Հիմնական տանողներ
- Հազվագյուտ տեսակի նյութ, որը կոչվում է պտտվող ապակի, կարող է թույլ տալ AI-ն, որը ճանաչում է առարկաները այնպես, ինչպես դա անում են մարդիկ:
- Տպվող սխեմաների համար պտտվող ապակու օգտագործումը կարող է նաև հանգեցնել ցածր էներգիայի հաշվարկների նոր տեսակների:
- Ուղեղից ներշնչված չիպերի այլ տեսակներ կարող են նաև բարելավել, թե ինչպես է AI-ն ճանաչում պատկերները:
Տպման սխեմաները անմիջապես ֆիզիկական օբյեկտների վրա կարող են հանգեցնել ավելի խելացի արհեստական ինտելեկտի (AI):
Լոս Ալամոսի ազգային լաբորատորիայի հետազոտողները օգտագործում են նյութի հազվագյուտ ձև, որը հայտնի է որպես պտտվող ապակի՝ սխեմաները փոխարինելու համար: Պտտվող ապակու անսովոր հատկությունները թույլ են տալիս արհեստական ինտելեկտի մի ձև, որը կարող է ճանաչել առարկաները մասնակի պատկերներից, ինչպես դա անում է ուղեղը:
«Պտտվող ակնոցները հնարավոր լուծումների «խորդուբորդ լանդշաֆտով» համակարգեր են»,- Lifewire-ին էլեկտրոնային նամակում ասել է Սանտա Ֆե ինստիտուտի համակարգչային գիտնական և ֆիզիկոս Քրիս Մուրը, ով ներգրավված չի եղել Լոս Ալամոսի հետազոտության մեջ: հարցազրույց. «Դրանք օգնում են մեզ վերլուծել, թե ինչու են ալգորիթմները երբեմն խրվում լուծումների մեջ, որոնք լավ տեսք ունեն տեղական, բայց լավագույնը հնարավոր չեն»:
Տպագրվող սխեմաներ
Տպվող սխեմաների համար պտտվող ապակու օգտագործումը կարող է նաև հանգեցնել ցածր էներգիայի հաշվարկների նոր տեսակների: The spin-glass-ը թույլ է տալիս հետազոտողներին ուսումնասիրել նյութական կառուցվածքները՝ օգտագործելով մաթեմատիկա: Այս մոտեցմամբ գիտնականները կարող են փոխազդել համակարգերի ներսում՝ օգտագործելով էլեկտրոնային ճառագայթային լիտոգրաֆիա, որն օգտագործում է էլեկտրոնների կենտրոնացված ճառագայթ՝ մակերեսի վրա հատուկ ձևեր նկարելու համար: Վիմագրությունը կարող է թույլ տալ տպագրել նոր տեսակի սխեմաներ։
Վիմագրությունը հնարավորություն է տալիս ներկայացնել մի շարք հաշվողական խնդիրներ սպին-ապակյա ցանցերում, ասվում է Լոս Ալամոսի թիմի կողմից վերջերս հրապարակված Nature Physics ամսագրում գրախոսվող ամսագրում:
«Մեր աշխատանքն իրականացրեց արհեստական պտտվող ապակու առաջին փորձարարական իրականացումը, որը բաղկացած է նանոմագնիսներից, որոնք դասավորված են նեյրոնային ցանցը կրկնօրինակելու համար», - ասաց Մայքլ Սակոն, Լոս Ալամոսի ազգային լաբորատորիայի տեսական ֆիզիկայի հետդոկտորական գիտաշխատող և առաջատար հեղինակ: թերթը, ասվում է հաղորդագրության մեջ։ «Մեր թուղթը հիմք է դնում մեզ անհրաժեշտ այս ֆիզիկական համակարգերը գործնականում օգտագործելու համար»:
Մուրը սպին ապակին համեմատեց սիլիցիումի երկօքսիդի հետ (պատուհանի ապակի), որը կարծես կատարյալ բյուրեղ է, սակայն սառչելիս այն խրվում է ամորֆ վիճակում, որը մոլեկուլային մակարդակում հեղուկի տեսք ունի:
«Նույն ձևով ալգորիթմները կարող են խրվել «էներգետիկ խոչընդոտների» հետևում, որոնք խոչընդոտում են գլոբալ օպտիմալին», - ավելացրեց Մուրը:
Գաղափարները պտտվող ապակու տեսությունից կարող են օգնել հետազոտողներին նավարկելու բարձր չափերի լանդշաֆտներում:
«Այս հետապնդումը ստեղծեց կենսունակ միջառարկայական համայնք ֆիզիկայի, մաթեմատիկայի և համակարգչային գիտության խաչմերուկում», - ասաց Մուրը:«Մենք կարող ենք օգտագործել ֆիզիկայի գաղափարները՝ որոշելու ալգորիթմների հիմնարար սահմանները, օրինակ՝ որքան աղմուկը նրանք կարող են հանդուրժել, մինչդեռ տվյալների մեջ դեռևս օրինաչափություններ են գտնում, և ալգորիթմներ նախագծելու համար, որոնք հաջողության են հասնում մինչև այդ տեսական սահմանները»::
AI, որը հիշում է ինչպես մարդիկ
Հետազոտական թիմը ուսումնասիրել է արհեստական պտտվող ապակի՝ որպես միջոց՝ ուսումնասիրելու այն, ինչ կոչվում է Hopfield նյարդային ցանցեր: Այս ցանցերը մոդելավորում են մարդու ասոցիատիվ հիշողությունը, որը սովորելու և հիշելու ունակությունն է միմյանց հետ կապ չունեցող տարրերի միջև:
Տեսական մոդելները, որոնք նկարագրում են պտտվող ակնոցները, լայնորեն օգտագործվում են այլ բարդ համակարգերում, ինչպիսիք են ուղեղի աշխատանքը նկարագրող մոդելները:
Ասոցիատիվ հիշողության դեպքում, եթե գործարկվում է միայն մեկ հիշողություն, օրինակ՝ որպես մուտքագրում դեմքի մասնակի պատկեր ստանալը, ապա ցանցը կարող է հետ կանչել ամբողջ դեմքը: Ի տարբերություն ավանդական ալգորիթմների, ասոցիատիվ հիշողությունը չի պահանջում նույնական սցենար հիշողությունը նույնականացնելու համար:
Saccone-ի և թիմի կատարած հետազոտությունը հաստատեց, որ spin-glass-ը օգտակար կլինի նկարագրելու համակարգի հատկությունները և ինչպես է այն մշակում տեղեկատվությունը: Սպին ապակու մեջ մշակված AI ալգորիթմներն ավելի «խառնաշփոթ» կլինեն, քան ավանդական ալգորիթմները, ասում է Սաքկոն, բայց նաև ավելի ճկուն AI որոշ կիրառությունների համար:
«Տեսական մոդելները, որոնք նկարագրում են պտտվող ակնոցները, լայնորեն օգտագործվում են այլ բարդ համակարգերում, ինչպիսիք են ուղեղի գործառույթը, սխալները շտկող կոդերը կամ ֆոնդային շուկայի դինամիկան», - ասաց Սաքկոն: «Պտտվող ակնոցների նկատմամբ այս լայն հետաքրքրությունը ուժեղ մոտիվացիա է տալիս արհեստական պտտվող ապակի ստեղծելու համար»:
Ուղեղից ներշնչված չիպերի այլ տեսակներ կարող են նաև բարելավել, թե ինչպես է AI-ն ճանաչում պատկերները: Վերջերս հրապարակված հոդվածը ցույց է տալիս, թե ինչպես համակարգչային չիպերը կարող են դինամիկ կերպով լարել իրենց՝ ուղեղի նման նոր տվյալներ ընդունելու համար՝ օգնելով AI-ին ժամանակի ընթացքում շարունակել սովորել:
«Կենդանի էակների ուղեղը կարող է շարունակաբար սովորել իրենց ողջ կյանքի ընթացքում», - ասել է Շրիրամ Ռամանաթանը, Փրդյուի համալսարանի Նյութերի ճարտարագիտության դպրոցի պրոֆեսոր և թերթի հեղինակներից մեկը:«Մենք այժմ ստեղծել ենք արհեստական հարթակ, որպեսզի մեքենաները սովորեն իրենց ողջ կյանքի ընթացքում»:
