KI: Veri İşleme ve Dünyayı Şekillendiren Temel Modeller Yapay Zeka Festivali Cannes 2023
Cannes’daki Dünya Yapay Zeka Festivali (WAICF), geçen hafta yapay zekayı sahneleyebildi. 9-11 Şubat 2023 tarihleri arasında 200’den fazla şirket yapay zeka tekliflerini sundu, konuşmacılar sahnelerde bugünün ve geleceğin en acil sorunlarını tartıştı ve uzmanlar atölye çalışmalarında bilgilerini aktardı. Program, yapay zeka gelişiminin mevcut durumuna ilişkin birkaç içgörü sundu.
Carsten Kraus, 20 yılı aşkın bir süredir yapay zeka ile çalışıyor ve gençken programlama dilleri için yeni bir yapı taşı olan ilk yeniliğini geliştirdi. İş meleği, seri kurucusu ve yapay zeka uzmanı, Forbes Teknoloji Konseyi’nin bir üyesidir ve mevcut projesi Casablanca.AI ile görüntülü aramalarda doğal göz temasını yeniden sağlamak istiyor.
Markus Schmitz, 2022’den beri Aleph Alpha’da AI teknolojileri danışmanı olarak ve Erlangen-Nürnberg Üniversitesi’nde işletme bilişimi alanında öğretim görevlisi olarak çalışıyor. Aleph Alpha’ya katılmadan önce, BMW Group’ta AI inovasyon projeleri ve stratejilerinden sorumluydu.
AI şu anda gergin bir alanda: Veri koruma, düzenleme ve kalıp izleme ile ilgili endişeler, daha fazla olasılık ve performans talepleriyle karşı karşıya – bu, diğer şeylerin yanı sıra veri işleme konusunda teklif veren büyük AI konferansının konularına da yansıdı. ve girişimci yapay zeka da teklif verdi.
AB AI Yasası: AI mevzuatı geliyor
Daha yakın zamanlarda, AB’nin Yapay Zeka Yasası, Mart 2023 gibi erken bir tarihte yürürlüğe girecek olan yapay zeka düzenlemesiyle mevcut çatışmayı şiddetlendirdi. Sahnede Carsten Kraus gibi konuşmacılar, yapay zekaya ve bazı durumlarda veri korumaya düzenleyici yaklaşımların açıklandığını açıkladı. birbiriyle çelişir: belirli verileri değil, yalnızca onlardan öğrendiklerinizi değiş tokuş ederseniz, kişisel haklarınız güvende olur – olası bir yaklaşım, ancak tek değil, makinelerin “birbirinden öğrendiği” Birleşik Öğrenimdir (FL). birbirinden öğrenmeden diğer”.
Carsten Kraus, Cannes’daki bir WAICF panel tartışmasında
(Resim: WAICF / Dünya AI Cannes Film Festivali)
Bununla birlikte, AI modeli üzerinde tam kontrole sahip değilsiniz ve özellikle FL genellikle aksaklıklara yol açar. Bununla birlikte, milletvekilleri önerilen AI yönetmeliğinde inceleme çağrısında bulunuyorlar. Kraus’a göre, bir gereklilik çok önemlidir: “Yapay zekadan da anlayan yasa koyuculara ihtiyacımız var” – yasa koyucular yapay zekayı anlamalıdır.
Stuart Russell: AI nasıl insan olacak?
UC Berkeley’de bilgisayar bilimi profesörü ve “AI – A Modern Approach” (Yapay Zeka – Modern Bir Yaklaşım) adlı standart çalışmanın yazarı Stuart Russell, Cannes’da şu soru üzerine bir açılış konuşması yaptı: “AGI’den uzakta mıyız?” – Strong AI’nın gelip gelmediği ve bunun insanlar için ne anlama geldiği. Diğer şeylerin yanı sıra, 2019 tarihli “İnsan Uyumlu – Yapay Zeka ve insanların süper zeki makineler üzerinde kontrolü nasıl sağladığı” adlı kitabında Russell, hizalama sorununu araştırdı. Russell’ın aşırı düzenlemeyi eleştirdiği biliniyor ve bunun yerine, WAICF’de de belirttiği gibi, yapay zekanın güvenliğini en önemli nokta olarak görüyor: Gelecekte, insanüstü yapay zeka sistemleri, eğer spesifikasyonlar kasıtlı olarak yanlışsa ve mümkün olduğunca insancıl bir şekilde düzenlenebilir. bu nedenle “düzenlenmemiş”. Bu, oyun teorisine dayalı olarak anlaşılabilir bir durumdur.
1980’lerde ve 1990’larda Russell, rasyonellik, makine öğrenimi ve karar verme standartlarını belirledi. Uyum sorununa çözümler için etkili bir düşünce lideri olarak kabul edilir. Ona göre, hedef odaklı yapay zeka sınırlarına ulaşacak: Bir makine spesifikasyonlara ve dar bir çerçeveye uymaya zorlandığında, er ya da geç kaçınılmaz olarak yanlış yapay zekayla karşılaşacaksınız. Özellikle hiç kimse hangi parametrelerin her şeyi tam olarak kapsadığını bilmediğinden, tüm alt hedefleri, istisnaları ve çekinceleri ödül işlevine koymak mümkün değildir.
Daha iyi bir gelecek için yapay zeka
Bununla birlikte, yapay zeka da hayat kurtarabilir – buna yönelik çözümler de WAICF’de sunuldu ve tartışıldı: Bununla birlikte, tıpta, özellikle kişisel verilerin korunması, yeni yaklaşımlar olmadıkça (daha önce bahsedilen birleşik öğrenme gibi) hala bir engel teşkil ediyor. ) daha güvenli bir veri alışverişini mümkün kılmaz. Geleceğin mobilitesinde yapay zeka, yalnızca trafik sıkışıklığını ve kazaları önlemekle kalmayacak, aynı zamanda yakıt tasarrufu sağlayacak ve emisyonları azaltacak şekilde otonom sürüşün daha da geliştirilmesine yardımcı olabilir.
Yapay zeka sistemleri enerjiyi yönetebilir ve daha fazla sürdürülebilirlik, istikrar, daha uygun fiyatlar ve zararlı çevresel etkilerin azaltılmasını sağlayabilir. Aynı zamanda, yapay zekanın kullanımı, daha etkili ve daha hızlı algoritmalar ve daha güçlü donanım sayesinde enerji açısından daha verimli hale geliyor. Bayes ağlarında uzmanlaşmıştır ve bu nedenle önceki çözümlere kıyasla Cannes’da sunulan on kat daha az enerji gerektirir.
Aleph Alpha’dan Markus Schmitz, Cannes’daki WAICF’te GraphcoreAI ile birlikte seyrek modelleme ve semantik gömme yaklaşımlarını sunduğu bir etkinlikte.
(Resim: Graphcore / Steve Barlow)
Graphcore.AI ayrıca Cannes’da semantik arama ve daha az güç gerektiren ve makine öğrenimi iş akışları ve seyrek modelleme için özel olarak tasarlanmış işlemciler gibi yeni gelişmeleri de sergiledi. Kıtlık, enerji açısından verimli makine öğrenimi için umut verici bir yaklaşım olarak görülüyor: Graphcore ve Aleph Alpha, yüksek performanslı veri merkezlerinde bu konuda ortak araştırmalar yürütüyor.
Mevcut Yapay Zeka Trendi: Temel Modeller
En azından ChatGPT’den bu yana, temel modeller (genelleştirme yeteneklerine sahip büyük dil modelleri) yapay zeka ve izleyici merkezi aşamasına girdi. Bununla birlikte, AI sohbet robotu WAICF’de tartışmasız değildi: Meta’nın AI araştırma başkanı Yann LeCun, “şu anda reklamı yapılan” AI sistemlerinin hala abartıldığını eleştirdi ve Ortak Gömme Tahmin Mimarisi (JEPA) ile yeni bir mimari sundu. ). . APEC, muhakemede önceki yaklaşımlardan önemli ölçüde daha iyi olmalıdır. ChatGPT, Bard, Claude veya YouChat ve Lumi gibi AI sohbet botları muhtemelen sadece başlangıçtır.
Önceden eğitilmiş modellerin büyük avantajı, görüntü tanımada kendini çoktan gösterdi. Burada, milyonlarca görüntü üzerinde önceden eğitilmiş modeller kullanılır ve ardından transfer öğrenimini kullanarak özel uygulama belirlenir. Sonuç olarak, geliştiriciler eğitim için çok daha az somut görüntüye ihtiyaç duyar. Büyük ölçüde, aynı şey şu anda dil alanı için GPT (GPT = Generative Pretrained Transformer) serisi trafo modellerinde oluyor.
ayrıca oku
Daha fazla göster
daha az göster
Kestirimci bakım: iş süreçlerini yapay zeka ile kontrol edin
Prensip olarak, bu tür üretken transformatör modelleri sözel olmayan diziler için de eğitilebilir – veya diğer konular bir GPT’ye entegre edilmek üzere sözelleştirme ile temsil edilebilir. DALL·E gibi modellerde görüntüler bu şekilde temsil edilir. Muhtemelen 2023 gibi erken bir tarihte yapay zeka modellerinin dil ve görüntülerin çok ötesine geçen uygulamalarını göreceğiz çünkü iş süreçleri ve üretim de veri dizileri üretiyor. Elektronik tablolardan ve veritabanlarından veri okumaya yönelik akademik çalışmalar zaten var ve Aleph Alpha gibi şirketler bu konuda araştırma işbirliklerine öncülük ediyor.
Cannes’daki AI WAICF uluslararası konferansının giriş alanı
(Resim: Markus Schmitz)
Erlangen-Nürnberg Üniversitesi’nde işletme bilişimi dersleri veren ve Aleph Alpha’da çalışan Markus Schmitz, alana özgü bilgilerin öğrenilmesinin özellikle ilginç olması gerektiğini, yani yorum gerektiren hafif rastgele diziler olarak iş süreçlerinin özellikle ilginç olması gerektiğini ekliyor. Örneğin kestirimci bakım için tamamen tablo verilerinin entegrasyonunun önceliklendirme veya ilgili arayüzler ve işleme adımları gerektirmesi biraz zaman alacaktır.
Yapay zekanın endüstrileşmesi
Muhtemelen WAICF’nin en heyecan verici tahmini: Yapay zekanın sanayileşme aşamasındayız. Huawei’den Thomas Weber, endüstride benimseme oranının mevcut %4’ten 2024’ün sonunda %85’e çıkacağını tahmin etti. Vakıf modelleri buna önemli bir katkı sağlamalıdır. Şu anda bu modellerden seksenden fazlası dünya çapında mevcuttur: Avrupa’da Aleph Alpha’nın Luminous modelleri ve Big Science’ın BLOOM modelleri tek alternatiftir.
Federal hükümet, AI derneğinden büyük yapay zeka modelleri (“LEAM” – Büyük Avrupa AI Modelleri) için bir veri merkezi oluşturma önerisi aldı. Bu teklifle ilgilenenler, çip üretiminde olduğu gibi burada da Avrupa’nın bağımsız hale gelmesini gerekli görüyor. Avrupa’daki diğer kıtaların kaprislerine boyun eğmek zorunda değiliz ve güçlü donanım, makine öğrenimindeki ilerlemeler için önemli bir itici güç.
Şu anda en göze çarpan trend, GPT ailesinin Temel Modelleri aracılığıyla diyaloğa dayalı yapay zekadır, ancak endüstriyel ve güvenlik alanı da yapay zeka aracılığıyla ilerleme görüyor. Burada özellikle yapay zekanın güvenliği açısından, modeller ve eğitim veri tabanları üzerinde yeterli kontrol için yerel alternatiflere sahip olmak önemlidir. WAICF’de bazı yaklaşımlar sunulmuştur.
Her ikisi de mevcut olan Carsten Kraus (CK Holding) ve Markus Schmitz’in (Aleph Alpha) raporu.
(onun)
Haberin Sonu