Արհեստական բանականության նոր մոդելների հիմքում հայտնվել են առնետի ուղեղի բջիջներ
Ամազոնը սահմանափակ փորձարկման շրջանակում իր AWS հաճախորդներին հասանելի է դարձնում The Biological Computing Company-ի նոր «առնետի ուղեղի» մոդելը։ Ստարտափը կենդանի նեյրոնային մշակույթների արձագանքն օգտագործում է արհեստական բանականության համակարգեր ստեղծելու համար, որոնք, ըստ ընկերության, կարող են հատկապես օգտակար լինել տեսագրության գեներացման մեջ։ Տեխնոլոգիան դեռ փորձարարական փուլում է, սակայն ընկերություններն ակնկալում են այն շուտով առաջարկել նաև ավելի լայն շրջանակի ձեռնարկություններին։
Ամազոնի նոր փորձարկումը
Ամազոնը սահմանափակ նախնական հասանելիությամբ իր AWS հարթակում սկսել է առաջարկել The Biological Computing Company-ի՝ TBC-ի, «առնետի ուղեղի» վրա հիմնված արհեստական բանականության մոդելը։ Նախագիծը ներկայացվում է որպես կենսաբանական հաշվարկի փորձ, որի նպատակը հատկապես տեսանկարների ստեղծման համար ավելի արդյունավետ համակարգեր մշակելն է։
Ընկերության և Amazon Web Services-ի ներկայացմամբ՝ նախաձեռնությունը դեռ փորձարարական փուլում է, սակայն նախատեսվում է, որ այն շուտով հասանելի կդառնա նաև AWS-ի բոլոր ձեռնարկային հաճախորդներին։ Այս քայլը ցույց է տալիս, որ ամպային հաշվարկների խոշորագույն մատակարարներից մեկը շարունակում է հետաքրքրվել ոչ ավանդական, կենսաբանության վրա հիմնված հաշվարկային լուծումներով։
Ինչպես է աշխատում TBC-ի մոտեցումը
TBC-ի համահիմնադիր Ալեքսանդր Կսենդզովսկու խոսքով՝ ընկերությունը տեղեկատվությունը, օրինակ՝ պատկերները, կոդավորում է կենսաբանական նյութին փոխանցելու համար, ապա դիտարկում է, թե ինչպես են բջիջները մշակում այդ տվյալները։ Ստացված վարքագծի հիման վրա ստեղծվում է թվային գործիք, որը փորձում է նմանակել նույն գործընթացը։
Amazon Web Services-ի տեխնոլոգիական ուղղության գլոբալ տնօրեն Դիպ Ուբհին այս մոտեցումը բնութագրում է որպես գործնական։ Նրա խոսքով՝ TBC-ն չի փորձում փոխել գեներատիվ արհեստական բանականության հիմքում ընկած հիմնական ճարտարապետությունը, այլ ձգտում է գործող չափանիշների շրջանակում բարձրացնել տեսողական մոդելների արդյունավետությունը։
Կենսաբանական հաշվարկի ավելի լայն մրցակցություն
Amazon-ը միակ խոշոր ընկերությունը չէ, որը հետաքրքրվում է նման լուծումներով։ Ուբհին հիշեցրել է նաև ավստրալական Cortical Labs ընկերության մասին, որը լաբորատոր պայմաններում աճեցված նեյրոնները համադրում է սիլիցիումային չիպերի հետ և իր արտադրանքը ներկայացնում է որպես «թաց» հաշվարկ կամ wetware as a service։
Այս ուղղությունն, ըստ մասնագետների, կարող է կարևոր լինել հատկապես այն դեպքերում, երբ անհրաժեշտ է երկար ձևաչափի տեսանյութեր ստեղծել՝ պահպանելով բովանդակության տրամաբանական շարունակականությունը։ Հիմնական փորձությունը լինելու է պարզել, թե արդյոք մոդելը կկարողանա պահպանել կայունությունը և որակը, երբ այն օգտագործվի ավելի բարդ և երկարատև առաջադրանքների համար։
TBC-ի հաջորդ փուլում ուշադրությունը կկենտրոնանա հենց այդ հարցի վրա՝ արդյոք կենսաբանական արձագանքի վրա հիմնված տեխնոլոգիան կարդարանա իրական կիրառման մեջ և կդիմանա նոր հաճախորդների փորձարկումներին։ Եթե դա հաջողվի, ոլորտում կարող է ձևավորվել արհեստական բանականության մշակման նոր ուղղություն՝ կենսաբանության և ծրագրային ճարտարապետության հատման կետում։