AI’nın akıl yürütme dönemi için uyum sağlama

AI sistemleri olarak İnsan beyninin mekanizmalarını taklit ederek öğrenin İlerlemeye devam edin, çürük yetersizlikten gerçek akıl yürütmeye kadar modellerde bir evrime tanık oluyoruz. Bu yetenek, AI’nın evriminde yeni bir bölümü ve işletmelerin ondan ne kazanabileceğini işaret ediyor. Ancak bu muazzam potansiyele girmek için kuruluşların ilerleyen teknolojiyi desteklemek için doğru altyapıya ve hesaplama kaynaklarına sahip olmalarını sağlamaları gerekecektir.

Akıl Yürütme Devrimi

Microsoft’taki ortak AI/HPC mimarı Prabhat Ram, bu modellerin farklı hipotezleri keşfedebileceğini, cevapların tutarlı bir şekilde doğru olup olmadığını değerlendirebileceğini ve yaklaşımlarını buna göre ayarlayabileceğini belirterek, “Akıl yürütme modelleri daha önceki LLM’lerden niteliksel olarak farklıdır” diyor. Diyerek şöyle devam etti: “Esasen, maruz kaldıkları eğitim verilerine dayanan bir karar ağacının dahili bir temsilini yaratıyorlar ve hangi çözümün en iyi olabileceğini keşfediyorlar.”

Sorun çözme konusundaki bu uyarlanabilir yaklaşım değiş tokuş olmadan değildir. Daha önceki LLM’ler, istatistiksel desen eşleştirme ve olasılıklı analize dayanarak milisaniye cinsinden çıktılar verdi. Bu, birçok uygulama için verimli – ve hala da öyle, ancak AI’nın çoklu çözüm yollarını iyice değerlendirmek için yeterli zamana izin vermiyor.

Daha yeni modellerde, çıkarım sırasında genişletilmiş hesaplama süresi – saniye, dakikalar ve hatta daha uzun – AI’ya daha sofistike iç takviye öğrenimi kullanmak için aleyhler. Bu, çok aşamalı problem çözme ve daha nüanslı karar verme kapısının kapısını açar.

Akıl yürütülebilir yapay zeka için gelecekteki kullanım durumlarını göstermek için RAM, Mars’ın yüzeyini keşfetmek için gönderilen bir NASA Rover örneğini sunar. “Kararların hangi yolun alınması, ne keşfedileceği ve bir risk ödülü değişimi olması gerekir. AI, ‘Bir uçurumdan atlamak üzere mıyım? Yoksa, bu kayayı incelemek üzereysem ve ben de, bu değerlendirmenin bilimsel olarak daha değerli bir şekilde daha değerli olduğunu keşfedebilir mi?’

Akıl yürütme yetenekleri aynı zamanda ajan yapay zeka sistemlerinin çoğalmasında bir kilometre taşıdır: kullanıcılar adına randevular veya seyahat güzergahları rezervasyonu gibi görevleri yerine getiren özerk uygulamalar. Ram, “AI’dan rezervasyon yapmasını isteyin, bir literatür özeti sağlamasını, bir havluyu katlamasını veya bir kaya parçası almasını isteyin, önce çevreyi-algı dediğimiz şey-talimatları uydurup planlama ve karar verme aşamasına geçmesi gerekiyor.”

Akıl yürütülebilir yapay zeka sistemlerinin kurumsal uygulamaları

Akıl yürütülebilir AI için kurumsal uygulamalar geniş kapsamlıdır. Sağlık hizmetlerinde, akıl yürütme AI sistemleri, teşhis veya tedavi kararlarını desteklemek için hasta verilerini, tıbbi literatürü ve tedavi protokollerini analiz edebilir. Bilimsel araştırmalarda, akıl yürütme modelleri hipotezleri formüle edebilir, deney protokolleri tasarlayabilir ve karmaşık sonuçları yorumlayabilir – malzeme biliminden farmasötiklere kadar alanlar arasında potansiyel olarak keşifleri hızlandırabilir. Finansal analizde, akıl yürütme yapay zeka, yatırım fırsatlarının veya piyasa genişletme stratejilerinin değerlendirilmesine ve risk profilleri veya ekonomik tahminler geliştirmeye yardımcı olabilir.

Bu içgörüler, kendi deneyimleri ve duygusal zekaları ile donanmış, insan doktorları, araştırmacılar ve finansal analistler daha hızlı kararlar daha hızlı verebilir. Ancak bu sistemleri vahşi doğada gevşetmeden önce, teminat ve yönetişim çerçevelerinin, özellikle sağlık hizmetleri veya otonom araçlar gibi yüksek bahisli bağlamlarda demir kağıt olması gerekecektir.