உயிரியல் நியூரான்களைக் கண்காணிக்க இயந்திரக் கற்றல் எவ்வாறு உதவும் - இது ஏன் குழப்பமான வகை அய்?

கே:

உயிரியல் நியூரான்களைக் கண்காணிக்க இயந்திரக் கற்றல் எவ்வாறு உதவக்கூடும் - இது ஏன் AI இன் குழப்பமான வகை?

ப:

இயந்திர கற்றல் என்பது மனித மூளை செயல்பாட்டை மாதிரியாகக் கொண்டிருக்கவில்லை - விஞ்ஞானிகள் எம்.எல்-உந்துதல் தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி உண்மையில் மூளையையும் இந்த அமைப்புகள் கட்டமைக்கப்பட்ட தனிப்பட்ட நியூரான்களையும் பார்க்கிறார்கள்.

ஒரு வயர்டு கட்டுரை மூளையைப் பார்க்கவும், தனிப்பட்ட நியூரான்களின் பண்புகளை அடையாளம் காணவும் தொடர்ந்து மேற்கொள்ளும் முயற்சிகளைப் பற்றி பேசுகிறது. எழுத்தாளர் ராபி கோன்சலஸ் 2007 ஆம் ஆண்டின் ஒரு முயற்சியைப் பற்றி பேசுகிறார், இது இன்றும் இயந்திர கற்றல் வளர்ச்சியின் வெட்டு விளிம்பில் உள்ள சிலவற்றை விளக்குகிறது.

இலவச பதிவிறக்க: இயந்திர கற்றல் மற்றும் அது ஏன் முக்கியமானது

ஒரு வகையில், இந்த திட்டங்கள் மேற்பார்வையிடப்பட்ட இயந்திர கற்றலின் உழைப்பு-தீவிர தன்மையையும் காட்டுகின்றன. மேற்பார்வையிடப்பட்ட இயந்திர கற்றல் திட்டங்களில், வெற்றி மற்றும் துல்லியத்திற்கான திட்டத்தை அமைக்க உதவும் வகையில் பயிற்சி தொகுப்பு தரவுகளை கவனமாக பெயரிட வேண்டும்.

கோன்சலஸ் ஒரு குழுவின் பல்வேறு உறுப்பினர்கள் ஒன்றிணைந்து இந்த திட்டங்களுக்குத் தேவையான லேபிளிங்கைப் பெறுவதற்குத் தேவையான பாரிய தொழிலாளர் முயற்சியைச் செய்வதற்கு ஒரு சூழ்நிலையைப் பற்றி பேசுகிறார் - கோடைகால மாணவர்கள், பட்டதாரி மாணவர்கள் மற்றும் முதுகலை தனிநபர்கள், மூலக்கூறு நரம்பியல் விஞ்ஞானி மார்கரெட் சதர்லேண்ட் தரவு தொகுப்பை தயாரிக்க தரவு சிறுகுறிப்பு எவ்வாறு உதவுகிறது என்பதை விவரிக்கிறது. சதர்லேண்ட் இயக்குநராக இருந்த தேசிய நரம்பியல் கோளாறுகள் மற்றும் பக்கவாதம் நிறுவனம் இந்த ஆய்வின் நிதி வழங்குநர்களில் ஒருவராகும்.

ஆழ்ந்த நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்தி, சான் பிரான்சிஸ்கோ நரம்பியல் விஞ்ஞானி ஸ்டீபன் ஃபிங்க்பீனர் மற்றும் கூகிளின் சில வல்லுநர்கள் தலைமையிலான குழு பல்வேறு வகையான ஃப்ளோரசன்ட் குறிக்கும் குறிச்சொற்களைக் கொண்டு மற்றும் இல்லாமல் கலங்களின் படங்களை அவதானித்தது. தொழில்நுட்பம் ஒரு நியூரானின் தனித்தனி பகுதிகளான ஆக்சன்கள் மற்றும் டென்ட்ரைட்டுகள் போன்றவற்றைப் பார்த்து, பல்வேறு வகையான உயிரணுக்களை ஒன்றையொன்று தனிமைப்படுத்த முயன்றது, இந்த செயல்பாட்டில், ஃபிங்க்பீனர் மற்றும் பிறர் சிலிகோ லேபிளிங் அல்லது ஐ.எஸ்.எல்.

இந்த வகை ஆராய்ச்சி குறிப்பாக இயந்திர கற்றல் செயல்முறையில் புதியவர்களுக்கு குழப்பத்தை ஏற்படுத்தும். ஏனென்றால், இயந்திர கற்றல் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு பற்றிய யோசனை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை அடிப்படையாகக் கொண்டது, அவை மனித மூளையில் நியூரான்கள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதற்கான டிஜிட்டல் மாதிரிகள்.

உயிரியல் நியூரானில் கட்டப்பட்ட செயற்கை நியூரானில், எடையுள்ள உள்ளீடுகள், ஒரு உருமாற்ற செயல்பாடு மற்றும் செயல்படுத்தும் செயல்பாடு ஆகியவை உள்ளன. உயிரியல் நியூரான்களைப் போலவே, இது சில வகையான தரவு உந்துதல் உள்ளீடுகளை எடுத்து வெளியீட்டை வழங்குகிறது. எனவே விஞ்ஞானிகள் உயிரியல் ரீதியாக ஈர்க்கப்பட்ட இந்த நரம்பியல் வலைப்பின்னல்களை உண்மையில் உயிரியல் நியூரான்களைப் பார்க்க பயன்படுத்தலாம் என்பது கொஞ்சம் முரண்.

ஒரு வகையில், இது சுழல்நிலை தொழில்நுட்பத்தின் முயல் துளைக்கு கீழே ஒரு குறிப்பிட்ட வழியில் செல்கிறது - ஆனால் இது இந்தத் தொழிலில் கற்றல் செயல்முறையை விரைவுபடுத்தவும் உதவுகிறது - மேலும் இறுதியில், நரம்பியல் மற்றும் மின் பொறியியல் மிகவும் நெருக்கமாகி வருகின்றன என்பதையும் இது நமக்கு நிரூபிக்கிறது இணைக்கப்பட்ட. சிலரின் கருத்துக்களில், சிறந்த தகவல் தொழில்நுட்ப மனம் கொண்ட ரே குர்ஸ்வீல் பேசிய ஒருமைப்பாட்டை நாங்கள் நெருங்கி வருகிறோம், அங்கு மனிதர்களுக்கும் இயந்திரங்களுக்கும் இடையிலான கோடுகள் சீராக மங்கலாகிவிடும். இந்த புதிய மாதிரிகள் அனைத்தும் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதை நன்கு புரிந்துகொள்ள, விஞ்ஞானிகள் இந்த சக்திவாய்ந்த தொழில்நுட்பங்களை நம் உலகிற்கு எவ்வாறு பயன்படுத்துகிறார்கள் என்பதைப் பார்ப்பது முக்கியம்.