havola-bio sahifangizni yarating.
