AI nākotne: Darmštates pētnieki atklāj revolucionāras tehnoloģijas!

AI nākotne: Darmštates pētnieki atklāj revolucionāras tehnoloģijas!

Laikmetā, kurā mākslīgais intelekts (AI) kļūst arvien svarīgāks, pagājušajā nedēļā Darmštates Tehniskajā universitātē notika aizraujošs notikums. Ar devīzi “Jaunas AI dimensijas” slaveni eksperti, piemēram, profesors Kristians Kerstings un profesors Markuss Rorbahs, kuri ir līdzstrādnieki RAI pētniecības projektā, prezentēja novatoriskas pieejas progresīva AI izstrādei. Skaļi TU Darmštate RAI mērķis ir izstrādāt AI, kas mācās “saprātīgāk”. Tas nozīmē, ka sistēmām jāspēj nepārtraukti uzlabot un veidot abstraktas zināšanas.

Kas padara šos jaunos AI modeļus tik īpašus? Pētnieki paļaujas uz intuitīvām spējām, kas ļauj AI domāt, mijiedarboties un pielāgoties dažādām vidēm. Īpaši uzmanību piesaistīja profesoru Simona Šauba-Meijera un Saimona Kīfābera tiešraides demonstrācija. Viesiem bija iespēja izmēģināt jaunās vīzijas sākotnējo pielietojumu.

Skatoties AI nākotnē

Galvenais izstrādes aspekts ir tas, ka AI modeļi tiek apmācīti decentrāli. Tas nodrošina skaitļošanas resursu efektīvu izmantošanu, kas ir ārkārtīgi svarīgi mūsdienu uz datiem balstītajā pasaulē. Tšenčera izskats, kuru pētījums nepārprotami iespaidoja, uzsvēra šī darba nozīmi lietotājiem un politisko lēmumu pieņēmējiem. Šeit tiek pievērsta uzmanība ētiski atbildīgai AI lietošanai, kas koncentrējas ne tikai uz tehnoloģisko progresu, bet arī uz esošo darbplūsmu atbalstīšanu.

Lai labāk izprastu, kā šīs viedās sistēmas darbojas, ir svarīgi aplūkot pamatā esošo tehnoloģiju. Šeit galvenā loma ir neironu tīkliem, kurus spēcīgi iedvesmo nervu šūnu savienojumi cilvēka smadzenēs. Šie tīkli sastāv no vairākām datu mezglu rindām, kas savienotas kopā ar svērtiem savienojumiem. Apmācība notiek ar atkārtotu datu prezentāciju, līdz ar to tīkli mācās labāk klasificēt informāciju, skaidro Fraunhofers IKS.

AI tehnoloģija

Vēl viens svarīgs punkts AI sistēmu attīstībā ir dziļa mācīšanās. Tie ir tīkli, kas var apstrādāt simtiem tūkstošu vai pat miljonus neironu slāņu. Šie tā sauktie “dziļie neironu tīkli” ļauj atrisināt sarežģītas problēmas, atpazīstot modeļus un savienojumus lielos datu apjomos. AI datu pārvaldība ir ļoti svarīga, jo tas ir vienīgais veids, kā sasniegt noteiktos attīstības mērķus.

Skaļi IBM Sistēmas mācību algoritmu izveidei un datu pārvaldībai ir būtiskas. Tas ietver neobjektivitātes uzglabāšanu, tīrīšanu un kontroli, lai nodrošinātu datu kvalitāti. Jaunu tehnoloģiju, piemēram, IBM® watsonx.ai®, ieviešana nodrošina, ka uzņēmumi var efektīvāk izstrādāt AI lietojumprogrammas. Tas ne tikai saīsina lietojumprogrammu izveides laiku, bet arī samazina nepieciešamo datu apjomu.

Skatiens nākotnē skaidri parāda: AI nav pārejoša tendence, bet gan mūsu laika galvenā tehnoloģija. Vai veselības aprūpē, rūpniecībā vai ikdienā – potenciāls ir milzīgs. Joprojām ir aizraujoši redzēt, kā šīs tehnoloģijas turpina attīstīties un kādas jaunas iespējas tās mums piedāvā.