Demis Hassabis: AI peab alati õppima

 

Ülevaade: Tulevikus on AI-maailmas kõige olulisem oskus ise pidevalt juurde õppida ja areneda. Google DeepMind’i juht Demis Hassabis rõhutas Ateenas, et just see on võtmetähtsusega, sest tehisintellekt muudab nii haridust kui ka tööelu.

 

Detailid:

• Hassabis ütles, et tehisintellekt areneb nii kiiresti, et ainus kindel asi on suured muutused, mis on peagi tulemas.
• Ta lisas, et oleme järjest lähemal AGI-le ehk tehisintellektile, mis suudab teha samu asju, mida inimene. See võib juhtuda juba järgmise kümne aasta jooksul ja tuua kaasa suuri edusamme ning paremat elujärge.
• Et nende muutustega toime tulla, tuleb õppida, kuidas pidevalt paremini õppida. Pelgalt olemasolevatest teadmistest enam ei piisa.
• Hassabis rõhutas, et inimesed peavad kogu elu uusi oskusi omandama ja end arendama.

 

Miks see on oluline: Aeg, mil õppisid ühe oskuse ja töötasid sellega kümnendi, on möödas. AI-ajastul peavad nii töötajad kui õppurid olema pidevalt valvel: jälgima, mis nende valdkonnas toimub, kohanema kiirete muutustega ja leidma viise, kuidas teistest eristuda. Just see pidev uute oskuste omandamine ja kohanemisvõime saab olema eduka karjääri ehitamise võti.

Hiina uus tehisintellekt töötab enda toodetud kiipidel 100 korda kiiremini

 

Ülevaade: Hiina teadlased tutvustasid SpikingBrain 1.0 tehisintellekti süsteemi, mis jäljendab inimaju neuroneid ja pakub enneolematut kiirusekasvu. Eriline on ka see, et lahendus töötab Hiina enda MetaX kiipidel, mitte välismaistel platvormidel nagu Nvidia. See samm näitab selgelt Hiina soovi arendada AI-d iseseisvalt ja kiire tempoga.

 

Detailid:

• Süsteemi neuronid lülituvad sisse valikuliselt nagu inimajus, mitte ei aktiveeri korraga kogu võrku, nagu teeb näiteks ChatGPT.
• Teadlased lõid kaks mudelit, ühe 7 miljardi ja teise 76 miljardi parameetriga, kasutades vähem kui 2% tavapärastest andmetest. Sellest hoolimata said nad keeleülesannetes häid tulemusi.
• Katsetes töötles väiksem mudel 4 miljonit tokenit üle saja korra kiiremini kui tavalised mudelid ja püsis stabiilne nädalaid järjest.
• Lisaks avaldasid Pekingi teadlased tasuta veebiversiooni nimega Shunxi, rõhutades, et see töötab täielikult Hiina enda tehnoloogial, ilma lääne riistvarata.

 

Miks see on oluline: Hiina on näidanud, et suudab oma riistvaraga tehisintellekti palju kiiremaks muuta. See tõestab, et nad võivad konkureerida ja isegi edestada Läänes levinud Nvidia tehnoloogiat. Seetõttu on oluline jälgida, milliseid uuendusi eri piirkondades tehakse, et arengutega sammu pidada.

Harvardi tehisintellekt aitab rakkude haigusi ravida

 

Ülevaade: Harvardi teadlased on loonud PDGrapheri, mis on tasuta AI mudel, mis leiab geenide ja ravimite kombinatsioone, et teha haiged rakud jälle terveks.

 

Detailid:

• PDGrapher ei keskendu ainult ühele ravimisihtmärgile, vaid uurib, kuidas geenid, valgud ja rakusignaalid koos toimivad.
• See AI oli 35% parem kui teised sarnased süsteemid, kui seda katsetati 19 vähitüübiga, ja töötas 25 korda kiiremini.
• Teadlased proovisid tööriista kopsuvähi ravimeetodite peal. PDGrapher leidis õiged lahendused ja avastas ka uusi võimalikke sihtmärke.
• Harvardi teadlased kasutavad seda koos Mass. General haiglaga, et otsida ravi ajuhaigustele, näiteks Parkinsonile ja Alzheimerile.

 

Miks see on oluline: Praegused ravimid sihivad tavaliselt vaid ühte kohta kehas, kuid keerulised haigused võivad sellest kõrvale põigata. PDGrapher suudab leida mitu sihtmärki korraga ja aitab seetõttu raskete haiguste ravi edasi viia. See säästab ka miljardeid, mis muidu kuluks ebaõnnestunud ravimikatsetele.