Ένας Κόμβος για την Εξέλιξη – Η Πολυπλοκότητα της Τεχνητής Νοημοσύνης σε Εμφάνιση με Πρόσφατες Επιτεύξεις

Οι καινοτομίες στην τεχνητή νοημοσύνη διαμορφώνουν το μέλλον των επιχειρήσεων σε σχεδόν όλους τους τομείς. Από την υγειονομική περίθαλψη, τη βιομηχανία, τα χρηματοοικονομικά, την εκπαίδευση, την ψυχαγωγία και το νομικό μέχρι τα μέσα ενημέρωσης, την εξυπηρέτηση πελατών, τις μεταφορές και άλλα, ουσιαστικά καμία σημαντική βιομηχανία δεν έχει παραμείνει ανεπηρέαστη από την AI.

Σύμφωνα με μια έρευνα της IBM από το 2023, 42% of enterprise-scale businesses have already integrated AI into their operations, while another 40% are considering the technology for their organizations.

Αυτό είναι λογικό, δεδομένου ότι η AI έχει τη δυνατότητα να μετασχηματίσει την παραγωγικότητα και, με τη σειρά της, το δυναμικό του ΑΕΠ μιας οικονομίας.

Σύμφωνα με εκτιμήσεις της PWC, AI will potentially contribute $15.7 trillion to the global economy by the end of this decade, with 45% of total economic gains coming from AI-driven product enhancements in the form of affordability, attractiveness, variety, and increased personalization, stimulating consumer demand. Meanwhile, $6.6 trillion of the boost to the GDP in local economies from AI is likely to come from increased productivity, as per PWC.

Η AI γίνεται γρήγορα μια βασική πηγή διαταραχής και ανταγωνιστικού πλεονεκτήματος, λειτουργώντας ως κεντρικός κόμβος για την προώθηση σχεδόν κάθε βιομηχανίας. Αυτή η τεράστια δυνατότητα και πολυπλοκότητα της AI μπορεί να παρατηρηθεί στις πρόσφατες προόδους που επιτεύχθηκαν με τη βοήθεια αυτής της τεχνολογίας.

Πρόβλεψη Θερμικών Ιδιοτήτων

Μία ενδιαφέρουσα εφαρμογή της AI είναι η πρόβλεψη των θερμικών ιδιοτήτων των υλικών. Αυτό μπορεί να βοηθήσει τους μηχανικούς να σχεδιάσουν ταχύτερες μικροηλεκτρονικές συσκευές και πιο αποδοτικά συστήματα ενεργειακής μετατροπής, μειώνοντας τη σπατάλη θερμότητας.

Η κατανόηση της σχέσης μεταξύ δομής και ιδιότητας είναι σημαντική όταν σχεδιάζονται υλικά με συγκεκριμένες ιδιότητες. Ήδη, έχουν σημειωθεί σημαντικές προόδους στις μεθόδους μηχανικής μάθησης σε αυτό το πεδίο. Ωστόσο, παραμένουν προκλήσεις όσον αφορά τη γενικευσιμότητα των μοντέλων και την πρόβλεψη των ιδιοτήτων.

Έτσι, η πιο πρόσφατη έρευνα παρουσίασε ένα εικονικό κόμβο γραφικού νευρωνικού δικτύου (VGNN) για την αντιμετώπιση αυτών των προβλημάτων. Στο εικονικό μοντέλο τους, οι ερευνητές κατάφεραν να υπολογίσουν τα φάσματα Γ-φώνων και την πλήρη πρόβλεψη διασποράς φώνων μόνο από τις ατομικές συντεταγμένες. Συνδυάζοντας την προσέγγισή τους με τα διαμοριακά δυναμικά της ML, η ομάδα πέτυχε πολύ μεγαλύτερη αποδοτικότητα με καλύτερη ακρίβεια.

Η ικανότητα γρήγορου και ακριβούς υπολογισμού των ζωνών φώνων είναι κρίσιμη, επειδή εκτιμάται ότι το 70% της ενέργειας που παράγεται παγκοσμίως καταλήγει σε σπατάλη θερμότητας. Εάν οι επιστήμονες μπορούν να προβλέψουν πώς η θερμότητα κινείται μέσω μονωτών και ημιαγωγών, μπορούν να σχεδιαστούν πιο αποδοτικά συστήματα παραγωγής ενέργειας.

Το πρόβλημα με όλα αυτά είναι ότι οι θερμικές ιδιότητες των υλικών μπορεί να είναι πολύ δύσκολο να μοντελοποιηθούν. Αυτό οφείλεται στα φώνια, ένα κβάντο δονητικής μηχανικής ενέργειας.

Αυτά τα υποατομικά σωματίδια μεταφέρουν τη θερμότητα, και ορισμένες από τις θερμικές ιδιότητες ενός υλικού εξαρτώνται από τη σχέση διασποράς φώνων, η οποία είναι η σχέση μεταξύ της ενέργειας των φώνων και της ορμής τους στη κρυσταλλική δομή. Δεν είναι μόνο δύσκολο να ενσωματωθεί σε ένα σχεδιασμό συστήματος, αλλά η απόκτησή του παρουσιάζει επίσης σημαντικές προκλήσεις.

Σύμφωνα με τον κύριο συγγραφέα Mingda Li, που είναι αναπληρωτής καθηγητής πυρηνικής επιστήμης και μηχανικής:

“Τα φώνια είναι η αιτία της θερμικής απώλειας, ωστόσο η απόκτηση των ιδιοτήτων τους είναι φήμης δύσκολη, είτε υπολογιστικά είτε πειραματικά.”

Είναι λόγω του εξαιρετικά ευρέος φάσματος συχνοτήτων που τα φώνια που μεταφέρουν τη θερμότητα είναι τόσο δύσκολο να προβλεφθούν. Επιπλέον, αυτά τα σωματίδια ταξιδεύουν και αλληλεπιδρούν με διαφορετικές ταχύτητες.

Οι ερευνητές προσπαθούν να εκτιμήσουν τις σχέσεις διασποράς φώνων μέσω ML εδώ και χρόνια, αλλά τα μοντέλα κολλάνε επειδή περιλαμβάνουν πολλές υπολογισμούς υψηλής ακρίβειας.

“Αν έχετε 100 CPU και μερικές εβδομάδες, πιθανότατα θα μπορούσατε να υπολογίσετε τη σχέση διασποράς φώνων για ένα υλικό. Ολόκληρη η κοινότητα θέλει πραγματικά έναν πιο αποδοτικό τρόπο για να το κάνει.”

– Συ-πρωτοσυγγραφέας Ryotaro Okabe, φοιτητής μεταπτυχιακού χημείας

Τα μοντέλα ML που χρησιμοποιούνται για υψηλής ακρίβειας υπολογισμούς εκτίμησης των σχέσεων διασποράς φώνων ονομάζονται γραφικά νευρωνικά δίκτυα (GNN). Αυτά τα δίκτυα μετατρέπουν τη δομή των ατόμων ενός υλικού σε κρυσταλλικό γράφημα.

Το κρυσταλλικό γράφημα αποτελείται από πολλαπλούς κόμβους συνδεδεμένους με ακμές. Οι κόμβοι αντιπροσωπεύουν άτομα, ενώ οι ακμές λειτουργούν ως διαατομικοί δεσμοί μεταξύ των ατόμων.

Τα GNN έχουν λειτουργήσει καλά για τον υπολογισμό ηλεκτρικής πόλωσης και μαγνητισμού, μεταξύ άλλων ποσοτήτων. Ωστόσο, δεν είναι αρκετά ευέλικτα για να προβλέψουν με ακρίβεια τη σχέση διασποράς φώνων, η οποία είναι μια εξαιρετικά υψηλής διάστασης ποσότητα.

Η μοντελοποίηση του χώρου ορμής των φώνων με σταθερή δομή γράφου δεν εξυπηρετεί, επειδή ταξιδεύουν γύρω από τα άτομα σε διαφορετικούς άξονες. Αυτό απαιτεί ευελιξία, την οποία οι ερευνητές έφεραν μέσω εικονικών κόμβων.

Ενώ οι κόμβοι του γράφου χρησιμοποιούνται για την αναπαράσταση ατόμων, η ομάδα επανεξέτασε την ιδέα και κατέληξε στο ότι «οι κόμβοι του γράφου μπορούν να είναι οτιδήποτε. Και οι εικονικοί κόμβοι είναι μια πολύ γενική προσέγγιση που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για την πρόβλεψη πολλών υψηλής διάστασης ποσοτήτων».

Προσθέτοντας ευέλικτους εικονικούς κόμβους στη σταθερή κρυσταλλική δομή, η ομάδα δημιούργησε ένα νέο πλαίσιο που ονομάζεται εικονικός κόμβος γραφικού νευρωνικού δικτύου (VGNN). Επιτρέποντας στην έξοδο του VGNN να μεταβάλλεται σε μέγεθος, δεν περιορίζεται από τη σταθερή κρυσταλλική δομή.

Ωστόσο, αυτοί οι εικονικοί κόμβοι μπορούν μόνο να λαμβάνουν μηνύματα από πραγματικούς κόμβους. Έτσι, ενώ ενημερώνονται μαζί με τους πραγματικούς κόμβους κατά τη διάρκεια του υπολογισμού, οι εικονικοί κόμβοι δεν επηρεάζουν την ακρίβεια του μοντέλου.

Όπως εξήγησε ο συγ-πρωτοσυγγραφέας Abhijatmedhi Chotrattanapituk, φοιτητής ηλεκτρολόγου μηχανικού και επιστήμης υπολογιστών, οι πραγματικοί κόμβοι δεν έχουν ιδέα ότι υπάρχουν εικονικοί. Είπε:

“Ο τρόπος που το κάνουμε αυτό είναι πολύ αποδοτικός στον κώδικα. Απλώς δημιουργείτε μερικούς ακόμη κόμβους στο GNN σας.”

Αντιπροσωπεύοντας τα φώνια με εικονικούς κόμβους, το μοντέλο VGNN δεν χρειάζεται να εκτελεί πολλούς σύνθετους υπολογισμούς κατά την πρόβλεψη της σχέσης διασποράς φώνων, καθιστώντας το πιο αποδοτικό από το GNN.

Το νέο πλαίσιο AML που δημιουργήθηκε από ερευνητές του MIT και άλλων ιδρυμάτων έχει αποδειχθεί ότι προβλέπει τις σχέσεις διασποράς φώνων έως και 1 εκατομμύριο φορές πιο γρήγορα από τις παραδοσιακές, μη AI προσεγγίσεις. Ακόμη και σε σύγκριση με άλλες τεχνικές βασισμένες στην AI, αυτό το νέο πλαίσιο είναι 1.000 φορές πιο γρήγορο με συγκρίσιμη ή ακόμη και καλύτερη ακρίβεια.

Κατά την πρόβλεψη της θερμοχωρητικότητας ενός υλικού, ο ερευνητής διαπίστωσε ότι το μοντέλο ήταν ελαφρώς πιο ακριβές, με τα σφάλματα πρόβλεψης να είναι δύο τάξεις μεγέθους χαμηλότερα με την τεχνική τους σε ορισμένες περιπτώσεις.

Σύμφωνα με τους ερευνητές, το μοντέλο μπορεί να εκτιμήσει τις σχέσεις διασποράς φώνων για μερικές χιλιάδες υλικά σε λίγα δευτερόλεπτα χρησιμοποιώντας έναν προσωπικό υπολογιστή. Αυτό επιτρέπει την εξερεύνηση περισσότερων υλικών με συγκεκριμένες θερμικές ιδιότητες. Μπορεί ακόμη και να χρησιμοποιηθεί για τον υπολογισμό των σχέσεων διασποράς φώνων σε συστήματα κράματος, κάτι που είναι ιδιαίτερα δύσκολο για τα παραδοσιακά μοντέλα.

Στη μικροηλεκτρονική, όπου η διαχείριση της θερμότητας αποτελεί μεγάλη πρόκληση για την επιτάχυνση τους, η νέα μέθοδος μπορεί να είναι εξαιρετικά ωφέλιμη και να βοηθήσει στην ανάπτυξη πιο αποδοτικών μικροηλεκτρονικών. Επιπλέον, η μέθοδος μπορεί να συμβάλει στο σχεδιασμό συστημάτων παραγωγής ενέργειας που παράγουν περισσότερη ισχύ και μεγαλύτερη αποδοτικότητα.

Οι ερευνητές προτείνουν τρεις εκδόσεις του νέου μοντέλου, η καθεμία ικανή να εκτιμήσει τα φώνια απευθείας από τις ατομικές συντεταγμένες του υλικού, αλλά με αυξανόμενη πολυπλοκότητα.

Ακολουθούν δύο εταιρείες που μπορούν να ωφεληθούν από αυτήν την ανάπτυξη σχετική με την AI στην πρόβλεψη των θερμικών ιδιοτήτων των υλικών:

#1. Intel

Ως κορυφαίος κατασκευαστής μικροεπεξεργαστών, η διαχείριση της θερμότητας είναι κρίσιμη για την Intel (INTC ). Τα βελτιωμένα μοντέλα AI μπορούν να βοηθήσουν στον σχεδιασμό ταχύτερων, πιο αποδοτικών επεξεργαστών με καλύτερη αποβολή θερμότητας, ενισχύοντας την απόδοση του προϊόντος και τη διάρκεια ζωής του, καθιστώντας την Intel πιο ανταγωνιστική.

#2. NVIDIA

Η αποδοτική διαχείριση της θερμότητας είναι ουσιώδης για τις υψηλών επιδόσεων GPU της NVIDIA (NVDA ) που χρησιμοποιούνται σε κέντρα δεδομένων, παιχνίδια και εφαρμογές AI. Τα ενισχυμένα μοντέλα AI μπορούν να οδηγήσουν σε καλύτερες λύσεις ψύξης, βελτιώνοντας την απόδοση και την αξιοπιστία του προϊόντος. Αυτό ανοίγει το δρόμο για τον σχεδιασμό ενεργειακά αποδοτικών συστημάτων AI, ενισχύοντας τη θέση της NVIDIA στην αγορά.

Διασφάλιση Ισοτιμίας

Ένα ξεχωριστό άρθρο, εν τω μεταξύ, βελτίωσε τη δικαιοσύνη εισάγοντας δομημένη τυχαιότητα στην κατανομή σπάνιων πόρων με AI. Αυτό επιτρέπει στις προβλέψεις μοντέλων βασισμένων σε ML να αντιμετωπίζουν ενσώματες αβεβαιότητες χωρίς να θυσιάζουν την αποδοτικότητα.

Κατά το τελευταίο έτος, η δημοτικότητα της γενετικής AI όπως το ChatGPT έχει κάνει την τεχνολογία αναπόσπαστο μέρος των επιχειρήσεων. Οι οργανισμοί στρέφονται όλο και περισσότερο σε μοντέλα ML για την κατανομή των σπάνιων πόρων τους, όπως τα κοινωνικά επιδόματα. Αυτή η χρήση μπορεί να κυμαίνεται από τον έλεγχο βιογραφικών μέχρι την επιλογή υποψηφίων για συνεντεύξεις εργασίας, έως την κατάταξη ασθενών από παρόχους υγειονομικής περίθαλψης για τον περιορισμένο προμηθευτικό εξοπλισμό ζωής όπως οι αναπνευστήρες ή τα όργανα, βάσει του ποσοστού επιβίωσης.

Κατά τη χρήση μοντέλων AI, ο στόχος είναι η επίτευξη δίκαιων προβλέψεων μειώνοντας τις προκαταλήψεις. Αυτό συχνά επιτυγχάνεται με τεχνικές όπως η βαθμονόμηση των παραγόμενων βαθμολογιών ή η προσαρμογή των χαρακτηριστικών του μοντέλου για τη λήψη αποφάσεων.

Παρόλο που παραδοσιακά θεωρείται ότι οι αλγόριθμοι είναι δίκαιοι, ένα νέο άρθρο ερευνητών από το Northeastern University και το MIT υποστηρίζει ότι η επίτευξη δικαιοσύνης με τη χρήση ML συχνά απαιτεί τυχαιότητα. Η ανάλυσή τους διαπίστωσε ότι η τυχαιότητα είναι ιδιαίτερα ωφέλιμη όταν οι αποφάσεις ενός μοντέλου περιλαμβάνουν αβεβαιότητα. Επίσης, όταν η ίδια ομάδα λαμβάνει συνεχώς αρνητικές αποφάσεις, πρέπει να εφαρμοστεί τυχαιότητα για τη βελτίωση της δικαιοσύνης.

Οι ερευνητές παρουσίασαν ένα πλαίσιο για την εισαγωγή συγκεκριμένης τυχαιότητας στις αποφάσεις του μοντέλου. Η μέθοδος μπορεί να προσαρμοστεί σε ατομικές καταστάσεις για τη βελτίωση της δικαιοσύνης χωρίς να βλάψει την ακρίβεια ή την αποτελεσματικότητα του μοντέλου.

“Ακόμη και αν μπορούσατε να κάνετε δίκαιες προβλέψεις, θα έπρεπε να αποφασίζετε αυτές τις κοινωνικές κατανομές σπάνιων πόρων ή ευκαιριών αποκλειστικά βάσει βαθμολογιών ή κατατάξεων; Καθώς τα πράγματα κλιμακώνονται και βλέπουμε όλο και περισσότερες ευκαιρίες να αποφασίζονται από αυτούς τους αλγόριθμους, οι ενδογενείς αβεβαιότητες σε αυτές τις βαθμολογίες μπορούν να ενισχυθούν. Δείχνουμε ότι η δικαιοσύνη μπορεί να απαιτεί κάποιο είδος τυχαιότητας.”

– Ο κύριος συγγραφέας, Shomik Jain, μεταπτυχιακός φοιτητής στο IDSS

Αυτή η νέα έρευνα βασίζεται σε ένα προηγούμενο άρθρο, το οποίο εξερεύνησε τις βλάβες της χρήσης ντετερμινιστικών συστημάτων σε κλίμακα και διαπίστωσε ότι η χρήση μοντέλων ML για ντετερμινιστική κατανομή πόρων ενισχύει τις υπάρχουσες ανισότητες και εντείνει τις προκαταλήψεις. Σύμφωνα με την κύρια συγγραφέα Ashia Wilson, ερευνητική υπεύθυνη στο LIDS:

“Η τυχαιότητα είναι μια πολύ χρήσιμη έννοια στη στατιστική, και προς την ευχαρίστησή μας, ικανοποιεί τις απαιτήσεις δικαιοσύνης τόσο από συστημική όσο και από ατομική άποψη.”

Εξετάζοντας πότε η τυχαιότητα μπορεί να βελτιώσει τη δικαιοσύνη, το τελευταίο άρθρο υιοθέτησε την έννοια της αξίας των λαχειοφόρων στην επίτευξη δικαιοσύνης από τον φιλόσοφο John Broome για να υποστηρίξει την ανάγκη τυχαιότητας σε περιβάλλοντα σπάνιων πόρων, ώστε να τιμήσουμε όλες τις αξιώσεις δίνοντας σε κάθε άτομο μια ευκαιρία. Ο Jain είπε:

“Όταν αναγνωρίζετε ότι οι άνθρωποι έχουν διαφορετικές αξιώσεις σε αυτούς τους σπάνιους πόρους, η δικαιοσύνη θα απαιτήσει να σεβόμαστε όλες τις αξιώσεις των ατόμων. Αν πάντα δίνουμε σε κάποιον με ισχυρότερη αξίωση τον πόρο, είναι αυτό δίκαιο;”

Μια ντετερμινιστική κατανομή όπου η ισχυρότερη αξίωση λαμβάνει πάντα τον πόρο μπορεί να προκαλέσει συστημική αποκλειστικότητα ή να οδηγήσει σε εντατική αδικία. Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης μπορούν επίσης να κάνουν λάθη, τα οποία επαναλαμβάνονται όταν χρησιμοποιείται ντετερμινιστική προσέγγιση.

Το άρθρο σημειώνει ότι η τυχαιότητα μπορεί να βοηθήσει στην υπέρβαση αυτών των προβλημάτων. Ωστόσο, δεν πρέπει όλες οι αποφάσεις να τυχαιοποιούνται εξίσου. Μια λιγότερο βέβαιη απόφαση πρέπει να έχει περισσότερη τυχαιότητα.

Για παράδειγμα, η κατανομή νεφρών περιλαμβάνει την πρόβλεψη του χρόνου ζωής, η οποία είναι εξαιρετικά αβέβαιη, και όταν υπάρχουν δύο ασθενείς με διαφορά μόνο πέντε ετών, γίνεται ακόμη πιο δύσκολο να μετρηθεί. Η Wilson είπε:

“Θέλουμε να αξιοποιήσουμε αυτό το επίπεδο αβεβαιότητας για να προσαρμόσουμε την τυχαιότητα.”

Για να καθορίσουν το επίπεδο τυχαιότητας που απαιτείται σε διαφορετικές συνθήκες, οι ερευνητές χρησιμοποίησαν μεθόδους στατιστικής ποσοτικοποίησης αβεβαιότητας για να δείξουν ότι η βαθμονομημένη τυχαιότητα μπορεί να παράγει πιο δίκαια αποτελέσματα χωρίς να επηρεάζει σημαντικά την αποτελεσματικότητα ή τη χρησιμότητα του μοντέλου.

“Υπάρχει μια ισορροπία μεταξύ της συνολικής χρησιμότητας και του σεβασμού των δικαιωμάτων των ατόμων που λαμβάνουν έναν σπάνιο πόρο, αλλά συχνά η ανταλλαγή είναι σχετικά μικρή.”

– Wilson

Ενώ η τυχαιότητα μπορεί να είναι πραγματικά ωφέλιμη στη βελτίωση της δικαιοσύνης σε τομείς όπως η εισαγωγή στα πανεπιστήμια, η έρευνα επίσης σημείωσε καταστάσεις όπως η ποινική δικαιοσύνη όπου η τυχαιοποίηση των αποφάσεων θα μπορούσε να βλάψει τα άτομα αντί να βελτιώσει τη δικαιοσύνη.

Στο μέλλον, οι ερευνητές σχεδιάζουν να μελετήσουν άλλες περιπτώσεις χρήσης και να διερευνήσουν την επίδραση της τυχαιότητας σε άλλους παράγοντες, όπως οι τιμές και ο ανταγωνισμός, και πώς αυτό μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη βελτίωση της ανθεκτικότητας των μοντέλων ML. Τώρα, θα δούμε δύο εταιρείες που μπορούν να ωφεληθούν σημαντικά από αυτήν την ανάπτυξη:

#1. UnitedHealth Group 

Η UnitedHealth (UNH ) Group Inc. μπορεί να ενισχύσει τη δικαιοσύνη στη διαχείριση της φροντίδας των ασθενών και στην κατανομή πόρων ενσωματώνοντας δομημένη τυχαιότητα στα μοντέλα AI. Αυτή η προσέγγιση μειώνει τις προκαταλήψεις και εξασφαλίζει δίκαιη πρόσβαση στις θεραπείες, εναρμονιζόμενη με τη δέσμευση της UnitedHealth για παροχή υψηλής ποιότητας, προσιτής φροντίδας.

Ανακοίνωσε έσοδα 98,9 δισεκατομμυρίων δολαρίων το δεύτερο τρίμηνο του 2024, αντανακλώντας αύξηση 6 δισεκατομμυρίων δολαρίων σε ετήσια βάση.

#2. Pfizer 

Η Pfizer Inc. (PFE ) μπορεί να χρησιμοποιήσει δομημένη τυχαιότητα στην AI για να εξασφαλίσει δίκαιη επιλογή ασθενών σε κλινικές δοκιμές και δίκαιη κατανομή πειραματικών θεραπειών. Αυτή η προσέγγιση θα υποστηρίξει την αποστολή της Pfizer για προώθηση της ισότητας στην υγεία και ωφέλεια ενός ευρύτερου πληθυσμού.

Σε όρους εσόδων, η Pfizer ανέφερε ετήσια έσοδα 58,5 δισεκατομμυρίων δολαρίων το 2023.

Προσωποποιημένα Συστήματα Μάθησης Γλώσσας

Μία άλλη ενδιαφέρουσα εφαρμογή της AI υλοποιείται στη δημιουργία εξατομικευμένων βιβλίων-ιστοριών για να βοηθήσει τα παιδιά στην εκμάθηση γλώσσας. Χρησιμοποιώντας γενετική AI και τεχνολογία IoT στο σπίτι, η πιο πρόσφατη μελέτη στοχεύει να προσφέρει έναν αποτελεσματικό και προσαρμοσμένο τρόπο για να βοηθήσει τα παιδιά να βελτιώσουν την επεξεργασία του λόγου και της επικοινωνίας.

Η ανάπτυξη της γλώσσας στα παιδιά είναι εξαιρετικά σημαντική, δεδομένου ότι επηρεάζει τη γνωστική και ακαδημαϊκή τους ανάπτυξη. Λόγω του ρόλου που παίζει στην συνολική κοινωνική ανάπτυξη των παιδιών, η πρόοδος της γλώσσας πρέπει να αξιολογείται τακτικά ώστε να παρέχονται έγκαιρες παρεμβάσεις γλωσσικής ανάπτυξης.

Παραδοσιακά, χρησιμοποιείται μια προσέγγιση «ένα μέγεθος για όλους» μέσω τυποποιημένων λιστών λεξιλογίου και προετοιμασμένου υλικού για αξιολογήσεις και παρεμβάσεις γλωσσικών δεξιοτήτων. Αυτό συμβαίνει παρά το γεγονός ότι τα παιδιά μαθαίνουν τη γλώσσα αλληλεπιδρώντας με το περιβάλλον τους, και επειδή μεγαλώνουν σε διαφορετικά περιβάλλοντα, οδηγεί σε διαφοροποίηση στην έκθεση στο λεξιλόγιο.

Για να ξεπεραστούν οι αδυναμίες αυτής της συμβατικής προσέγγισης, μια ομάδα ερευνητών ανέπτυξε ένα καινοτόμο εκπαιδευτικό σύστημα που προσαρμόζεται στο μοναδικό περιβάλλον κάθε παιδιού.

Αυτό το προσωπικό σύστημα μάθησης γλώσσας ονομάζεται “Open Sesame? Open Salami! (OSOS)”. Συνδυάζει τη θεωρία της λογοπαθολογίας με πρακτική εμπειρία και προσαρμόζεται στις διακυμάνσεις στην ανάπτυξη της γλώσσας των παιδιών μέσω ατομικής βαρύτητας παραγόντων και ευέλικτων κριτηρίων επιλογής λεξιλογίου.

Με τη βοήθεια γενετικής AI και ευρείας ανίχνευσης, το OSOS προφίλάρει το γλωσσικό περιβάλλον ενός παιδιού, εξάγει προσωπικά προσαρμοσμένες λέξεις προτεραιότητας και δημιουργεί προσαρμοσμένα βιβλία-ιστορίες που περιλαμβάνουν φυσικά αυτές τις λέξεις. Αποτελείται από τρία κύρια τμήματα:

1. Προσωποποιημένος Προφίλ Γλώσσας
2. Εξαγωγέας Στοχευμένου Λεξιλογίου
3. Γεννήτρια Προσωποποιημένης Βοήθειας Παρέμβασης

Ο Προφίλ θα εγκατασταθεί στο σπίτι και ενσωματωθεί σε οικιακές συσκευές ή έξυπνα ηχεία για τη συλλογή δειγμάτων ομιλίας. Οι γονείς θα ελέγχουν πότε να ξεκινήσουν και να σταματήσουν την ηχογράφηση.

Για αυτό το σκοπό, χρησιμοποιήθηκαν συσκευές IoT στο σπίτι για τη λήψη και παρακολούθηση του καθημερινού περιβάλλοντος και της έκθεσης στη γλώσσα των παιδιών. Το λεξιλόγιο των παιδιών εξετάστηκε στη συνέχεια χρησιμοποιώντας διαχωρισμό ομιλητών, που εντοπίζει και απομονώνει διαφορετικούς ομιλητές, και τεχνικές μορφολογικής ανάλυσης για την αξιολόγηση των μικρότερων σημασιολογικών μονάδων της γλώσσας.

Ο Εξαγωγέας αναλύει τις εκφράσεις και εξάγει μια επιλέξιμη προτεραιοποιημένη λίστα λέξεων που συνιστώνται για το παιδί. Κάθε λέξη αναλύεται υπολογίζοντας βαθμολογίες για αυτήν με βάση κρίσιμους παράγοντες που σχετίζονται με τη λογοπαθολογία.

Ο Γεννήτορας, εν τω μεταξύ, παρέχει παρέμβαση με τη μορφή βιβλίων-ιστοριών, μια κοινή κλινική πρακτική και μέρος των φυσικών ρουτινών των περισσότερων παιδιών. Για τη δημιουργία εξατομικευμένων υλικών, η ομάδα χρησιμοποίησε προηγμένες τεχνολογίες γενετικής AI, συμπεριλαμβανομένων των GPT-4 και Stable Diffusion. Αυτές οι λύσεις τους επέτρεψαν να παράγουν προσαρμοσμένα βιβλία που ενσωματώνουν αβίαστα το στοχευμένο λεξιλόγιο κάθε παιδιού.

Η ομάδα δοκίμασε το προσωπικό σύστημα μάθησης γλώσσας με εννέα οικογένειες κατά τη διάρκεια τεσσάρων εβδομάδων. Τα αποτελέσματα έδειξαν την εφαρμοσιμότητα του συστήματος σε καθημερινές συνθήκες και αποδείχθηκαν αποτελεσματικά στην εκμάθηση του στοχευμένου λεξιλογίου από τα παιδιά.

“Ο στόχος μας είναι να αξιοποιήσουμε την AI για τη δημιουργία προσαρμοσμένων οδηγών προσαρμοσμένων στα διαφορετικά επίπεδα και ανάγκες των ατόμων.”

– Κύριος συγγραφέας Jungeun Lee από το POSTECH

Οι δύο εταιρείες παρακάτω μπορούν να ωφεληθούν από τα AI-ενισχυμένα προσωπικά συστήματα μάθησης γλώσσας:

#1. Amazon

Η Amazon (AMZN ), με τις εκτεταμένες δυνατότητες AI και IoT, μπορεί να ενσωματώσει προσωπικά συστήματα μάθησης γλώσσας στις έξυπνες οικιακές συσκευές της όπως η Alexa. Αυτό θα επιτρέψει στους γονείς να χρησιμοποιούν την Alexa για τη λήψη και ανάλυση της γλωσσικής ανάπτυξης των παιδιών τους σε πραγματικό χρόνο, προσφέροντας προσαρμοσμένες μαθησιακές εμπειρίες.

Το 2023, τα συνολικά έσοδα της Amazon αυξήθηκαν κατά 12% σε 575 δισεκατομμύρια δολάρια, με τις περιοχές Βόρειας Αμερικής, Διεθνείς και AWS να συμβάλλουν σημαντικά.

Τα έσοδα της Βόρειας Αμερικής αυξήθηκαν κατά 12% στα 353 δισεκατομμύρια δολάρια, τα διεθνή έσοδα αυξήθηκαν κατά 11% στα 131 δισεκατομμύρια δολάρια, και τα έσοδα του AWS αυξήθηκαν κατά 13% στα 91 δισεκατομμύρια δολάρια. Το λειτουργικό εισόδημα αυξήθηκε από 12,2 δισεκατομμύρια δολάρια το 2022 σε 36,9 δισεκατομμύρια δολάρια το 2023, ενώ η ελεύθερη ταμειακή ροή μετατράπηκε από αρνητική 11,6 δισεκατομμύρια δολάρια το 2022 σε θετική 36,8 δισεκατομμύρια δολάρια.

#2. Alphabet Inc. (Google)

Η Google μπορεί να εφαρμόσει προσωπικά συστήματα μάθησης γλώσσας χρησιμοποιώντας τις συσκευές Google Home και Nest. Εκμεταλλευόμενη την τεχνογνωσία AI της Google, αυτές οι συσκευές μπορούν να παρέχουν προσαρμοσμένο εκπαιδευτικό περιεχόμενο και να παρακολουθούν την ανάπτυξη της γλώσσας, βοηθώντας σε πιο αποτελεσματικές παρεμβάσεις γλώσσας για τα παιδιά.

Το 2023, τα συνολικά έσοδα της Alphabet Inc. (GOOG ) αυξήθηκαν σε 307,4 δισεκατομμύρια δολάρια, από 282,8 δισεκατομμύρια δολάρια το 2022. Οι Υπηρεσίες Google, συμπεριλαμβανομένων της Google Search και των διαφημίσεων YouTube, παρήγαγαν 272,5 δισεκατομμύρια δολάρια, ενώ το Google Cloud κέρδισε 33,1 δισεκατομμύρια δολάρια. Το λειτουργικό εισόδημα αυξήθηκε σε 84,3 δισεκατομμύρια δολάρια, με το Google Cloud να μετατρέπει μια ζημιά 1,9 δισεκατομμυρίων δολαρίων το 2022 σε κέρδος 1,7 δισεκατομμυρίων δολαρίων. Τα συνολικά περιουσιακά στοιχεία έφτασαν τα 402,4 δισεκατομμύρια δολάρια, συμπεριλαμβανομένων 110,9 δισεκατομμυρίων δολαρίων σε μετρητά.

Συμπέρασμα

Όπως έχουμε δει με αυτές τις πρόσφατες επιτεύξεις, η AI έχει ποικίλες περιπτώσεις χρήσης, από τη βοήθεια στα παιδιά για την ανάπτυξη της γλώσσας μέχρι το σχεδιασμό πιο αποδοτικών συστημάτων ενεργειακής μετατροπής και υψηλών επιδόσεων μικροηλεκτρονικών συσκευών. Αυτό δείχνει πόσο ισχυρή είναι η πολυπλοκότητα της AI.

Η ικανότητα της AI να διαχειρίζεται μεγάλους όγκους δεδομένων, να εκτελεί επαναλαμβανόμενες εργασίες αποδοτικά, να μαθαίνει από τα δεδομένα και να βελτιώνεται με την πάροδο του χρόνου, την καθιστά μια πραγματικά διαταραγτική δύναμη για ένα ευρύ φάσμα βιομηχανιών που καινοτομούν, βελτιώνουν την αποδοτικότητα και παραγωγικότητά τους, μειώνουν το κόστος και ενισχύουν τη λήψη αποφάσεων. Εν όψει αυτού, η AI παρουσιάζει τεράστιο δυναμικό, το οποίο μπορεί να ξεπεράσει τις τρέχουσες εκτιμήσεις μας, για να μετασχηματίσει τις βιομηχανίες και, με τη σειρά του, τις ζωές μας.

Κάντε κλικ εδώ για να μάθετε όλα για την επένδυση στην τεχνητή νοημοσύνη.