מנכ"ל המדע של Alphabet, דיויד אנדרה, מאוד מתרגש מעולם האנושי והלמידה המלאכותית המחזורים בין בני אדם למכונה. מושפע מקריירתה החדשנית של אמו כמתכנתת מחשבים, עמקה תשוקתו של אנדרה ללמידת המכונה והוביל אותו בסופו של דבר לתפקידו הנוכחי כמנכ"ל המדעי של Alphabet X, היצרנית של מיני-ירח. X, הוקמה על ידי Google ב-2010 וכיום מתחת לסמטה של Alphabet, מהווה כדור כח לחדשנות, שבן על פרויקטים אמיצים שמטרתם לפתור בעיות מורכבות עם פתרונות טכנולוגיים רדיקליים.
בראיון בכנס המכונה ללמידת מכונה האחרון באמסטרדם, אנדרה הבהיר את תרבות החדשנות ב-X והתפקיד של הלמידה המחולקת בהובלת פריצות. במקום להיסמך על שיפורים חלקיים, X נאבקת בפתרונות בעשרה פעמים טובים, במטרה להתמודד עם אתגרים נפלאים שיש להם פוטנציאל לשנות את העולם. בגישת התיק, X מתחילה בקטן, לעיתים קרובות עם רק אדם אחד או חלק מזמן אדם נקבע לפרויקט. במקרים בהם פרויקטים יכשלו, הגישה הזו מאפשרת גידול של רעיונות מהפורה ופתרונות חדשניים.
אנדרה הדגיש כי המוטיבציה ב-X נמענה על רגש עמוק של מטרה לפתור בעיות חשובות לאנושות. שגיאות אינן נתפסות כפגיעות אלא כהזדמנויות ללמידה וצמיחה. הוא הדגיש את הדוגמה של Taara, פרויקט שהתפתח ממזימה נכשלת בשם Loon. Taara משתמשת בטכנולוגיית לייזר לספק גישת אינטרנט מהירה לאזורים מרוחקים ללא קישוריות, עם מטרה לחבר את שלושת המיליארד אנשים המופלים כיום בלימוד סביבתי. שגיאות עשויות לשמש כמדרכות להצלחה בלתי צפויה.
בשקיפות על התפתחות התחום במשך שלשה עשורים של הקריירה שלו, אנדרה הכיר בצורך הנמרץ של ידע יסודי בהנדסת מחשבים ובמדע הנתונים. רגרסיה ליניארית, טכניקה שחזרה לשעירת ראש בלמידת המכונה המוקדמת, עדיין בלתי נפרכת, בעוד שחלפות כמו מערך החלקה עדיין קיימות. יתר על כן, ההתפתחות של ההכשרה ללא פיקוח והכשרה חלקית פשטה את השדה באפשרות חופשית לאלגוריתמים ללמוד מכמויות גדולות של נתונים זמינים, מה שמסיר את צורך לדוגמאות הכשרה בעלות. עלייתם של מודלי טרנספורמציה, המפעילים מודלי שפה גדולים, גם תרכז בהשפעה עמוקה, מאפשרת את החילוט של למידת מכונה דרך תחומים שונים.
כאשר מדובר בלמידת מכונה יוצרת ויכולות המודלים שפה גדולים, אנדרה הכיר שגם הוא הופתע. המאמר של Minerva, שהצביע על יכולתם של מודלי שפה לפתור בעיות מתמטיות, הפלא אותו עם התוצאות המרשימות שלו. הפוטנציאל של למידת מכונה לחצות גבולות ולפתור בעיות מורכבות ממשיך להניע חדשנות ב-X.
בסיכום, Alphabet X מחדשת את גבולות החדשנות על ידי שימוש בלמידת מכונה ופתירת אתגרים מפחידים. עם תרבות המעריצה אומץ והתמדה, X מוכנה לעשות פריצות תורתיות שיצרו את העתיד לטובתו.
שאלות נפוצות (FAQ) על חברת Alphabet X וחדשנות המובעת בעזרת AI:
ש: מהו Alphabet X?
ת: Alphabet X היא יצרנית שירהון הוקמה על ידי Google ב-2010. זו מרכז חדשנות שמטרתו לפתור בעיות מורכבות עם פתרונות טכנולוגיים רדיקליים.
ש: מהו תפקידו של דיויד אנדרה ב-Alphabet X?
ת: דיויד אנדרה הוא מנכ"ל המדעי של Alphabet X. הוא מנהל את הרגעים המדעיים של הפרויקטים ומניע בדרכים של למידה מלאכותית וחדשנות.
ש: מה גישת X לחדשנות?
ת: X עוקבת אחר גישת מערכת תיק בה פרויקטים מתחילים בקטן וצומחים בהדרגה. הם יוצאים לשיפורים של 10 פעמים, מתמודדים עם אתגרים מונומנטליים שעשויים לשנות את העולם.
ש: כיצד X רואה שגיאות?
ת: X רואים שגיאות כהזדמנויות ללמידה וצמיחה ולא כפגיעות. הם מגדלים רעיונות חדשניים ופתרונות על ידי למידה מהשגיאות העבריות.
ש: האם תוכל לספק דוגמא לפרויקט שהתפתח מתוך כשלון ב-X?
ת: כן, Taara הוא דוגמה לפרויקט שהתפתח מהשקפה נכשלת בשם Loon. Taara משתמשת בטכנולוגיית לייזר כדי לספק גישת אינטרנט מהירה לאזורים מרוחקים ללא קישוריות.
ש: מהם כמה נקודות יסודיות בהנדסת מחשבים ומדע הנתונים שאמר דיויד אנדרה?
ת: דיויד אנדרה דגיש את חשיבותם הנצחית של הידע היסודי בהנדסת מחשבים ומדע הנתונים. הוא מדגיש את חשיבותם של טכניקות כמו רגרסיה ליניארית והתחפשויות כמו מעלה כוח התהפוך.
ש: כיצד ההכשרה הלא בשליטה וההכשרה החלקית שינו את שדה הלמידה המלאכותית?
ת: ההכשרה הלא בשליטה וההכשרה החלקית מאפשרות לאלגוריתמים ללמוד מכמויות גדולות של נתונים זמינים ללא צורך בדוגמאות הכשרה יקרות. זה השפיע באופן משמעותי על שדה הלמידה המלאכותית.
ש: מהם מודלי המרכבת והשפעתם?
ת: מודלי המרכבת הם מודלי שפה גדולים שהשפיעו באופן חודרני על למידת מכונה. הם מפעילים משימות עיבוד שפה ומאפשרים את היישום של למידת מכונה בתחומים שונים.
ש: במה התופתע דיוויד אנדרה בנוגע ללמידת מכונה היצרנית ומודלי השפה הגדולים?
ת: דיוויד אנדרה הופתע מיכולות הלמידת מכונה היצרנית ומהמודלים הגדולים של שפה. הוא מזכיר שה
The source of the article is from the blog scimag.news