This post is also available in:
English (אנגלית)
בתחום הבינה המלאכותית, חוקרים מתמודדים לעתים קרובות עם האתגר של להבטיח שאלגוריתמים ידייקו בתנאים בעולם האמיתי. בעוד שפתרונות AI עשויים לעבוד היטב בסימולציות תיאורטיות, הם נתקלים לעתים קרובות בבעיות בלתי צפויות כאשר הם משתמשים בהם במציאות. כדי להתמודד עם בעיה זו, המתמטיקאי חואן גמלה פיתח "מיני מעבדות" חדשניות שנועדו לאפשק סביבת בדיקות מבוקרת בעולם האמיתי לאלגוריתמים של בינה מלאכותית. המאמר פורסם ב-Nature Machine Intelligence.
מעבדות מיניאטוריות אלה הן פלטפורמות פיזיות לבדיקת מודלים של בינה מלאכותית, אותן ניתן להניח על שולחן. שלא כמו סביבות סימולציה מסורתיות, אשר לפעמים יכולות להוביל להעריך ביצועי בינה מלאכותית יתר על המידה, המיני מעבדות מציעות נתוני מדידה אמיתיים ומבוססות על מערכות פיזיות מובנות היטב, כגון דינמיקת רוח והתנהגות אור. זה מאפשר לחוקרים לבחון אלגוריתמים של בינה מלאכותית בסביבות מורכבות ודינמיות יותר לפני שהם משתמשים בהם במשימות בפועל, על פי TechXplore.
שתי המעבדות הראשונות בנויות לדמות אתגרים מרכזיים שכלי בינה מלאכותית מתמודדים איתם לעתים קרובות. מעבדה אחת מחקה את האופי הדינמי של מערכות הרוח, ומציעה סביבה אידיאלית לבדיקת אלגוריתמים של בינה מלאכותית המתמקדים בבעיות שליטה. המעבדה השנייה פועלת על פי חוקי פיסיקת האור ומשמשת לבדיקת מודלים של בינה מלאכותית הלומדים חוקים פיזיקליים מנתונים, כמו אלה המסייעים בתגליות מדעיות.
המעבדות הקטנות של גמלה משמשות כצעד ביניים חיוני בין התנאים האידיאליים של הסימולציה לבין המורכבות של תרחישים אמיתיים. בדומה למנהרות רוח המשמשות לפיתוח מטוסים כדי לבחון עיצובים לפני בדיקות בקנה מידה מלא, מעבדות אלה פועלות כ"בדיקת שפיות" עבור מודלים של בינה מלאכותית, ומסייעות לזהות חולשות בשלב מוקדם של תהליך הפיתוח.
היישומים של מעבדות מיני אלה אינם מוגבלים להנדסה בלבד. גמלה שיתף פעולה במאמצים להתאים את המעבדות לבדיקת בינה מלאכותית בתחומים כמו ביולוגיה של התא, מה שהדגים את הרבגוניות של גישה זו. בנוסף, נעשה שימוש במיני מעבדות כדי לשפר את הדיוק של מודלי שפה גדולים, ובכך לדחוף את הגבולות של מה AI יכול להשיג בסביבות מעשיות.
על פי TechXplore, המעבדות הקטנות של Gamella תורמות גם לתחום המתעורר של בינה מלאכותית סיבתית, שבו הבנת יחסי סיבה ותוצאה היא חיונית ליצירת מודלים מדויקים ושקופים יותר. על ידי בדיקת אלגוריתמים סיבתיים של בינה מלאכותית במעבדות אלה, החוקרים יכולים לאמת את הדיוק שלהם בהבנת הדינמיקה הסיבתית בעולם האמיתי.
בסך הכל, מעבדות מיני אלה מציעות לחוקרים כלי אמין וגמיש כדי לגשר על הפער בין התיאוריה לעולם האמיתי.
