Bild: Google
Dagens AI-modeller, enligt Googles AI-ledare och en av grundarna av Google Brain-projektet, Jeff Dean, befinner sig i ett-trick-ponnyfasen – de är “vanligtvis tränade att bara göra en sak”. Men ett nytt tillvägagångssätt som kallas Pathways kan ge något som liknar en träningsbar hund som kan göra flera trick.
Dean beskriver Pathways som en “nästa generations AI-arkitektur” som “kommer att göra det möjligt för oss att träna en enda modell för att göra tusentals eller miljontals saker.”
Pathways kan ta bort gränserna för en AI-modells förmåga att svara. till information från bara ett sinne och låt det reagera på flera sinnen, såsom text, bilder och tal.
SE: Till och med datorexperter tror att det slutar mänskligt tillsyn av AI är en mycket dålig idé
“Vägar kan möjliggöra multimodala modeller som omfattar syn, hörsel och språkförståelse samtidigt”, förklarar Dean.
Modellen kan till exempel sedan bearbeta ordet “leopard”, ljudet av någon som säger “leopard”, eller en video av en leopard som springer.
I alla tre fallen känner AI:n igen konceptet med en leopard. Dean hävdar att en sådan modell skulle vara “mer insiktsfull och mindre benägen för misstag och fördomar”.
Bias är ett känsligt ämne för Google. I december avgick dess främsta AI-etikforskare, Timnit Gebru, efter att Dean enligt uppgift inte höll med om en artikel som hon var medförfattare om energikostnaderna förknippade med att skapa nya AI-modeller, och det faktum att dess modeller fick in allt från webben, inklusive rasistiska, sexistiskt och kränkande innehåll, vilket potentiellt kan påverka hur en AI-modell fungerar. Uppsatsen har inte publicerats men sågs av MIT Technology Review.
“Vi skulle vilja utbilda en modell som inte bara kan hantera många separata uppgifter, utan också drar nytta av och kombinerar sina befintliga färdigheter för att lära sig nya uppgifter snabbare och mer effektivt”, säger Dean.
Det han tycks beskriva är en AI som kan ansluta till andra AI-modeller och utnyttja deras bästa delar genom att använda en Pathways-modell som “dynamiskt lär sig vilka delar av nätverket som är bra på vilka uppgifter — den lär sig hur man dirigerar uppgifter genom mest relevanta delar av modellen.”
SE: Vad är digital transformation? Allt du behöver veta om hur tekniken omformar företag
Så Pathways skulle kunna förbättra maskininlärningens förmåga att fatta beslut och möjligen föra den ett steg närmare en AI som faktiskt kan resonera genom ett problem eller scenario.
Dean hävdar att Pathways inte bara har en större förmåga att lära sig olika uppgifter, men att det också är mer energieffektivt eftersom endast relevanta delar av ett nätverk aktiveras för en given uppgift.
“Pathways kommer att göra det möjligt för ett enda AI-system att generalisera över tusentals eller miljontals uppgifter, att förstå olika typer av data och att göra det med anmärkningsvärd effektivitet – vilket tar oss framåt från eran av enstaka modeller som bara känner igen mönster till ett där mer allmänna intelligenta system återspeglar en djupare förståelse av vår värld och kan anpassa sig till nya behov”, förklarar han.
Google Pixel 6 och Pixel 6 Pro: Bästa förbeställningserbjudanden tillgängliga nu Google Cloud Nästa: Möt företaget där det bor Google Tensor: Allt du behöver veta om Pixel 6-chip De bästa VPN:erna för Chrome och Chromebooks 2021 artificiell intelligens | Moln | Rörlighet | Företagsprogramvara | Hårdvara