Binaen AI’nın öncüsü Geoffrey Hinton, makine öğrenimine dayalı yapay zeka biçimleri, donanım ve yazılım arasında yeni bir birlik türü yaratarak bilgisayar sistemlerinde devrim yaratacak. Örneğin, bir yapay zekayı ekmek kızartma makinenize entegre edecek bir şey.

Geoffrey Hinton geçen Perşembe günü kapanış konuşmasını yaptı. NeurIPS konferansı (Nöral Bilgi İşleme Sistemleri) bu yıl, New Orleans’ta. Makine öğrenimi araştırma topluluğunun “bilgisayarların nasıl inşa edildiğine ilişkin derin öğrenmenin etkilerini fark etmekte yavaş kaldığını” söyledi.

“Bence tamamen farklı türde bir bilgisayarın gelişini göreceğiz ve bunu birkaç yıl daha göremeyeceğiz. Ancak artık bu tamamen farklı bilgisayar türünü incelemek için her türlü neden var” diye devam etti.

Ölümsüz bilgisayarlardan ölümlü bilgisayarlara geçiş

Şimdiye kadar, tüm dijital bilgisayarlar “ölümsüz” olacak şekilde inşa edildi, yani donanım, aynı yazılımın her yerde çalışması için güvenilir olacak şekilde tasarlandı. “Aynı programları farklı fiziksel donanımlarda çalıştırabiliyoruz. Yani bilgi ölümsüzdür,” diye açıklıyor Geoffrey Hinton.

Slayt: Yeni bir bilgisayar türü

Resim: Geoffrey Hinton.

AI araştırmacısına göre bu gereklilik, dijital bilgisayarların “bizim için çok faydalı olabilecek her türlü değişken, stokastik, kararsız, analog özelliklerden” mahrum olması anlamına geliyor. Bu özellikler, “iki farklı türde donanımın talimat düzeyinde tam olarak aynı şekilde davranmasına” izin vermeyecek kadar güvenilmez olacaktır.

Ona göre, analog olarak adlandırılan geleceğin bilgisayar sistemleri farklı bir yaklaşım benimseyecek. “Nöromorfik” ve “öldürücü” olacaklar, bu da her bilgisayarın sinir ağlarını temsil eden yazılım ile dijitalden ziyade analog öğelere sahip olması anlamında dağınık donanım arasında yakın bir bağlantı sunacağı anlamına gelir. belirsizlik unsurlarını içerebilir ve zamanla gelişebilir.

“Donanım ve yazılım ayrımından vazgeçeceğiz”

Searcher, “Temel ilkelerinden birine saldırdığı için BT çalışanlarının pek hoşlanmadığı bunun alternatifi, donanım ve yazılım ayrımından vazgeçeceğimizi söylemektir” dedi. “Sistemin öğrendiği bilgi ile donanımın birbirinden ayrılamaz olduğu, benim ölümcül bilgi işlem dediğim şeyi yapacağız. »

Bu ölümcül bilgisayarların pahalı çip fabrikalarından kurtularak “büyütülebileceğini” ekliyor. “Bunu yaparsak, çok düşük güçlü analog bilgi işlem kullanabilir ve kullanarak üç milyar yönlü paralelliğe sahip olabiliriz. memristörler Ağırlıklar için (AI modellerini eğitmek için kullanılan ağırlıklar, Ed),” diyor, doğrusal olmayan devre elemanlarına dayanan onlarca yıllık deneysel bir çip türüne atıfta bulunarak.

“Ayrıca, donanımın farklı parçalarının tam olarak nasıl davrandığının kesin kalitesini bilmeden donanımı büyütebiliriz. »

“Tost makinenizle sohbet edebilirsiniz”

Yeni ölümcül bilgisayarlar, geleneksel dijital bilgisayarların yerini almayacak, nüans Geoffrey Hinton. “Banka hesabınızla ilgilenen ve tam olarak ne kadar paranız olduğunu bilen bilgisayar olmayacak. »

“Başka bir şey için kullanılacak” diyor. “GPT-3 gibi bir şeyi bir avroya ekmek kızartma makinenize koymak için kullanılacak, böylece birkaç watt kullanarak ekmek kızartma makinenizle sohbet edebileceksiniz. »

Ölümlü hesaplama hakkında bir slayt üzerinde Hinton

Resim: NeurIPS 2022.

Geoffrey Hinton, 10 yıl önce yayınlanan makalesi nedeniyle konferansta konuşmaya davet edildi, “Derin Konvolüsyonel Sinir Ağları ile ImageNet Sınıflandırması“, öğrencileri Alex Krizhevsky ve Ilya Sutskever ile birlikte yazılmıştır. Bildiri, yapay zeka alanındaki “muazzam etkisi” nedeniyle konferansın Zamanın Testi ödülünü aldı.

AI’nın kurucu babasının kehaneti

2012 yılında yayınlanan bu çalışma ilk kez göstermiştir kibir evrişimli sinir ağı (CNN olarak da adlandırılır) evrişimli sinir ağları) ImageNet görüntü tanıma yarışmasında bir insan seviyesine sahip olabilir. Ve mevcut yapay zeka çağını ateşleyen de açıkça bu olaydı.


Bu alandaki Nobel Ödülü’ne eşdeğer ACM Turing Bilgisayar Bilimi Başarı Ödülü’nü de alan araştırmacı, Turing Ödülü sahibi Yann LeCun ile can çekişen makine öğrenimi alanını yeniden canlandıran bir grup olan Deep Learning Conspiracy’yi yarattı. Montreal MILA AI Enstitüsü’nden Meta ve Yoshua Bengio.


Bu anlamda, Geoffrey Hinton açıkça AI’nın kurucu babasıdır.


“İleri-ileri ağlar”a doğru


Geoffrey Hinton konuşmasında sinir ağlarına yeni bir yaklaşımdan da bahsetti. Geri yayılımı ortadan kaldırarak, ileri-ileri ağların gerçek hayatta beyinde olup bitenlere daha doğru bir şekilde yaklaşabileceğini açıklıyor.



İleri-ileri ağlar üzerine çalışmanın bir ön versiyonu araştırmacının Toronto Üniversitesi web sitesindeki sayfasında görüntülenir (PDF), burada Fahri Profesördür.

İleriye dönük yaklaşım, ölümcül bilgi işlem donanımı için çok uygun olabilir, diye ekliyor. “Bunun olması için, belirli bir donanım parçası üzerinde çalışan bir öğrenme prosedürüne ihtiyacımız var. Ve tüm bu özelliklerin ne olduğunu bilmeden bu malzemenin kendine özgü özelliklerini kullanmayı öğreniyoruz. »

“Ancak ileri-ileri algoritmasının bu prosedürü gerçekleştirmek için umut verici bir aday olduğunu düşünüyorum. »

“Her akıllı telefon hayata bir bebek akıllı telefon olarak başlamalı”

Yeni ölümcül analog bilgisayarları oluşturmanın önündeki engellerden birinin, insanların milyonlarca cihazda yazılım çalıştırmanın güvenilirliğine bu kadar bağlı olmaları olduğunu açıklıyor. “Her akıllı telefon hayata bir bebek akıllı telefon olarak başlamalı ve akıllı telefon olmayı öğrenmeli” diyor. “Ve bu çok acı verici. »

Bu teknolojideki en yetenekli mühendisler bile belirsizlik korkusuyla mükemmel ve aynı ölümsüz bilgisayarlar paradigmasını terk etmekte yavaş davranacaklardır. “Analog bilgi işlemle ilgilenen insanlar arasında ölümsüzlükten vazgeçmeye hazır olan çok az insan var” diye düşünüyor. Bu, ona göre tutarlılığa, öngörülebilirliğe olan bağlılıkla açıklanmaktadır. “Analog donanımınızın her seferinde aynı şeyi yapmasını istiyorsanız […] bu yeni teknolojiyle ilgili gerçek bir sorununuz var. »

Kaynak : ZDNet.com



genel-15