מזונות חשובים
- סוג חדש של חומרת מחשב יכול לאפשר לבינה מלאכותית ללמוד ברציפות כמו המוח האנושי.
- חוקרים מאוניברסיטת Purdue אומרים שניתן לתכנת מחדש את המכשיר שלהם לפי דרישה באמצעות פולסים חשמליים.
- למרות שמערכת בינה מלאכותית שלומדת לגמרי לבד היא עדיין בעיקר מושג, יש הרבה דוגמאות שמתקרבות.
בינה מלאכותית (AI) עשויה לקבל בקרוב דחיפה מסוג חדש של שבבי מחשב בהשראת המוח האנושי.
חוקרים מאוניברסיטת Purdue בנו חומרה חדשה שניתן לתכנת מחדש לפי דרישה באמצעות פולסים חשמליים. הצוות טוען כי יכולת הסתגלות זו תאפשר למכשיר לקחת על עצמו את כל הפונקציות הדרושות לבניית מחשב בהשראת המוח. זה חלק ממאמץ מתמשך לבנות מערכות בינה מלאכותית שיכולות ללמוד ברציפות.
"כאשר מערכות בינה מלאכותיות לומדות ללא הרף בסביבה, הן יכולות להסתגל לעולם שמשתנה לאורך זמן", אמר מומחה ה-AI של המכון הטכנולוגי של סטיבנס, ג'ורדן סוצ'או, ל-Lifewire בראיון באימייל. "אנו רואים זאת, למשל, כאשר מערכת לגילוי הונאה קולטת דפוס שלא נצפה בעבר של רכישות הונאה או כאשר מערכת זיהוי פנים נתקלת באדם שלא ראתה מעולם."
לומדי חיים ארוכים
החוקרים של Purdue פרסמו לאחרונה את המאמר בכתב העת Science. הוא מתאר כיצד שבבי מחשב יכולים לחוט את עצמם מחדש באופן דינמי לקלוט נתונים חדשים באותו אופן שבו עושה המוח. הגישה יכולה לעזור לבינה מלאכותית להמשיך ללמוד לאורך זמן.
"המוח של יצורים חיים יכול ללמוד ברציפות לאורך כל חייהן. יצרנו כעת פלטפורמה מלאכותית למכונות ללמוד לאורך כל חייהן", אמר אחד ממחברי העיתון, שרירם רמנתן, בהודעה לעיתונות.
החומרה שהגה הצוות של Ramanathan היא מכשיר קטן ומלבני העשוי מחומר הנקרא פרוסקיט ניקלאט, הרגיש מאוד למימן. הפעלת פולסים חשמליים במתחים שונים מאפשרת למכשיר לערבב ריכוז של יוני מימן בתוך ננו-שניות, וליצור מצבים שהחוקרים גילו שניתן למפות לפונקציות מתאימות במוח.
כאשר למכשיר יש יותר מימן ליד המרכז שלו, למשל, הוא יכול לפעול כנוירון, תא עצב בודד. עם פחות מימן במיקום זה, המכשיר משמש כסינפסה, חיבור בין נוירונים, וזה מה שהמוח משתמש בו כדי לאחסן זיכרון במעגלים עצביים מורכבים.
"אם אנחנו רוצים לבנות מחשב או מכונה בהשראת המוח, אז בהתאם, אנחנו רוצים שתהיה לנו היכולת לתכנת, לתכנת מחדש ולשנות את השבב באופן רציף", אמר רמנתן.
מכונות חשיבה?
הרבה מערכות בינה מלאכותית מודרניות מסתגלות למידע חדש בעת הכשרה מחדש, אמר דיוויד קאנטר, המנהל הבכיר של MLCommons, קונסורציום הנדסי פתוח המוקדש לשיפור למידת מכונה, באימייל.
"העולם הוא מקום דינמי מהותי, ובסופו של דבר למידת מכונה ובינה מלאכותית חייבים להסתגל לזה", אמר קנטר. "לדוגמה, מערכת זיהוי דיבור בשנת 2022 שאינה 'יודעת' על נגיף הקורונה או נגיף הקורונה תפספס היבט גדול של העולם המודרני. באופן דומה, רכב אוטונומי צריך להסתגל לשינויים ברחובות, סגירת גשרים או אפילו טמפרטורות נמוכות הופכות את הכביש לקפוא."
למרות שמערכת בינה מלאכותית שלומדת לגמרי מעצמה היא עדיין בעיקר מושג, דוגמאות רבות מתקרבות, אמר Sameer Maskey, מנכ ל חברת AI Fusemachines בראיון באימייל.אחת ממערכות הלמידה העצמית הללו הגיעה לחדשות כאשר מערכת בינה מלאכותית ניצחה אדם במשחק של Go.
"AlphaGo היה ה-AI הראשון של DeepMind שהביס שחקן Go מקצועי", הוסיף מאסקי. "זכיונות המשחקים שלהם הפכו לאבני דרך עם כל תוספת חדשה מאמצת התקדמות לקראת בינה מלאכותית שממשיכה ללמוד."
מערכות AI של העתיד יחפשו את המידע הדרוש להם כדי לקבל החלטות טובות ולנקוט פעולות מתאימות, חזה Suchow. מחשבים מתקדמים אלה ימנעו טעויות יקרות על ידי לימוד מהדמיות הניסיון שלהם, למשל, באמצעות "משחק עצמי", שבו ה-AI מדמיין את התוצאות של אינטראקציות שיש לו עם עותקים של עצמו.
"זה דומה לאופן שבו בני אדם יכולים ללמוד דרך דמיון, ולחזות תוצאה רעה בלי צורך לחוות אותה ישירות", הוסיף סושואו. "מערכות בינה מלאכותית ילמדו אסטרטגיות יעילות יותר ללמידה, באופן שבו תלמיד יכול להפנות את זמנו ותשומת הלב שלו לא רק לתוכן המהותי של מה שהם לומדים, אלא גם לתהליך הלמידה עצמו."
