ხელოვნურმა ინტელექტმა მიაღწია არაჩვეულებრივ წინსვლას, როდესაც საქმე ეხება სიტყვების გაგებას და მათ სხვა ენებზე თარგმნის შესაძლებლობასაც კი. Google დაეხმარა აქ გზის გახსნას საოცარი ინსტრუმენტებით, როგორიცაა Google Translate და, ახლახან, Transformer მანქანური სწავლების მოდელების შემუშავებით. მაგრამ ენა სახიფათოა - და კიდევ ბევრი სამუშაოა გასაკეთებელი A.I-ის ასაშენებლად. რომ ნამდვილად ესმის ჩვენი.
ენის მოდელი დიალოგის აპლიკაციებისთვის
სამშაბათს Google I/O-ზე საძიებო გიგანტმა გამოაცხადა მნიშვნელოვანი წინსვლა ამ სფეროში ახალი ენის მოდელით, რომელსაც LaMDA უწოდებს. ენის მოდელის შემოკლება დიალოგის აპლიკაციებისთვის, ეს არის დახვეწილი A.I. ენობრივი ინსტრუმენტი, რომელიც Google-ის მტკიცებით, უფრო მაღალია, როდესაც საქმე ეხება საუბრის კონტექსტის გაგებას. როგორც Google-ის აღმასრულებელმა დირექტორმა სუნდარ პიჩაიმ აღნიშნა, ეს შესაძლოა ჭკვიანურად აანალიზებდეს გაცვლას, როგორიცაა "როგორი ამინდია დღეს?" „ზაფხულივით იწყება. შეიძლება ლანჩი გარეთ ვჭამო“. ეს სავსებით ლოგიკურია, როგორც ადამიანური დიალოგი, მაგრამ შეაწუხებს ბევრ A.I. სისტემები ეძებენ უფრო ლიტერატურულ პასუხებს.
LaMDA-ს აქვს უმაღლესი ცოდნა ნასწავლი ცნებების შესახებ, რომელთა სინთეზირებაც მას შეუძლია სასწავლო მონაცემებიდან. პიჩაიმ აღნიშნა, რომ პასუხები არასოდეს მიჰყვება ერთსა და იმავე გზას ორჯერ, ამიტომ საუბრები ნაკლებად სკრიპტირებული და უფრო ბუნებრივია.
შეერთებული შტატების საფოსტო სამსახური, ან USPS, ეყრდნობა ხელოვნურ ინტელექტს Nvidia-ს EGX სისტემებით, რათა თვალყური ადევნოს 100 მილიონზე მეტ ფოსტას დღეში, რომელიც გადის მის ქსელში. მსოფლიოში ყველაზე დატვირთული საფოსტო სერვისის სისტემა ეყრდნობა GPU-ით დაჩქარებულ A.I. სისტემები, რომლებიც დაგვეხმარება დაკარგული ან დაკარგული პაკეტებისა და ფოსტის პოვნის გამოწვევების გადაჭრაში. არსებითად, USPS მიუბრუნდა A.I. რათა დაეხმაროს მას „თივის გროვში ნემსის“ დადგენაში.
ამ გამოწვევის გადასაჭრელად, USPS ინჟინრებმა შექმნეს Edge A.I. სერვერების სისტემა, რომელსაც შეუძლია ფოსტის სკანირება და პოვნა. მათ შექმნეს ალგორითმები სისტემისთვის, რომლებიც გაწვრთნილი იყო 13 Nvidia DGX სისტემაზე, რომელიც მდებარეობს USPS მონაცემთა ცენტრებში. ცნობისთვის, Nvidia-ს DGX A100 სისტემები შეფუთულია გამოთვლითი სიმძლავრის ხუთ პეტაფლოპში და ღირს $200,000-ზე ნაკლები. ის ეფუძნება იმავე Ampere არქიტექტურას, რომელიც ნაპოვნია Nvidia-ს სამომხმარებლო GeForce RTX 3000 სერიის GPU-ებზე.
დიზაინები დროთა განმავლობაში მეორდება. 1921 წელს შექმნილი და აშენებული არქიტექტურა არ გამოიყურება ისე, როგორც 1971 წლის ან 2021 წლის შენობა. ტენდენციები იცვლება, მასალები ვითარდება და ისეთი საკითხები, როგორიცაა მდგრადობა, სხვა ფაქტორებთან ერთად მნიშვნელობას იძენს. მაგრამ რა მოხდება, თუ ეს ევოლუცია არ ეხებოდა მხოლოდ შენობების ტიპებს, რომლებიც დიზაინერებს ქმნიან, არამედ, ფაქტობრივად, მთავარი იყო მათი დიზაინისთვის? ეს არის ევოლუციური ალგორითმების დაპირება, როგორც დიზაინის ინსტრუმენტი.
მიუხედავად იმისა, რომ დიზაინერები დიდი ხანია იყენებდნენ ინსტრუმენტებს, როგორიცაა Computer Aided Design (CAD) პროექტების კონცეპტუალიზაციისთვის, გენერაციული დიზაინის მომხრეებს სურთ რამდენიმე ნაბიჯის გადადგმა. მათ სურთ გამოიყენონ ალგორითმები, რომლებიც ასახავს ევოლუციური პროცესებს კომპიუტერის შიგნით, რათა დაეხმარონ შენობების თავიდანვე დიზაინს. და, ყოველ შემთხვევაში, როდესაც საქმე ეხება სახლებს, შედეგები საკმაოდ საინტერესოა.
გენერაციული დიზაინი
Celestino Soddu მუშაობს ევოლუციური ალგორითმებით იმაზე მეტ ხანს, ვიდრე დღეს მომუშავე ადამიანების უმეტესობა იყენებს კომპიუტერს. თანამედროვე იტალიელი არქიტექტორი და დიზაინერი, რომელიც უკვე 70-იან წლებშია, სოდუ დაინტერესდა ტექნოლოგიის პოტენციური გავლენით დიზაინზე ჯერ კიდევ Apple II-ის დღეებში. ის, რაც მას აინტერესებდა, იყო თემის უსასრულოდ გარკვევის პოტენციალი. ან როგორც სოდუმ, რომელიც ასევე არის გენერაციული დიზაინის პროფესორი იტალიაში, მილანის პოლიტექნიკურ უნივერსიტეტში, განუცხადა Digital Trends-ს, მას მოეწონა იდეა „გააღოს კარი გაუთავებელი ვარიაციისთვის“.
