Исследование применения ИИ в науке с Анимой Анандкумар

Исследование применения искусственного интеллекта в науке с Анимой Анандкумар

Присоединяйтесь к захватывающему путешествию в мир искусственного интеллекта и научных открытий с Анимой Анандкумар. В этом увлекательном подкасте Анандкумар, уважаемый профессор Брена в Калифорнийском технологическом институте и старший директор исследований в области искусственного интеллекта в NVIDIA, делится идеями основ мышления в области искусственного интеллекта, его междисциплинарным влиянием и революционными тензорными методами. От решения проблем погоды до роли искусственного интеллекта в науке, она упрощает сложный ландшафт воздействия ИИ. Давайте исследуем, как экспертиза Анандкумар формирует будущее исследования в области искусственного интеллекта.

Этот выпуск программы “Ведущие с данными” доступен на престижных платформах, таких как Spotify, Google Podcasts и Apple. Вы можете выбрать предпочитаемую платформу для ознакомления с содержательным контентом.

Ключевые идеи, полученные в ходе нашего разговора с Анимой Анандкумар

  • Алгоритмическое мышление остается важным для руководства ИИ, несмотря на развитие языковых моделей.
  • Междисциплинарный опыт Анандкумар оказал существенное влияние на ее подход к исследованиям в области искусственного интеллекта.
  • Тензорные методы, разработанные во время докторской работы Анандкумар, обладают вычислительной эффективностью для обучения без учителя и имеют широкий спектр применений.
  • Пересечение искусственного интеллекта и численных методов стремительно развивается и имеет значительный потенциал в различных научных областях.
  • Моя Dojo и аналогичные тесты ставят базис для обучения ИИ и принятия решений в неопределенных средах.
  • Основные знания в области искусственного интеллекта и машинного обучения являются важными для стремящихся карьере исследователей.
  • Некоторые из самых сложных научных проблем, таких как моделирование климата и квантовая химия, ограничены существующими вычислительными возможностями.
  • Междисциплинарное сотрудничество является важным для решения сложных научных задач с помощью ИИ.

Присоединяйтесь к предстоящим сессиям “Ведущие с данными” и погрузитесь в содержательные дискуссии с лидерами в области искусственного интеллекта и науки о данных!

Теперь давайте рассмотрим вопросы от Анимы Анандкумар и ее ответы.

Как алгоритмическое мышление формирует будущее искусственного интеллекта?

Алгоритмическое мышление заключается в составлении последовательности шагов в процедуре и определении того, какие из них более эффективны. Оно остается актуальным, даже когда языковые модели становятся лучше в программировании, потому что мы все равно будем управлять ими. Мы движемся к более высокоуровневым абстракциям по мере перехода от программирования на ассемблере к языкам более высокого уровня. Сейчас вызов состоит в эффективном показе инструментов искусственного интеллекта, учитывая их возможную ошибочность, и в проведении исследований для повышения их устойчивости.

Можете ли вы поделиться идеями из вашего детства, которые способствовали вашему интересу к науке о данных?

Мне посчастливилось вырасти в семье, которая поощряла обучение и познание. Моя мать, одна из первых инженеров в нашем сообществе, а мой дедушка, учитель математики, внушили мне любовь к математике и науке без гендерного разделения. Малый завод моих родителей познакомил меня с практическими применениями программирования, где я видел физическое воздействие кода на производство автомобильных деталей. Это практическое обучение и знакомство с междисциплинарным мышлением были бесценными.

Что побудило вас специализироваться в области сетевых датчиков и тензоров во время обучения на докторской программе?

Мой путь к получению докторской степени начался с обработки сигналов и беспроводных сетей датчиков, сейчас известных как AI на краю или Интернет вещей. Меня увлекали компромиссы при передаче данных при ограничении энергии. Это привело меня к вероятностным графическим моделям, а затем к тензорным методам, которые теоретически гарантированы и вычислительно эффективны для обучения без учителя, таких как обнаружение тем в больших текстовых наборах данных.

Как вы сбалансировали свои роли в академии и индустрии?

Моя карьера была опортунистической, стремясь найти лучший способ оказать влияние. Изначально, для меня академия была путем продолжения исследований в области машинного обучения. По мере того, как открылась возможность работы в индустрии, я нашла связи с компаниями, такими как NVIDIA, где я могла применить свои исследования к реальным проблемам. Академия по-прежнему играет важную роль в рассмотрении более широкого влияния методов искусственного интеллекта, этических аспектов и обучении следующего поколения исследователей.

Какие сложности связаны с прогнозированием погоды с помощью искусственного интеллекта?

Прогнозирование погоды традиционно включает в себя моделирование динамики жидкости и объединение наблюдений для прогнозирования погоды. Однако этот процесс требует больших вычислительных ресурсов и ограничивает нашу способность точно прогнозировать экстремальные погодные явления. Наши методы на основе глубокого обучения гораздо быстрее и дешевле, что позволяет использовать больше ансамблей и получить лучшую статистику для вероятностного прогнозирования. Мы также разрабатываем нейронные операторы, работающие на разных разрешениях и включающие знания о сферической геометрии Земли.

Как вы видите эволюцию пересечения численных методов и искусственного интеллекта?

Искусственный интеллект для науки становится все более популярным, применяется в таких областях, как захват и хранение углерода, разработка медицинских устройств и других инженерных областей. Разработанные нами нейронные операторы позволяют нам эффективно решать уравнения с частными производными, что снижает необходимость в физическом экспериментировании. Это пересечение, вероятно, будет продолжать расти, причем искусственный интеллект будет играть значительную роль в жизненных науках и других инженерных областях.

Можете ли вы подробнее рассказать о своей работе с бенчмарком My Dojo в Minecraft?

My Dojo использует Minecraft в качестве среды для тестирования алгоритмов искусственного интеллекта для обучения без ограничений. Он предлагает алгоритмам искусственного интеллекта постоянно развивать новые навыки и творчески решать различные задачи. Мы связали его с GPT-4, чтобы обеспечить интерактивное и контекстное обучение, создавая библиотеку навыков для искусственного интеллекта, на которую можно ссылаться при решении новых задач. Такой подход воплощает философию пожизненного обучения и имеет потенциал для значительного прогресса в алгоритмах принятия решений.

Какие советы вы бы дали аспирантам-исследователям или студентам по искусственному интеллекту?

Я подчеркиваю важность понимания основ. Алгоритмическое мышление крайне важно для управления инструментами искусственного интеллекта и проведения исследований для их улучшения и надежности. Понимание работы моделей является необходимым для исследований, даже при интеграции языковых моделей и других инструментов искусственного интеллекта в нашу работу.

Какую наиболее сложную научную проблему считаете неразрешимой с помощью текущих технологий?

Некоторые проблемы связаны с вычислительными ограничениями, например, модели климата и квантовая химия, которые требуют большей вычислительной мощности, чем у нас есть сейчас. Затем есть проблемы, для которых у нас отсутствуют полные модели, такие как понимание процессов внутри клеток. Наконец, некоторые задачи сочетают в себе моделирование и физические эксперименты, например, термоядерный синтез. Решение каждой из них требует междисциплинарного сотрудничества и инновационных применений искусственного интеллекта для достижения прогресса.

Выводы

В динамичном мире искусственного интеллекта и науки Анима Анандкумар является направляющей силой. Ее передовая работа, начиная от разработки алгоритмов искусственного интеллекта до расширения границ открытого обучения в Minecraft, отражает приверженность продвижению влияния искусственного интеллекта. Молодым исследователям рекомендуется взять на вооружение фундаментальные знания, а обсуждение подчеркивает необходимость междисциплинарного сотрудничества для решения сложных научных задач. Путешествие Анандкумар, отмеченное призами и преданностью пожизненному обучению, делает ее первопроходцем, формирующим будущее исследований искусственного интеллекта в научных исследованиях. Мы предлагаем вам ознакомиться с подробностями этого подкаста!

Присоединяйтесь к нам для проведения еще таких познавательных сессий с ведущими экспертами по искусственному интеллекту и науке о данных на нашей предстоящей сессии Ведущие с данными!