บรรณาธิการของ Downcodes จะพาคุณไปทำความเข้าใจความก้าวหน้าล่าสุดของโครงข่ายประสาทเทียม (PNN)! เทคโนโลยีเกิดใหม่นี้ใช้คุณลักษณะของระบบทางกายภาพในการคำนวณ และคาดว่าจะทะลุขีดจำกัดของโมเดล AI ที่มีอยู่ได้ ไม่เพียงแต่สามารถฝึกฝนโมเดล AI ขนาดใหญ่เท่านั้น แต่ยังบรรลุการประมวลผลแบบเอดจ์ที่ใช้พลังงานต่ำ และทำการอนุมานเฉพาะที่บนอุปกรณ์ เช่น สมาร์ทโฟน ซึ่งจะเปลี่ยนสถานการณ์การใช้งานของ AI โดยสิ้นเชิง และนำมาซึ่งความเป็นไปได้ที่ไม่เคยมีมาก่อน
เมื่อเร็วๆ นี้ นักวิชาการจากหลายสถาบันได้ค้นพบเทคโนโลยีใหม่ นั่นคือ โครงข่ายประสาทเทียม (PNN) นี่ไม่ใช่อัลกอริธึมดิจิทัลที่เราคุ้นเคยกับการทำงานในคอมพิวเตอร์ แต่เป็นวิธีการคำนวณอัจฉริยะใหม่ล่าสุดที่ใช้ระบบทางกายภาพ
PNN ตามชื่อคือโครงข่ายประสาทเทียมที่ใช้ประโยชน์จากคุณลักษณะของระบบทางกายภาพเพื่อทำการคำนวณ แม้ว่าปัจจุบันจะเป็นงานวิจัยเฉพาะกลุ่ม แต่ก็อาจเป็นหนึ่งในโอกาสที่ถูกประเมินค่าต่ำที่สุดใน AI ยุคใหม่
ศักยภาพของ PNN: โมเดลขนาดใหญ่ การใช้พลังงานต่ำ การประมวลผลแบบ Edge
ลองนึกภาพว่าเราสามารถฝึกโมเดล AI ที่มีขนาดใหญ่กว่าปัจจุบันถึง 1,000 เท่า แต่ยังเปิดใช้งานการอนุมานส่วนตัวบนอุปกรณ์ Edge เช่น สมาร์ทโฟนหรือเซ็นเซอร์ได้หรือไม่ ฟังดูคล้ายกับสถานการณ์ในนิยายวิทยาศาสตร์ แต่การวิจัยแสดงให้เห็นว่าเป็นไปไม่ได้
เพื่อให้บรรลุการฝึกอบรม PNN ในวงกว้าง นักวิจัยกำลังสำรวจวิธีการต่าง ๆ รวมถึงวิธีการที่มีพื้นฐานจากการขยายพันธุ์กลับและที่ไม่มีการขยายพันธุ์กลับ แต่ละวิธีมีข้อดีและข้อเสีย และปัจจุบันยังไม่มีวิธีการใดที่สามารถบรรลุขนาดและประสิทธิภาพได้เท่ากับอัลกอริธึมการเผยแพร่กลับที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการเรียนรู้เชิงลึก แต่สถานการณ์กำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว และระบบนิเวศที่หลากหลายของเทคโนโลยีการฝึกอบรมได้ให้เบาะแสสำหรับการใช้ประโยชน์จาก PNN
การนำ PNN ไปใช้เกี่ยวข้องกับหลายสาขา รวมถึงด้านทัศนศาสตร์ อิเล็กทรอนิกส์ และคอมพิวเตอร์ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากสมอง พวกเขาสามารถจัดโครงสร้างในลักษณะที่คล้ายคลึงกับโครงข่ายประสาทเทียมดิจิทัลเพื่อทำการคำนวณ เช่น การคูณเมทริกซ์-เวกเตอร์ หรืออาจเสียสละความคล้ายคลึงกันของโครงสร้างนี้เพื่อความได้เปรียบด้านความเร็ว/พลังงาน และปล่อยให้ระบบกายภาพทำการคำนวณที่เป็นธรรมชาติที่สุด
อนาคตของ PNN: นอกเหนือจากประสิทธิภาพของฮาร์ดแวร์ดิจิทัล
การใช้งาน PNN ในอนาคตมีแนวโน้มที่จะกว้างมาก ตั้งแต่แบบจำลองกำเนิดขนาดใหญ่ไปจนถึงงานจำแนกประเภทในเซ็นเซอร์อัจฉริยะ พวกเขาจะต้องได้รับการฝึกอบรม แต่ข้อจำกัดในการฝึกอบรมอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับการสมัคร วิธีการฝึกอบรมที่เหมาะสมควรเป็นแบบไม่เชื่อเรื่องโมเดล รวดเร็วและประหยัดพลังงาน และทนทานต่อการแปรผันของฮาร์ดแวร์ การเบี่ยงเบน และสัญญาณรบกวน
แม้ว่าการพัฒนา PNN จะเต็มไปด้วยศักยภาพ แต่ก็ยังเผชิญกับความท้าทายมากมาย จะมั่นใจในความเสถียรของ PNN ในระหว่างขั้นตอนการฝึกอบรมและการอนุมานได้อย่างไร จะรวมระบบทางกายภาพเหล่านี้เข้ากับโครงสร้างพื้นฐานฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ดิจิทัลที่มีอยู่ได้อย่างไร
ที่อยู่กระดาษ: https://arxiv.org/pdf/2406.03372
การเกิดขึ้นของโครงข่ายประสาทเทียมทางกายภาพ (PNN) ได้นำความหวังและความท้าทายใหม่ๆ มาสู่สาขาปัญญาประดิษฐ์ ในอนาคต ในขณะที่เทคโนโลยียังคงพัฒนาและแก้ไขปัญหาได้ PNN ก็ถูกคาดหวังให้มีบทบาทสำคัญในสาขาต่างๆ และส่งเสริมปัญญาประดิษฐ์ให้สูงขึ้นไปอีกขั้น บรรณาธิการของ Downcodes จะยังคงให้ความสนใจกับความคืบหน้าการวิจัยล่าสุดของ PNN ดังนั้นโปรดคอยติดตาม!