Huu ni wakati wa kuvutia kwa akili bandia. Kwa muda mrefu, maendeleo katika AI yalifuata kanuni rahisi: kufanya modeli ziwe kubwa zaidi. Parameta zaidi, data zaidi, uwezo zaidi wa kompyuta. Hili lilifanya kazi, lakini pia liliibua matatizo makubwa. Kufundisha modeli kubwa ni ghali, ni polepole, na hutumia kiasi kikubwa sana cha nishati.
Hivi karibuni, Nvidia ilianzisha wazo tofauti linaloitwa Mixture of Experts, au MOE. Badala ya kuamsha mtandao mzima wa neva kwa kila kazi, modeli hujifunza kuchagua ni sehemu zipi za mfumo zinazohitajika kweli. Kila sehemu hufanya kazi kama mtaalamu katika eneo maalum. Kwa swali lolote, ni wataalamu wanaohusika zaidi pekee wanaotumika.
Hili hufanya mfumo kuwa na ufanisi zaidi na kuwa rahisi kubadilika zaidi. Linafanana na jinsi watu wanavyofanya kazi. Humwombi kila mtu unayemjua akusaidie kwa kila tatizo. Unawaomba wale wanaofaa zaidi kwa hali hiyo. Kwa MOE, mifumo ya AI inaweza kuwa nadhifu zaidi bila kuwa mizito kupita kiasi bila sababu.
Watafiti wengi wanaamini mwelekeo huu ni muhimu kwa lengo la muda mrefu la Artificial General Intelligence, au AGI. Mfumo unaoweza kushughulikia aina nyingi tofauti za matatizo unahitaji zaidi ya ukubwa wa kawaida tu. Unahitaji kufanya maamuzi. Unahitaji kujua ni uwezo upi wa kutumia na lini.
Wazo hili halijabaki tu kwenye makala za utafiti.
Kwa kweli, tumekuwa tukifanya kazi kwa mtazamo unaofanana katika Dvina. Tangu mwanzo, tulidhani kwamba hakuna modeli moja ya lugha au zana moja ambayo ingekuwa bora kwa kila kitu. Badala ya kutegemea modeli moja, tulijenga safu ya uratibu inayokaa juu ya modeli nyingi, zana, na vyanzo vya data.
Safu hii ya uratibu hufanya kazi kama safu ya maamuzi. Mtumiaji anapouliza swali, huamua ni modeli au rasilimali ipi inapaswa kutumika. Wakati mwingine hutumia moja. Wakati mwingine huunganisha kadhaa na kuunganisha matokeo. Lengo si kuonyesha ugumu, bali kuuficha nyuma ya uzoefu rahisi.
Matokeo yake ni mfumo unaohisi kujibadilisha. Unauliza swali, na mfumo hubaini jinsi ya kulijibu kwa njia yenye ufanisi zaidi. Hili linafanana sana kwa roho na kile MOE inapendekeza katika kiwango cha modeli, lakini kikiwa kimetumika katika kiwango cha mfumo.
AGI bado haijafika. Lakini mawazo kama MOE yanaonyesha kwamba njia ya kusonga mbele haihusu tu kuongeza ukubwa. Inahusu muundo, uratibu, na matumizi ya rasilimali kwa njia ya akili zaidi.
Ikiwa una hamu ya kujua jinsi mtazamo wa aina hii unavyoonekana kwa vitendo, unaweza kujaribu Dvina bila malipo katika https://dvina.ai. Si AGI, lakini inatoa mwanga mdogo wa jinsi mifumo ya AI ya baadaye inaweza kufikiri na kufanya kazi.
