AI tulevik: Darmstadti teadlased paljastavad murrangulisi tehnoloogiaid!

AI tulevik: Darmstadti teadlased paljastavad murrangulisi tehnoloogiaid!

Ajastul, mil tehisintellekt (AI) muutub üha olulisemaks, toimus eelmisel nädalal Darmstadti tehnikaülikoolis põnev sündmus. Tunnustatud eksperdid, nagu professor Kristian Kersting ja professor Marcus Rohrbach, kes on RAI uurimisprojekti kaasesinejad, moto „AI uued dimensioonid“ all tutvustasid uuenduslikke lähenemisviise arenenud tehisintellekti arendamiseks. Valju TLÜ Darmstadt RAI eesmärk on arendada tehisintellekti, mis õpivad „mõistlikumalt”. See tähendab, et süsteemid peaksid suutma pidevalt täiustada ja luua abstraktseid teadmisi.

Mis teeb need uued AI mudelid nii eriliseks? Teadlased tuginevad intuitiivsetele võimetele, mis võimaldavad AI-l mõelda, suhelda ja kohaneda erinevate keskkondadega. Eriti jäi silma professorite Simone Schaub-Meyeri ja Simon Kiefhaberi otseesitlus. Külalistel oli võimalus proovida uue visiooni esmast rakendust.

Vaadates tehisintellekti tulevikku

Arengu põhiaspektiks on see, et AI-mudeleid koolitatakse detsentraliseeritult. See tagab arvutusressursside tõhusa kasutamise, mis on tänapäeva andmepõhises maailmas äärmiselt oluline. Tschentscheri välimus, kellele uurimus avaldas nähtavat muljet, rõhutas selle töö asjakohasust kasutajate ja poliitiliste otsustajate jaoks. Siin tulebki mängu keskendumine tehisintellekti eetiliselt vastutustundlikule kasutamisele, mis ei keskendu mitte ainult tehnoloogilisele arengule, vaid ka olemasolevate töövoogude toetamisele.

Et paremini mõista, kuidas need intelligentsed süsteemid töötavad, on oluline heita pilk nende aluseks olevale tehnoloogiale. Siin mängivad keskset rolli närvivõrgud, mis on tugevalt inspireeritud inimese aju närvirakkude ühendustest. Need võrgud koosnevad mitmest andmesõlmede reast, mis on omavahel ühendatud kaalutud ühendustega. Koolitus toimub korduva andmeesitluse teel, mille käigus võrgustikud õpivad infot paremini liigitama, selgitab Fraunhofer IKS.

AI taga olev tehnoloogia

Teine oluline punkt tehisintellektisüsteemide arendamisel on sügav õppimine. Need on võrgud, mis suudavad töödelda sadu tuhandeid või isegi miljoneid neuronikihte. Need nn sügavad närvivõrgud võimaldavad lahendada keerulisi probleeme, tuvastades mustreid ja ühendusi suurtes andmemahtudes. AI andmete haldamine on ülioluline, sest see on ainus viis määratletud arengueesmärkide saavutamiseks.

Valju IBM Õppealgoritmide loomise ja andmehalduse süsteemid on hädavajalikud. See hõlmab andmete salvestamist, puhastamist ja eelarvamuste kontrollimist, et tagada andmete kvaliteet. Uute tehnoloogiate, nagu IBM® watsonx.ai®, kasutuselevõtt tagab, et ettevõtted saavad tehisintellekti rakendusi tõhusamalt arendada. See mitte ainult ei lühenda rakenduste loomise aega, vaid vähendab ka nõutavate andmete hulka.

Pilk tulevikku näitab selgelt: AI ei ole mööduv trend, vaid meie aja võtmetehnoloogia. Kas tervishoius, tööstuses või igapäevaelus – potentsiaal on tohutu. Põnev on näha, kuidas need tehnoloogiad edasi arenevad ja milliseid uusi võimalusi need meile varuks pakuvad.