Jedna značajna prednost Tsetlinovih strojeva u odnosu na neuronske mreže leži u njihovoj neovisnosti. Za razliku od neuronskih mreža, gdje je sve međusobno povezano, Tsetlin strojevi koriste zasebne matematičke štakorske mozgove za različite logičke komponente. Na primjer, mozak jednog štakora može odrediti ima li automobil četiri kotača, dok drugi odlučuje ima li krila. Ova modularnost dovodi do razumljivijeg i fleksibilnijeg AI sustava.
Neuronske mreže, s druge strane, često se bore s razlikovanjem povezanih pojmova. Na primjer, umjetna inteligencija obučena za prepoznavanje ptica može pogrešno povezati stabla ili zelenu boju s pticama. Takva međusobna povezanost može rezultirati nenamjernim pristranostima i poteškoćama u tumačenju.
Potencijal i izazovi
Tsetlin strojevi obećavaju u raznim primjenama. Oni mogu točno interpretirati medicinske podatke, kao što je otkrivanje srčanih problema iz EKG očitanja, i s lakoćom izvući informacije iz pravnih ugovora. Međutim, ima još puno posla da se ova tehnologija natječe s uspostavljenim neuronskim mrežama koje koriste velike tehnološke tvrtke.
Granmo priznaje potrebu da se uhvati korak s desetljećima istraživanja koja se provode na tradicionalnim metodama umjetne inteligencije. Unatoč potencijalu Tsetlin strojeva, bit će potrebno vrijeme i zajednički napori da se postigne njihov puni potencijal.
Alternativni pristupi umjetnoj inteligenciji
Dok Tsetlin strojevi nude novi put prema razvoju umjetne inteligencije, postoje alternativni pristupi koji nastoje poboljšati postojeće metode. Jedan takav pristup je smanjenje utjecaja obuke umjetne inteligencije na okoliš. Trenutačni AI modeli često zahtijevaju ogromne količine podataka za obuku, što je energetski intenzivno.
Istraživači, poput Roberta Jenssena, profesora strojnog učenja na UiT Arktičkom sveučilištu Norveške, zalažu se za hranjenje AI modela stručnim znanjem umjesto oslanjanja isključivo na velike skupove podataka. Uključivanjem stručnosti specifične za domenu, modeli umjetne inteligencije mogu se učinkovitije trenirati, smanjujući njihov ugljični otisak.
Demokratizacija umjetne inteligencije i interpretabilnost
Još jedan izazov s trenutnom AI tehnologijom je nedostatak interpretabilnosti. AI često daje rezultate bez jasnih objašnjenja, zbog čega je korisnicima teško razumjeti kako se dolazi do zaključaka. Jenssen i njegovi kolege istražuju metode za izračunavanje prioriteta neuronskih mreža, čineći umjetnu inteligenciju razumljivijom.
Granmo također naglašava da trenutni sustavi umjetne inteligencije mogu ovjekovječiti diskriminaciju i nedostatak pravednosti. Ove pristranosti nastaju jer modeli umjetne inteligencije imaju tendenciju pojačati ono što je najčešće u podacima o obuci, potencijalno isključujući podzastupljene skupine. Rješavanje ovog pitanja ključno je kako bi se osiguralo da su sustavi umjetne inteligencije demokratski i pošteni.
Put ispred
Uvođenje Tsetlinovog stroja i alternativnih pristupa umjetnoj inteligenciji predstavljaju značajne korake prema rješavanju izazova i nedostataka trenutne umjetne inteligencije. Dok Tsetlin strojevi obećavaju u smislu brzine, energetske učinkovitosti i interpretabilnosti, još je dug put pred nama da se sustigne opsežna istraživanja uložena u tradicionalne metode umjetne inteligencije.
Budućnost umjetne inteligencije mogla bi uključivati kombinaciju inovativnih tehnologija poput strojeva Tsetlin i stalnih napora da se poboljšaju postojeći modeli umjetne inteligencije za poboljšanu ekološku održivost, interpretabilnost i pravednost.
Stroj Tsetlin, norveški izum inspiriran starogrčkom filozofijom i konceptom "mozga štakora", nudi potencijalnu revoluciju u području umjetne inteligencije. Svojim logičkim i modularnim pristupom obećava brža, energetski učinkovitija i interpretabilna AI rješenja. Međutim, suočava se s izazovom sustizanja uspostavljenih neuronskih mreža i rješavanja problema povezanih s interpretabilnošću i pravednošću.
Izvor: https://www.cryptopolitan.com/tsetlin-machines-vs-neural-networks/