Action Transformers, yapay zeka için bir sonraki adımdır.
Günlük hayatımızda çok az şey bu kadar değişme potansiyeline sahiptir. Ya da bizim işimizde.
Başlığı saf bir sansasyonellik olarak görme eğiliminde olsanız da, makalenin sonunda aksini düşüneceksiniz.
Size yapay zeka için ChatGPT’den daha büyük bir kullanım durumu olduğunu, telefonlarımız, tabletlerimiz veya bilgisayarlarımızla etkileşim kurma şeklimizi tamamen değiştirebilen ve bunları imkansız olduğu düşünülen şekillerde kullanabilen bir kullanım durumu olduğunu söylesem ne dersiniz?
Bu teknoloji var ve size gizlice yaklaşıyor.
Ama bir sorumluluk reddi beyanı koyayım. Bu makaleyi okuduktan sonra ne kadar heyecanlanacağınız veya korkacağınız tamamen size bağlı.
Action Transformers’ın geleceğiniz için ne kadar yıkıcı ve dönüştürücü olabileceğinin boyutu budur.
Üretken yapay zeka; yapay zekanın bu vaadinin, toplumdaki teknisyen kesimi tarafından bile takdir edilebilecek gerçekliğe dönüşünü temsil ediyor.
Ana akım yapay zeka burada
Yapay zeka zaten her yerde olmasına rağmen, şimdiye kadar yapay zeka modelleri öngörücü olarak kullanıldı. Çok özel ve özel kullanım durumları için karar vericiler.
Yapay zekanın ekonomik açıdan en başarılı alanı, Google veya Meta gibi şirketlerin çevrimiçi reklamları olmuştur.
Yani, insanlara belirli bir eylemin sonucunun çoğu zaman karlı olacağına dair ampirik, veriye dayalı güvence sağlamak.
Yapay zeka sayesinde Google ve Meta, reklamverenlere pazarlama kampanyalarının istenen müşteri personeline ulaşmasını sağlayarak sonuçları garanti ediyor. Pazarlama endüstrisini tarihsel “vur-kaçır” durumundan çok daha modern bir şeye dönüştürüyor.
Ancak bu şaşırtıcı başarı, önemli yatırımlar gerektirdi. Yapay zekayı çoğunluk için yasak bir teknoloji haline getirdi.
Dolayısıyla, Yapay Zeka ilk kez günlük hayatımızda ana akım ve erişilebilir hale geldiğinde, tüm bunlar Üretken Yapay Zeka ile değişiyor.
Ve kesinlikle yüzünüze fırlatılan birçok farklı yapay zeka modeli görecek olsanız da, hepsi basit bir konsepte indirgenebilir. Odaklanmanın her gün daha büyük bir zorluk olduğu bir dünyada, etrafımızdaki dünyayı değiştirecek basit bir şeye dayanıyor, dikkat.
Tüm ihtiyacın olan dikkat
Dikkat mekanizması , hiç şüphesiz yapay zeka tarihindeki en etkili makalelerden biri olan Bahdenau ve diğerlerinin bir önerisidir.
Kısacası, makinelere bir cümlenin bağlamını insanların yaptığı gibi ‘benzer’ bir şekilde anlamayı öğretmek için insanlara ilk kez bir yol bulduk.
Bunu bir örnekle görebiliriz:
Diyelim ki bir cümleyi başka bir dile çevirmek istiyorsunuz.
Çok tuhaf değilseniz, muhtemelen cümleyi küçük parçalar halinde çevireceksiniz. Başlangıçta ilk birkaç kelime, ardından bağlamı korumak için cümlenin ilk bölümünü hafızanızda tutarken aşağıdakiler… vb.
Bununla birlikte, dikkat mekanizmasından önce, sinir ağları bağlamı kaba kuvvetle anladı. Bu, makinenin anlamasını istediğimiz ifadenin uzunluğu arttıkça hesaplama ve bellek gereksinimlerinin hızla arttığı anlamına geliyordu.
Dikkat mekanizması ile bunların hepsi değişti.
Bir ağırlıklandırma mekanizması sayesinde, makinelere her seferinde bir kelime, bir cümlenin geri kalan kelimelerini o kelimeyle ilişkili olarak “puanlamayı” öğretebildik.
Bu, çok basitleştirilmiş bir ifadeyle, makinenin aldığı bir cümledeki her kelime için, o cümledeki diğer hangi kelimelerin daha önemli ve hangilerinin daha az önemli olduğunu, sizin ve benim bilinçsizce anladığımız gibi, anlayabileceği anlamına geliyordu.
Bu, ChatGPT, DALL-E, Stable Difusion veya bugünün kahramanımız ACT-1’in arkasındaki model olan transformatörün doğuşuna izin verdi.
Transformers kalıcı olarak burada
Dikkat mekanizması, 2017’de bir grup araştırmacının dizi modellerini eğitmek için o zamanki standartlar olan yineleme ve evrişimi bir kenara bırakmaya karar vermesine ve yalnızca dikkate dayanan yeni bir kodlayıcı-kod çözücü (bir diziye bağlı iki sinir ağı) yaratmasına neden oldu. mekanizma.
Ancak, şimdiye kadar bu modellerin ana uygulamaları metin veya resim çıktıları üretmek olmuştur. ChatGPT’de görüldüğü gibi, bu çok başarılı oldu. Şimdiden yaratıcı çalışanlar, yazarlar veya pazarlamacılar gibi birçok sektörü etkiliyor.
Ancak, dijital cihazlarınızı kullanma şeklinizi tamamen değiştireceğinin çok az kişinin farkında olduğu, hayattan daha büyük bir kullanım durumu var.
Eylem Transformatörleri veya ortak zeka
Adept.ai sıradan bir startup değil.
Yapay zekadaki en parlak beyinlerden bazıları tarafından kuruldu. (Bazıları daha önce tartışılan Transformer modeli konseptini yarattı. Bir zamanlar OpenAI’de Mühendislik Başkanı olan David Luan tarafından ortak kuruldu).
Şimdi, ekibin genel olarak akıllı ilk yapay zeka modeli olduğu iddia edilen ve ‘genel zekayı’ bir bir bilgisayarda çeşitli görevleri akıllı bir şekilde gerçekleştirmek için model.
Bu noktada, belki merak edeceksiniz… “Harika, ama bu ‘şey’ ne yapıyor?”
Kısacası, genel amaçlı akıllı otomasyondur.
Bilgisayarlarla nasıl etkileşim kurduğumuzu sonsuza dek değiştirmek
Şirketinizin mali durumuyla ilgili bilgiler içeren bir Excel elektronik tablosuyla çalıştığınızı hayal edin. Aniden, tablonuzdaki bilgilerle ilgili daha fazla içgörü sağlayan bir pivot tablo oluşturmak istediğinizi fark ettiniz.
Ama bir tane yapmayalı uzun zaman oldu. Tekrar öğrenmek zorunda olma düşüncesi bile moralini bozuyor.
Ardından, bir Chrome uzantısı açıp “Finansal bilgilerimi, yalnızca olumlu sonuçları filtreleyerek her yıl için kar ve marjı net bir şekilde belirleyebileceğim şekilde sunan bir pivot tablo oluştur” yazıyorsunuz.
‘Enter’a basarsınız. Et voilà , sihir olur.
Birdenbire girdiğiniz istek, siz sadece izlerken Excel elektronik tablosunda otomatik olarak yürütülür.
Neredeyse bilim kurgu gibi görünen bu durum, birkaç yıl sonra hayatımızda ‘olağan iş’ haline gelebilir.
Veya Adept’in ACT-1’i sayesinde aylar.
Genel amaçlı otomasyona giden yol
Dijital otomasyon bugünlerde oldukça ilkel bir süreç. Güçlü, beni yanlış anlama ama ilkel.
İnsanlar, otomasyon yazılımına, hangi yerde hareket etmesi gerektiğini tam anlamıyla göstererek bir dizi tekrarlayan eylemi gerçekleştirmeyi öğretmelidir. Böylece robot basitçe itaat eder.
Ama bu prosedürde istihbarat yok. Bu robotlar yalnızca tanımlanmış süreçleri çoğaltabilir ve bunlar değişirse otomatik olarak başarısız olur.
Aksiyon transformatörleri ile bu geçmişte kaldı.
Büyük dil modellerinin güçlü konseptinden yararlanan bu dönüştürücüler, neredeyse sıfır eğitimle neredeyse tüm grafik kullanıcı arabirimleri, API’ler veya web siteleri ile sorunsuz bir şekilde etkileşime girebilir.
Ama en inanılmaz şey bu değil. Daha önce gösterdiğim örnek gibi doğal dil talepleriyle bu eylemleri talep üzerine yürütebildikleri için herhangi bir insan için takım arkadaşı olabilirler.
Asıl etkileyici olan Adept.ai’nin dönüştürücü modelini dikkat mekanizmasının yeni ve yenilikçi bir yinelemesini kullanarak geliştirmesidir. Bu kavram ani dikkat olarak tanımlanır.
Daha uzun ve daha hızlı
Daha önce de belirtildiği gibi, bu modellerdeki en büyük darboğazlar çalışma zamanı ve bellek kısıtlamalarıdır.
Dikkat mekanizması, bellek gereksinimlerini azaltırken cümlelerden bağlamı çıkarmak için çok daha “insani” bir yol sunulmakta. Ancak yine de geliştirilebilir.
Normal dikkat mekanizmasında, çalışma zamanı ve belleğin giriş sırası uzunluğu için ikinci dereceden gereklilikleri vardır.
Son teknoloji modeller, giriş başına 2.000 kelimeden daha az olan yaklaşık 2.000 kapasitesine sahiptir. (Yakın zamanda OpenAI tarafından 8.192 belirteç yerleştirme sistemi piyasaya sürülmüştür).
Bu, bağlamı anlaması ve bir çıktı oluşturması için bir modele sağlayabileceğiniz girdi miktarını sınırlar. Mantıken bu yeterli değildir. Çünkü kitap okumuş olan herkes bağlamın çok çok daha büyük metinlerden türetilebileceğini bilir.
Adept.ai’nin ACT-1 modeli, giriş sırası uzunluğuna göre bellek ve çalışma zamanı gereksinimlerini doğrusala indirdiğini iddia ettikleri yeni bir mekanizma olan flash-atention’dan yararlanır.
Bellek ve çalışma zamanı, dizinin uzunluğuna göre katlanarak değil, doğrusal olarak artar.
Bunun potansiyel etkisi?
Sonunda, aylar boyunca size eşlik eden, çalışma biçimlerinizden ve ritimlerinizden öğrenen ve özel, özel bir yaklaşımla eylemlerinizi geliştiren ayrılmaz iş arkadaşınız haline gelen AI ekip arkadaşlarının çoğaldığını görebiliriz.
Tamam ama bu iyi mi kötü mü?
Bu tür haberler karşısında şaşkına dönmemek, hatta korkmamak elde değil.
Ama bunun aslında kötü bir şey olduğunu düşünmüyorum.
İnsan işçiler hiçbir yere gitmiyor. Aslında, bu robotlar hayatımızda gerçekten hayat değiştiren unsurlar haline gelebilir. Potansiyel olarak gelecekte bilgisayarlarla nasıl etkileşimde bulunduğumuzu daha iyiye doğru tamamen değiştirebilir.
Asıl soru, gelecekte yazılım arayüzlerine ihtiyacımız olacak mı? Veya yazılım ürünleri, eylem dönüştürücülerin etkileşime girdiği arka uçlar haline mi gelecek?
Son olarak,
Bu makaleyi okuduysanız, yapay zeka söz konusu olduğunda toplumun %95’inin önündesiniz demektir. Ama yine de pek çok insan senin seviyende kalıyor.
Ya toplumun %99’unun üzerinde olma yeteneğine sahipsen? Bu tamamen farklı bir seviye.
Science11 ay ago
Business5 ay ago
Technology11 ay ago
Business1 sene ago
Science5 ay ago