Yapay Zeka Yanlış Soyutlamalar Üzerine Kurulduğu İçin Tıkandı, Görsel Algıyı Göz Ardı Ediyor

Makale, yapay zeka endüstrisinin, modelleri beyin ve görsel algının gerçekte nasıl çalıştığıyla zayıf bağlantılı soyutlamalar üzerine inşa ettiği için sıkışmış durumda olduğunu savunuyor. Görsel algının herhangi bir yapay zeka mimarisinden daha önemli olduğunu ve araştırmacıların Hopfield'ın katı hal fiziğini nörobiyolojiyle ilişkilendirerek yaptığı gibi somut örneklere geri döndüklerinde atılımların gerçekleştiğini iddia ediyor. Yazar, metalurji ile bir benzetme yapıyor: tavlama, bilim enerji ve sıcaklık gibi kavramları resmileştirmeden binlerce yıl önce mevcuttu; bunlar dünyada ayrı varlıklar olarak bulunmayan soyutlamalardır. Benzer şekilde, modern yapay zeka piksel, evrişim ve yapay nöron gibi biyolojik gerçeklikten çok uzak soyutlamalar kullanıyor ve bu da muazzam enerji maliyetlerine ve potansiyel temel sınırlamalara yol açıyor. Yazar, biyolojik nöronlardan ilham alan Hopfield ağının daha sonra Hinton tarafından pratikte çalışacak şekilde değiştirildiğini, ancak bu değişikliklerin orijinal biyolojik olgunun çarpıtılması olduğunu belirtiyor. Görsel algı, insanın dünya hakkındaki bilgisinin yüzde doksan beşini sağlar, sürekli çalışır ve sürekli olarak gerçeklik tarafından test edilir. Dil yazı sistemleri, insanların elverişsiz unsurları atması nedeniyle bu evrimsel testin ürünleridir. Yazarın şirketi TAPe, piksel ve evrişimlerle değil gerçek algıyla çalışan modeller geliştirerek olağanüstü sonuçlar elde ediyor.