“Wir sind noch am Anfang der KI -Reise”

Das Interesse an neuronalen Netzwerken wurde in den frühen 2000er Jahren wieder aufgetaucht, was auf Fortschritte in der Hardware und zu dem Zugriff auf massive Datensätze (Datei) | Fotokredit: Reuters

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren bemerkenswerte Fortschritte gemacht. Laut Shreyas Subramanianer Shreyas Subramanian gibt es jedoch noch viel zu entdecken.

Ais Entwicklung zu verstehen und wohin sie geht, Ich habe mich mit Subramanian, einem Hauptdatenwissenschaftler bei AWS, auf Die Schnittstelle Podcastum seine Einblicke in die Entwicklung tiefer neuronaler Netzwerke, den Aufstieg der Transformatoren und die breitere Flugbahn von KI zu sammeln.

Subramanian verfolgte die Wurzeln neuronaler Netzwerke auf die frühen Konzeptualisierungen künstlicher Neuronen und erklärte die Arbeit von Frank Rosenblatt in den 1950er Jahren mit dem Perzeptron -Modell.

“Diese Wahrnehmung sind einfache Mustererkennungsberechnung”, erklärte er. “Überraschenderweise werden sie heute noch in dichten Schichten und Adaptern verwendet, um Großsprachmodelle effizienter zu gestalten.”

Diese grundlegende Technologie legte den Grundstein für neuronale Netze, die darauf abzielten, universelle Funktionsanbieter zu werden, die jede Eingabe für jede Ausgabe zuordnen könnten.

Der Aufstieg neuronaler Netzwerke

Das Interesse an neuronalen Netzwerken traten Anfang der 2000er Jahre auf, was auf Fortschritte in der Hardware und den Zugriff auf massive Datensätze zurückzuführen ist. Der Subramanian hob die zentrale Rolle von Alexnet hervor, in der die tiefen Faltungsnetzwerke (CNNs) durch den Gewinn des ImageNet -Wettbewerbs populär gemacht wurden. “Alexnet hat die Grundlinie festgelegt, indem er Perzeptrons gestapelt, neuronale Netzwerke der tiefen Faltung eingeführt und die GPU -Fortschritte nutzt”, bemerkte er.

CNNs transformierte Bilderkennung durch Verwendung von Faltungsoperationen, ähnlich wie ein farbiger Kunststofffilter über ein Bild, um spezifische Merkmale hervorzuheben, die Klassifizierungsaufgaben dramatisch zu verbessern und den Weg für moderne AI -Anwendungen zu ebnen.

Während CNNs die Bildverarbeitung revolutionierte, fehlten ihnen Speicherfunktionen, die wiederkehrende neuronale Netzwerke (RNNs) angesprochen haben. “Die fehlende Komponente aus der frühen CNN -Literatur war die Fähigkeit, Gedächtnis zu bilden”, sagte Subramanian. RNNs führte Mechanismen ein, um Informationen im Laufe der Zeit beizubehalten, obwohl sie mit Problemen wie dem verschwindenden Gradientenproblem zu kämpfen hatten.

Um diese Einschränkungen zu überwinden, ermöglichten Architekturen wie LONDM-Netzwerke (Long-Term Memory) und GRUS (Gated Recurrent Units) spezielle Speichermodule, sodass die AI komplexe zeitliche Abhängigkeiten effektiver verarbeiten kann.

Vom menschlichen Gehirn inspiriert

Die KI -Entwicklung hat sich oft von der Neurowissenschaften inspirieren lassen, obwohl Subramanian die Kluft zwischen künstlicher und biologischer Intelligenz anerkannte. “Wir verstehen immer noch nicht genug über das Gehirn, um seine Effizienz zu replizieren”, gab er zu. Die Fähigkeit des menschlichen Gehirns, sensorische Eingaben parallel zu verarbeiten, sich durch die Neuroplastizität anzupassen und energieeffiziente Berechnungen durchzuführen, bleibt unübertroffen.

Trotz KI -Modellen mit Milliarden von Parametern liegen sie immer noch nicht in den Fähigkeiten des Gehirns. “Die heutigen Großsprachmodelle überschreiten die Anzahl der Neuronen im menschlichen Gehirn und sind im Vergleich zur Effizienz und Flexibilität des Gehirns begrenzt”, stellte Subramanian fest.

Ein Meilenstein auf der Reise von AI war die Entwicklung von Alphago von DeepMind, die die Kraft des Verstärkungslernens und der tiefen neuronalen Netzwerke demonstrierte. “Es hat die menschliche Leistung im Spiel des GO übertroffen und sich auf Deep-Lern- und Verstärkungsstrategien für komplexe Entscheidungen angewiesen”, überlegte Subramanian. Der Erfolg von Alphago zeigte das Potenzial der KI in Bezug auf strategisches Denken und langfristige Planung und beeinflusste Fortschritte über das Spielen hinaus.

Die Transformatorrevolution

Im Jahr 2017 machte AI mit der Einführung der Transformatorarchitektur, insbesondere in der Verarbeitung natürlicher Sprache, einen Sprung nach vorne. Das wegweisende Papier “Aufmerksamkeit ist alles, was Sie brauchen”, führte Selbstansichtsmechanismen ein, die frühere Modelle auf RNN-basierten RNN-basierten übertrafen. “Transformatoren haben sequentielle Engpässe beseitigt und lange Sequenzen effizient behandelt”, erklärte Subramanian.

Diese Architektur führte zu Modellen wie Bert und GPT, die den Aufstieg großer Sprachmodelle und generativer KI anfuhren. Die Anpassungsfähigkeit von Transformatoren machte sie für verschiedene Anwendungen grundlegend, von der Textgenerierung bis zur Bild- und Audioverarbeitung.

Die KI -Industrie und die Wettbewerbslandschaft

Subramanian diskutierte die Wettbewerbslandschaft und stellte fest, wie sich der strategische Fokus von Openai auf Skalierungssprachmodelle gegenüber Tech -Giganten wie Google einen Vorteil verleiht. “Openai hat in einer Zeit, in der andere zögerten, stark in Rechenressourcen und Datenkuration investiert”, sagte er. Dieses frühe Engagement zahlte sich mit dem Erfolg von GPT-2 und GPT-3 aus, was zu einer weit verbreiteten Akzeptanz und dem kommerziellen Erfolg führte.

In der Zwischenzeit verfolgten Unternehmen wie Google und Amazon unterschiedliche Strategien und balancierten die Forschung mit Geschäftsprioritäten. „Googles Fokus lag mehr auf Moonshot -Projekten. während Amazon betonte, dass die Bereitstellung verschiedener KI -Lösungen für Kunden bereitgestellt wurde“, Bemerkte Subramaner.

Eine Reise entfaltet sich immer noch

Die Entwicklung von AI von einfachen Wahrnehmungen zu transformativen Sprachmodellen spiegelt jahrzehntelange Innovation, interdisziplinäre Forschung und technologische Fortschritte wider. Doch wie Subramanian betonte: „Wir sind noch am Anfang dieser Reise. Je mehr wir über KI und Neurowissenschaften lernen, desto mehr erkennen wir, wie viel es noch nicht aufdecken gibt. “

Die Zukunft der KI verspricht aufregende Entwicklungen, die durch fortgesetzte Erforschung künstlicher und biologischer Intelligenz getrieben wird. Im Laufe des Feldes wird das Verständnis der Geschichte und der Grundprinzipien der KI von entscheidender Bedeutung sein, um ihr Potenzial zu gestalten und die bevorstehenden Herausforderungen zu bewältigen.

(Hören Sie sich die vollständige Diskussion mit Shreyas Subramanian im Interface Podcast oder Sehen Sie sich das YouTube -Video an für weitere Einblicke.)