Bilde: Google
Dagens AI-modeller, ifølge Googles AI-leder og medgründer av Google Brain-prosjektet, Jeff Dean, er i ett-triks ponnifasen – de er “typisk trent til å gjøre bare én ting”. Men en ny tilnærming kalt Pathways kan gi noe som ligner på en trenbar hund som kan gjøre flere triks.
Dean beskriver Pathways som en “neste generasjons AI-arkitektur” som “vil gjøre oss i stand til å trene en enkelt modell til å gjøre tusenvis eller millioner av ting.”
Pathways kan fjerne grensene for en AI-modells kapasitet til å reagere. til informasjon fra bare én sans og la den reagere på flere sanser, for eksempel tekst, bilder og tale.
SE: Selv dataeksperter mener å slutte menneskelig tilsyn med AI er en veldig dårlig idé
“Veier kan muliggjøre multimodale modeller som omfatter syn, auditiv og språkforståelse samtidig,” forklarer Dean.
Modellen, for eksempel, kan deretter behandle ordet 'leopard', lyden av noen som sier 'leopard', eller en video av en leopard som løper.
I alle tre tilfellene gjenkjenner AI konseptet med en leopard. Dean argumenterer for at en slik modell ville være “mer innsiktsfull og mindre utsatt for feil og skjevheter”.
Bias er et ømtålelig tema for Google. I desember trakk dens fremste AI-etikkforsker, Timnit Gebru, seg etter at Dean angivelig var uenig i en artikkel hun var medforfatter om energikostnadene forbundet med å lage nye AI-modeller, og det faktum at modellene inntok alt fra nettet, inkludert rasistiske, sexistisk og krenkende innhold, og kan dermed potensielt påvirke hvordan en AI-modell fungerer. Artikkelen har ikke blitt publisert, men ble sett av MIT Technology Review.
“Vi vil gjerne trene én modell som ikke bare kan håndtere mange separate oppgaver, men som også kan trekke på og kombinere sine eksisterende ferdigheter for å lære nye oppgaver raskere og mer effektivt,” sier Dean.
Det han ser ut til å beskrive er en AI som kan kobles til andre AI-modeller og utnytte deres beste deler ved å bruke en Pathways-modell som “dynamisk lærer hvilke deler av nettverket som er gode til hvilke oppgaver — den lærer hvordan man ruter oppgaver gjennom mest relevante deler av modellen.”
SE: Hva er digital transformasjon? Alt du trenger å vite om hvordan teknologi omformer virksomheten
Så, Pathways kan forbedre maskinlæringens evne til å ta beslutninger, og muligens bringe den et skritt nærmere en AI som faktisk kan resonnere gjennom et problem eller scenario.
Dean hevder at Pathways ikke bare har en større kapasitet til å lære ulike oppgaver, men at det også er mer energieffektivt fordi kun relevante deler av et nettverk aktiveres for en gitt oppgave.
“Pathways vil gjøre det mulig for et enkelt AI-system å generalisere på tvers av tusenvis eller millioner av oppgaver, forstå forskjellige typer data, og å gjøre det med bemerkelsesverdig effektivitet – og fremme oss fra æraen med modeller med enkelt formål som bare gjenkjenner mønstre til et der mer generelle intelligente systemer reflekterer en dypere forståelse av vår verden og kan tilpasse seg nye behov,” forklarer han.
Google Pixel 6 og Pixel 6 Pro: Beste forhåndsbestillingstilbud tilgjengelig nå Google Cloud Neste: Møt bedriften der den bor Google Tensor: Alt du trenger å vite om Pixel 6-brikke De beste VPN-ene for Chrome og Chromebooks i 2021 kunstig intelligens | Sky | Mobilitet | Enterprise Software | Maskinvare