Yapay zeka, kelimeleri anlama ve hatta onları diğer dillere çevirebilme konusunda olağanüstü ilerlemeler kaydetti. Google, Google Translate gibi harika araçlarla ve yakın zamanda Transformer makine öğrenimi modellerini geliştirmesiyle bu yolun açılmasına yardımcı oldu. Ancak dil çetrefilli ve yapay zekayı geliştirmek için hâlâ yapılacak çok iş var. bu bizi gerçekten anlıyor.
Diyalog Uygulamaları için Dil Modeli
Salı günkü Google I/O'da arama devi, LaMDA adını verdiği yeni bir dil modeliyle bu alanda önemli bir ilerleme kaydettiğini duyurdu. Diyalog Uygulamaları için Dil Modeli'nin kısaltması olan bu, gelişmiş bir yapay zekadır. Konuşmadaki bağlamı anlama konusunda Google'ın üstün olduğunu iddia ettiği dil aracı. Google CEO'su Sundar Pichai'nin belirttiği gibi bu, "Bugün hava nasıl?" gibi bir değişimi akıllıca ayrıştırmak olabilir. "Yaz gibi gelmeye başladı. Öğle yemeğini dışarıda yiyebilirim.” Bu, bir insan diyalogu olarak son derece mantıklıdır ancak birçok yapay zekanın kafasını karıştırır. Daha gerçek cevaplar arayan sistemler.
LaMDA, eğitim verilerinden sentezleyebildiği öğrenilmiş kavramlara ilişkin üstün bilgiye sahiptir. Pichai, yanıtların hiçbir zaman aynı yolu iki kez izlemediğini, dolayısıyla konuşmaların daha az yazılı ve tepkisel olarak daha doğal olduğunu belirtti.
Amerika Birleşik Devletleri Posta Servisi (USPS), ağ üzerinden günde 100 milyondan fazla postayı izlemek için Nvidia'nın EGX sistemleri tarafından desteklenen yapay zekaya güveniyor. Dünyanın en yoğun posta hizmeti sistemi GPU hızlandırmalı yapay zekaya güveniyor. Kayıp veya eksik paketlerin ve postaların yerini bulma zorluklarını çözmeye yardımcı olacak sistemler. Esasen USPS, A.I.'ye yöneldi. "Samanlıktaki iğneyi" bulmasına yardımcı olmak için.
Bu zorluğu çözmek için USPS mühendisleri bir uç yapay zeka yarattı. Postaları tarayabilen ve bulabilen sunucular sistemi. USPS veri merkezlerinde bulunan 13 adet Nvidia DGX sistemi üzerinde eğitilen sistem için algoritmalar oluşturuldu. Referans olarak Nvidia'nın DGX A100 sistemleri beş petaflop bilgi işlem gücüne sahiptir ve maliyeti 200.000 doların biraz altındadır. Nvidia'nın tüketici GeForce RTX 3000 serisi GPU'larında bulunan Ampere mimarisinin aynısını temel alıyor.
Tasarımlar zamanla yinelenir. 1921'de tasarlanıp inşa edilen mimari, 1971'den veya 2021'den kalma bir binayla aynı görünmeyecek. Diğer faktörlerin yanı sıra trendler değişiyor, malzemeler gelişiyor ve sürdürülebilirlik gibi konular önem kazanıyor. Peki ya bu evrim sadece mimarların tasarladığı bina türleri ile ilgili değilse, aynı zamanda nasıl tasarladıklarının da anahtarıysa? Bir tasarım aracı olarak evrimsel algoritmaların vaadi budur.
Tasarımcılar uzun süredir projeleri kavramsallaştırmaya yardımcı olmak için Bilgisayar Destekli Tasarım (CAD) gibi araçları kullansa da, üretken tasarımın savunucuları birkaç adım daha ileri gitmek istiyor. Binaların sıfırdan tasarlanmasına yardımcı olmak için bilgisayar içindeki evrimsel süreçleri taklit eden algoritmalar kullanmak istiyorlar. Ve en azından konu evler olduğunda, sonuçlar oldukça ilginç.
Üretken tasarım
Celestino Soddu, bugün çalışan çoğu insanın bilgisayar kullandığından daha uzun süredir evrimsel algoritmalarla çalışıyor. Şu anda 70'li yaşlarının ortasında olan çağdaş bir İtalyan mimar ve tasarımcı olan Soddu, Apple II günlerinde teknolojinin tasarım üzerindeki potansiyel etkisiyle ilgilenmeye başladı. Onu ilgilendiren şey, bir temayı sonsuzca tekrarlama potansiyeliydi. Ya da İtalya'daki Milan Politeknik Üniversitesi'nde üretken tasarım profesörü olan Soddu'nun Digital Trends'e söylediği gibi, "sonsuz varyasyona kapı açma" fikri hoşuna gitti.
