De wereld van kunstmatige intelligentie (AI) evolueert voortdurend, en in lijn met technologische vooruitgang ontdekken onderzoekers de beperkingen van de huidige methoden. Demis Hassabis, CEO van Google’s DeepMind AI-onderzoekslaboratorium, benadrukt de noodzaak van fundamentele doorbraken in AI-onderzoek om het “volgende niveau” van AI-mogelijkheden te bereiken. Traditionele benaderingen, zoals diepe leermodellen en generatieve taalmodellen, vereisen aanzienlijke middelen en tijd om bruikbare resultaten te produceren. Als antwoord op deze uitdagingen heeft voormalig Tesla-ingenieur George Morgan een start-up genaamd Symbolische AI opgericht.
Morgan besefte tijdens zijn tijd bij Tesla dat het schalen van rekenkracht, wat vaak de standaardoplossing is in AI-onderzoek, geen duurzame langetermijnbenadering is. Symbolische AI streeft ernaar om nieuwe modellen te ontwikkelen die een grotere nauwkeurigheid kunnen behalen met lagere datavereisten, verminderde trainingsduur en lagere kosten. Deze modellen, bekend als symbolische AI, richten zich op het coderen van de onderliggende structuur van gegevens in plaats van alleen te vertrouwen op enorme datasets.
Symbolische AI, de basis van gestructureerde modellen, bestaat al tientallen jaren en is geworteld in het idee van het representeren van kennis via symbolen en regelsets. In tegenstelling tot neurale netwerken, die vertrouwen op statistische benadering en leren van voorbeelden, is symbolische AI gebouwd op regels die symbolen manipuleren om specifieke taken op te lossen. Morgan betoogt dat symbolische AI verschillende voordelen biedt, waaronder grotere betrouwbaarheid, transparantie en verklaarbaarheid.
Symbolische AI heeft een toolkit ontwikkeld voor het creëren van symbolische AI-modellen, specifiek ontworpen voor taken zoals codegeneratie en het bewijzen van wiskundige stellingen. Het 16-koppige team van het bedrijf werkt ijverig om modellen voor deze taken vooraf te trainen. Hoewel het exacte zakelijke model nog moet worden bepaald, is Symbolische AI van plan om consultancydiensten aan te bieden en ondersteuning te bieden voor bedrijven die geïnteresseerd zijn in het bouwen van op maat gemaakte modellen met behulp van hun technologie.
Symbolische AI is onlangs uit de stealth-modus gekomen, met een investering van $33 miljoen geleid door Khosla Ventures en andere opmerkelijke investeerders. Vinod Khosla, de oprichter van Khosla Ventures, gelooft dat Symbolische AI cruciale uitdagingen in de AI-industrie aanpakt en een zeer bekwaam team heeft samengesteld.
Er zijn echter verschillende meningen over de effectiviteit van symbolische AI. Critici betogen dat symbolische AI-modellen sterk afhankelijk zijn van goed gedefinieerde en gestructureerde gegevens, waardoor ze vatbaar zijn voor broosheid en contextafhankelijkheid. Het definiëren van de noodzakelijke kennis voor symbolische AI-modellen kan ook een arbeidsintensief proces zijn. Desalniettemin zien sommigen potentieel in het combineren van de voordelen van diep leren en symbolische benaderingen.
Morgan is ervan overtuigd dat de gestructureerde AI-modellen van Symbolische AI een veelbelovend alternatief bieden voor huidige trainingsmethoden. Naarmate de vraag naar AI blijft groeien, ziet Symbolische AI zichzelf strategisch gepositioneerd voor de toekomst. Met financiering veiliggesteld en relatief kleinere en kostenefficiënte modellen streeft Symbolische AI ernaar te voldoen aan de behoeften van bedrijven die AI willen benutten voor diverse doeleinden.
FAQ
The source of the article is from the blog cheap-sound.com