in

ხელოვნური ინტელექტის ახალ მოდელს იმის წარმოდგენა შეუძლია, რაც არასდროს უნახავს

მისი გამოყენება მედიცინაშიც შეიძლება

ხელოვნურმა ინტელექტმა (AI) არაერთხელ დაგვარწმუნა თავის შესაძლებლობებში – მაგალითად, ადამიანის სახის შექმნა, რომელიც სინამდვილეში არ არსებობს, ან ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული ციფრული არსებები და ა. შ.

როდესაც ადამიანი კატის სახელს გაიგებს, მას მარტივად შეუძლია, სხვადასხვა ფერის, ზომის, ამა თუ იმ პოზაში მყოფი კატა წარმოიდგინოს. (თუ, რა თქმა უნდა, ბორხესის პერსონაჟზე არ ვსაუბრობთ)… ეს ბევრად უფრო რთულია AI ქსელებისთვის.

იმისათვის, რომ AI ფანტაზიის უნარი სრულად იქნას გამოვლენილი, მკვლევრებმა ახალი მეთოდი შეიმუშავეს – ის ხელოვნური ინტელექტის სისტემას საშუალებას აძლევს, დაადგინოს, როგორ შეიძლება გამოიყურებოდეს ობიექტი, მაშინაც კი, თუ მსგავსი რამ არასდროს უნახავს.

“ადამიანის ვიზუალური განზოგადების შთაგონებით ვცდილობდით, ადამიანის ფანტაზიის სიმულაცია მანქანურ მოწყობილობებში ჩაგვენერგა” – ამბობს კომპიუტერის მეცნიერი იუნჰაო გე სამხრეთ კალიფორნიის უნივერსიტეტიდან (USC). ადამიანს შეუძლია, დანაწევრებული ცოდნა მიიღოს – მაგალითად, ფორმის, ზომის, ფერის, პოზიციის მიხედვით და შემდეგ ახალი ობიექტის წარმოსადგენად გააერთიანოს. სწორედ ამ პროცესის სიმულაციას ცდილობს ახალი კვლევა.

მთავარ როლს ექსტრაპოლაცია ასრულებს, რაც ხელოვნური ინტელექტისთვის სირთულეს წარმოადგენს – მას, ჩვეულებრივ, გარკვეული ნიმუშების იდენტიფიცირებას ასწავლიან, ნაცვლად ფართო ატრიბუტებისა.

გუნდმა კონტროლირებადი განცალკევებული რეპრეზენტაციის სწავლებას მიმართა, რომელიც “დიფფეიქის” შესაქმნელად გამოიყენება. ეს ნიშნავს, რომ თუ AI წითელ მანქანას და ცისფერ ველოსიპედს ხედავს, სისტემას შეუძლია, წითელი ველოსიპედი “წარმოიდგინოს”. მკვლევრებმა ეს ე. წ. ზედამხედველობით ჯგუფურ სწავლებასთან დააკავშირეს.

ამ ტექნიკის ერთ-ერთი მთავარი ინოვაცია სინჯების ჯგუფურად დამუშავება და მათ შორის სემანტიკური კავშირის აგებაა, ნაცვლად ინდივიდუალურად აღქმისა. შემდეგ კი AI-ს შეუძლია, მის მიერ დანახული შაბლონების მსგავსება-განსხვავება დაადგინოს და ამ ცოდნის გამოყენებით, სრულიად ახალი მოდელი შექმნას.

“ეს ახალი მიდგომა ხელოვნური ინტელექტის სისტემებში ფანტაზიის ახლებურ გზებს ხსნის და მათ ადამიანის აღქმასთან აახლოებს” – ამბობს კომპიუტერული მეცნიერი ლორან იტი. ამასთან, ახლად შემუშავებულ სისტემას შეუძლია, AI მიკერძოებისგან დაიცვას.

საგულისხმოა, რომ მკვლევრებმა ერთგვარი ჩარჩო შექმნეს, რათა სხვა მეცნიერებისთვის უფრო მარტივი ყოფილიყო ახალი მოდელის გამოყენება. მათი მტკიცებით, იგივე მიდგომა შეიძლება, გამოყენებულ იქნას მედიცინასა და თვითმართვადი მანქანების სფეროებში. AI ახალი მედიკამენტების “წარმოსახვას” თუ გზის ახალი სცენარების წარმოდგენას შეძლებს, რომლისთვისაც იგი სპეციალურად არ იყო მომზადებული.

მართალია, ღრმა სწავლებას რამდენჯერმე არ გამოუღია სრულფასოვანი შედეგი, თუმცა ეს ძირითადად ზედაპირული იმიტაციის გამო ხდებოდა, როდესაც სისტემა ინდივიდუალური მექანიზმების ღრმა გააზრების გარეშე მოქმედებდა.

WHERE NEXT – გიორგი ისაკაძე შოტლანდიური პრემიუმ ვისკის, Glenfiddich-ის კამპანიაში

ამიერიდან WhatsApp-ის ჯგუფურ ზარში ჩართვას მოგვიანებითაც შეძლებთ!