Dhana ya Uigaji
Uigajifani 11 kati ya 18

Akili, ubongo na dunia bandia

Niuroni, ubongo, maisha bandia, na dunia zilizoigwa ambamo mashine hujifunza.

Uigaji wa akili za ubongo, na wa ulimwengu uliojengwa kwa mawakala bandia kuishi na kujifunza ndani yake. Kwa njia moja yenye mipaka, dhana ya uigaji tayari ni halisi hapa: tumejenga ulimwengu ulioigwa wenye mawakala wanaojifunza ndani yake.

Ubongo

Modeli za kina za niuroni

Niuroni moja kama kebo ya umeme yenye matawi na njia za ayoni, kwa mujibu wa Hodgkin na Huxley.

Swali linalojibiwa: Umbo la niuroni hii hubadilishaje inachokokotoa?

Inaacha nje: Kemia ndogo ya niuroni moja bado imerahisishwa kuwa mikondo michache.

Huendeshwa kwenye: takriban 1012 FLOPS takriban kompyuta mpakato, wakati halisi kwa niuroni mojaTangu: 1952 Huxley alikokotoa milinganyo ya Hodgkin–Huxley kwa mkono kwenye kikokotoo cha kimakanika, takriban wiki tatu kwa kila uwezo wa kitendo; kompyuta zilichukua nafasi baadaye chanzoKatika mti wa uigaji: Hodgkin–Huxley kwa mkono

Milinganyo diferensialikiwango cha chini: Seli

Saketi kubwa za ubongo

Mamilioni ya niuroni zinazotoa mipigo zilizounganishwa kuwa saketi inayofanana na kipande cha gamba la ubongo.

Swali linalojibiwa: Je, tunaweza kuzalisha midundo na mwitikio wa ubongo kutoka miunganiko pekee?

Inaacha nje: Nyaya mara nyingi ni za kitakwimu, si miunganisho halisi iliyopimwa ya mnyama.

Huendeshwa kwenye: takriban 1015 FLOPS takriban kundi la kompyuta la chuo kikuu, saa kwa kipande cha gamba la ubongoTangu: 2006 kufikia 2006, uigaji wa awali wa kiwango kikubwa wa safu moja ya gamba la ubongoKatika mti wa uigaji: Mzunguko mdogo wa gamba jipya

Vielelezo vya mitandao ya ubongo mzima

Maeneo ya ubongo kama nodi zilizounganishwa kwa miunganiko iliyopimwa, na vigezo vyake vikirekebishwa kulingana na skani.

Swali linalojibiwa: Uharibifu katika eneo moja hubadilishaje shughuli katika ubongo wote?

Inaacha nje: Kanda huchukuliwa kama nukta moja, zikikosa undani wote ndani yake.

Huendeshwa kwenye: takriban 1014 FLOPS takriban kundi la kompyuta la chuo kikuu, dakika kwa kila hali dhahania iliyoigwaTangu: 2008 kufikia 2008, modeli za awali za mtandao wa ubongo mzima zilizorekebishwa kulingana na miunganiko ya MRI ya usambaaji

Modeli:Binadamu
Modeli za mitandaoMilinganyo diferensialikiwango cha chini: Idadi za viumbe

Viumbe vidogo vilivyoigwa

Mfumo kamili wa neva wa mnyama mdogo, kama niuroni 302 za mnyoo wa mviringo, ulioungwa na mwili ulioigwa katika sahani pepe.

Swali linalojibiwa: Je, mchoro wa nyaya unatosha kuzalisha tabia?

Inaacha nje: Mchoro wa nyaya pekee bado haueleza kikamilifu tabia ya mnyama.

Huendeshwa kwenye: takriban 1012 FLOPS takriban kompyuta mpakato, wakati halisi kwa mfumo mzima wa nevaTangu: 1997 kufikia 1997, uigaji wa awali uliojengwa juu ya ramani ya konektomu ya mnyoo wa mviringo ya 1986Katika mti wa uigaji: OpenWorm

Uigaji wa vifaa vya kinyuromofiki

Chipu zilizojengwa kwa saketi zinazotenda kama niuroni na sinapsi moja kwa moja kwenye vifaa, badala ya kukokotoa milinganyo hatua kwa hatua kwenye programu.

Swali linalojibiwa: Je, vifaa vya nyuromofiki vinaweza kukokotoa mambo yale yale ambayo ubongo hufanya, kwa nguvu ndogo zaidi?

Inaacha nje: Niuroni halisi zina kemia tajiri zaidi kuliko saketi iliyojengwa kuiga mipigo yake.

Huendeshwa kwenye: takriban 1013 FLOPS takriban chipu ya utafiti ya nyuromofiki, kwa wakati halisiTangu: 1989 Saketi za awali za niuroni na retina za silikoni za Carver Mead

Ugonjwa wa ubongo na kuenea kwa kifafa

Shughuli isiyo ya kawaida ya umeme au protini zilizokunjika vibaya zikienea katika mtandao wa ubongo ulioigwa, kama katika kifafa au shida ya akili.

Swali linalojibiwa: Mshtuko wa kifafa huanzia wapi, na utaenea umbali gani?

Inaacha nje: Njia ya ugonjwa wa ubongo wa kila mtu ni tofauti; modeli inaonyesha mfumo, si utabiri kwa mgonjwa mmoja.

Huendeshwa kwenye: takriban 1013 FLOPS takriban kundi la kompyuta la hospitali au chuo kikuu, dakika kwa kila modeli ya mgonjwaTangu: 1997 kufikia 1997, modeli za awali za mtandao za kuenea kwa kifafa katika ubongo

Modeli za mitandaoMilinganyo diferensialikiwango cha chini: Idadi za viumbe

Modeli za ubongo mzima zilizowekewa mipaka na konektomu

Uigaji wa neva hutumia mchoro kamili uliopimwa wa miunganiko ya niuroni za ubongo wa mdudu pamoja na modeli rahisi za niuroni kutabiri jinsi vichocheo vinavyozalisha tabia.

Swali linalojibiwa: Je, waya pekee hutabiri jinsi ubongo unavyogeuza hisi kuwa kitendo?

Inaacha nje: Nguvu za sinapsi na dainamiki za niuroni hudhaniwa kutoka kanuni rahisi.

Huendeshwa kwenye: takriban 1012 FLOPS takriban Mtandao wa miiba wa niuroni takriban 130,000Tangu: 2024 A Drosophila computational brain model reveals sensorimotor processing (2024) chanzo

Modeli za wingi na uga wa neva

Idadi ya niuroni iliyopunguzwa hadi kigeugeu kimoja au viwili vya wastani wa shughuli, ikitoa midundo na mawimbi ya maeneo mazima.

Swali linalojibiwa: Ni midundo gani ya pamoja ambayo msisimko na uzuiaji vinaweza kuzalisha kati ya makundi?

Inaacha nje: Niuroni moja moja hutoweka ndani ya wastani.

Huendeshwa kwenye: takriban 109 FLOPS takriban kompyuta mpakato, sekundeTangu: 1972 kufikia 1972, Wilson na Cowan, Excitatory and inhibitory interactions in localized populations of model neurons chanzo

Modeli za ubongo za mipigo ya kiutendaji

Mtandao wa niuroni za modeli za mipigo uliojengwa kufanya kazi za kiakili kama kukumbuka, kuhesabu na kunakili tarakimu iliyochorwa.

Swali linalojibiwa: Je, modeli iliyotengenezwa kwa niuroni inaweza kufanya kazi ambazo ubongo hushughulikia?

Inaacha nje: Seti yake ya kazi ni ndogo na nyaya zimebuniwa, hazikupimwa.

Huendeshwa kwenye: takriban 1015 FLOPS takriban kundi la kompyuta la chuo kikuu, saa kadhaaTangu: 2012 kufikia 2012, Eliasmith na wengine, A large-scale model of the functioning brain (Spaun) chanzo

Mitandao ya kumbukumbu ya kivutio

Mtandao wa vitengo rahisi ambavyo viunganisho vyake huhifadhi mifumo kama hali thabiti, hivyo kidokezo cha sehemu hutulia kuwa kumbukumbu kamili.

Swali linalojibiwa: Mtandao unawezaje kukumbuka kumbukumbu nzima kutoka kwa kipande chake?

Inaacha nje: Uwezo ni mdogo na niuroni halisi ni changamano zaidi sana.

Huendeshwa kwenye: takriban 108 FLOPS takriban kompyuta mpakato, sekundeTangu: 1982 kufikia 1982, Hopfield, Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities chanzo

Modeli za ubongo wa mdudu zinazotegemea konektomu

Ubongo mzima wa nzi ulioigwa kutoka mchoro wake uliopimwa wa miunganiko, kila niuroni na sinapsi ikichukuliwa kutoka kwenye ujenzi upya wa mchoro huo.

Swali linalojibiwa: Tabia gani hufuata kutokana na nyaya pekee, mara tu kila muunganisho unapojulikana?

Inaacha nje: Nguvu za sinapsi na kemia ya niuroni hukisiwa, hazipimwi.

Huendeshwa kwenye: takriban 1014 FLOPS takriban kituo cha kazi, dakika kwa kila sekunde iliyoigwaTangu: 2024 kufikia 2024, Dorkenwald na wengine, mchoro wa miunganiko ya ubongo wa nzi mzima, na Shiu na wengine, modeli ya kikokotozi iliyojengwa juu yake chanzo

Maisha bandia na utata

Otomata za seli

Gridi za seli zinazofuata kanuni rahisi, kama Life ya John Conway, ambazo huzalisha vitelezi, vinakilishi na hata kompyuta zinazofanya kazi.

Swali linalojibiwa: Utata kiasi gani unaweza kukua kutoka kwa kanuni rahisi kiasi gani?

Inaacha nje: Kanuni rahisi mara chache hulingana wazi na mifumo halisi ya kimwili au kibaiolojia.

Huendeshwa kwenye: takriban 1012 FLOPS takriban kompyuta mpakato, gridi kubwa kwa sekundeTangu: 1970 Mchezo wa Maisha wa John ConwayKatika mti wa uigaji: Life, iliyochezwa kwa mkono

Endesha modeli shirikishi

Otomata za selikiwango cha chini: Kanuni

Mageuzi ya kidijitali

Programu za kompyuta zinazojinakili zikibadilika na kushindania muda wa kichakata katika mashine iliyoigwa.

Swali linalojibiwa: Je, mageuzi yanaweza kubuni sifa changamano tunazoweza kuzitazama hatua kwa hatua?

Inaacha nje: Programu hubadilika katika ulimwengu bandia wa kompyuta, si baiokemia halisi.

Huendeshwa kwenye: takriban 1012 FLOPS takriban kompyuta ya mezani, mamilioni ya vizazi usiku mmojaTangu: 1953 Majaribio ya mageuzi ya namba ya Barricelli kwenye kompyuta ya Institute for Advanced Study chanzo

Kimageuzikiwango cha chini: Kanuni

Viumbe pepe vilivyozalishwa kwa mageuzi

Miili na akili zilizobadilika pamoja katika uigaji wa fizikia, zikijifunza kuogelea, kutembea au kuruka.

Swali linalojibiwa: Ni miili na tabia gani mageuzi hubuni tusipoyaongoza?

Inaacha nje: Mitindo ya kutembea iliyozalishwa kwa mageuzi mara nyingi inaonekana tofauti sana na ya kibiolojia, kwa sababu fizikia iliyoigwa hutofautiana kwa kiasi kidogo na ulimwengu halisi.

Huendeshwa kwenye: takriban 1013 FLOPS takriban kompyuta ya mezani au kundi dogo la kompyuta, saa kadhaa kuendeleza idadi ya viumbeTangu: 1994 Karl Sims alizalisha kwa mageuko viumbe vinavyoogelea na kutembea katika uigaji wa fizikia

KimageuziWakati halisikiwango cha chini: Miili

Hali muhimu ya kujipanga yenyewe

Chembe za mchanga huongezwa moja moja kwenye rundo la mchanga hadi maporomoko ya kila ukubwa yatokee.

Swali linalojibiwa: Kwa nini matetemeko ya ardhi, moto na kutoweka kwa spishi hufuata takwimu zilezile?

Inaacha nje: Matetemeko ya ardhi na moto halisi vina fizikia mahususi ambayo rundo la mchanga hulikejeli tu.

Huendeshwa kwenye: takriban 1011 FLOPS takriban kompyuta mpakato, sekunde kwa rundo kubwa la mchangaTangu: 1987 Modeli ya rundo la mchanga ya Bak, Tang na Wiesenfeld

Endesha modeli shirikishi

Otomata za selikiwango cha chini: Miili

Algoriti za akili ya kundi

Mawakala pepe rahisi wanaoacha njia au kunakili majirani zao, waliokopwa kutoka kwa chungu na ndege kutatua matatizo dhahania kama njia na ratiba.

Swali linalojibiwa: Je, kunakili kwa urahisi na kufuata njia kunaweza kutatua tatizo gumu la uboreshaji?

Inaacha nje: Hufanya kazi vizuri kwenye matatizo yaliyofafanuliwa vyema ambayo ilijaribiwa nayo. Matatizo halisi yasiyo ya kawaida yanahitaji marekebisho zaidi.

Huendeshwa kwenye: takriban 1011 FLOPS takriban kompyuta mpakato, sekunde hadi dakika kwa kila uendeshajiTangu: 1992 Algoriti ya kuboresha kwa koloni la chungu ya Marco Dorigo

Endesha modeli shirikishi

Kutegemea mawakalaKimageuzikiwango cha chini: Kanuni

Mitandao ya Boolean ya nasibu

Swichi zilizounganishwa kwa nasibu, kila moja ikiwaka au kuzima kutegemea chache nyingine, zinazochunguzwa kuona lini mtandao mzima hutulia au huendelea kuhangaika milele.

Swali linalojibiwa: Inahitajika uunganishaji wa nyaya kiasi gani kabla mtandao wa swichi haujawa wa machafuko?

Inaacha nje: Nyaya za nasibu ni mbadala duni wa nyaya zilizobadilika kwa makini za seli au ubongo halisi.

Huendeshwa kwenye: takriban 1011 FLOPS takriban kompyuta mpakato, sekunde kwa kila mtandaoTangu: 1969 Mitandao nasibu ya Stuart Kauffman ya swichi za jenetiki

Modeli za mitandaoOtomata za selikiwango cha chini: Kanuni

Otomatani za seli endelevu

Otomatani za seli ambazo hali, nafasi na wakati wa seli ni endelevu, zikizalisha viumbe laini vinavyojipanga vyenyewe.

Swali linalojibiwa: Ni ruwaza gani za kama maisha huonekana katika otomatiki seli endelevu?

Inaacha nje: Kanuni ni bandia na hazioigi kemia halisi.

Huendeshwa kwenye: takriban 1011 FLOPS takriban Masasisho ya gridi ya GPUTangu: 2018 Lenia: biology of artificial life (2018) chanzo

Otomata za selikiwango cha chini: Kanuni

Otomata za seli za neva

Kila seli ina mtandao mdogo wa neva unaojifunza kanuni ya ndani ili gridi ikue na kujitengeneza kuwa muundo lengwa.

Swali linalojibiwa: Je, kanuni ya ndani iliyojifunza inaweza kufanya mfumo wa jumla ukue na kujitengeneza?

Inaacha nje: Ruwaza lengwa ni ndogo, na kanuni hufunzwa, hazigunduliwi.

Huendeshwa kwenye: takriban 1011 FLOPS takriban Mafunzo madogo yanayotofautishikaTangu: 2020 Growing Neural Cellular Automata (2020) chanzo

Otomata za seliViigaji vilivyojifunzakiwango cha chini: Kanuni

Supu za programu zinazojinakili

Bwawa la programu nasibu huingiliana kwa bahati hadi zile zinazojinakili zitokee kutoka mchanganyiko huo.

Swali linalojibiwa: Je, vinakili vinaweza kujitokeza bila kubuniwa?

Inaacha nje: Uchaguzi wa lugha huamua matokeo, na uko mbali na kemia.

Huendeshwa kwenye: takriban 1010 FLOPS takriban Mamilioni ya mwingiliano mdogo wa programuTangu: 2024 Computational Life: how well-formed, self-replicating programs emerge from simple interaction (2024) chanzo

KimageuziMichakato ya kinasibukiwango cha chini: Kanuni

Kemia bandia

Bwawa la molekuli dhahania zinazoathiriana kwa kanuni, ili miundo inayojitunza ionekane bila kemia halisi yoyote.

Swali linalojibiwa: Je, mpangilio wa kemikali unaojidumisha unaweza kutokea kutoka kanuni rahisi za athari?

Inaacha nje: Molekuli ni alama; nishati halisi za vifungo na jiometri havipo.

Huendeshwa kwenye: takriban 109 FLOPS takriban kompyuta mpakato, saa kadhaaTangu: 1991 kufikia 1991, AlChemy ya Fontana, iliyowasilishwa kwenye Second Artificial Life Conference chanzo

Roboti za kimageuzi

Vidhibiti au miili ya roboti zilizoigwa huendelezwa kimageuzi kwa vizazi vingi kwa kuchagua utendaji bora wa kazi.

Swali linalojibiwa: Je, ubongo na mwili wa roboti vinaweza kuzalishwa badala ya kubuniwa?

Inaacha nje: Vidhibiti vilivyozalishwa kwa mageuzi katika uigaji mara nyingi hushindwa kwenye vifaa halisi.

Huendeshwa kwenye: takriban 1014 FLOPS takriban kundi la kompyuta la chuo kikuu, siku kadhaaTangu: 1993 kufikia 1993, Cliff, Husbands na Harvey, Evolving visually guided robots chanzo

Maisha bandia endelevu

Otomatani ya seli yenye hali, nafasi na wakati endelevu, inayozalisha mifumo inayosonga, inayojipanga yenyewe na inayofanana na uhai.

Swali linalojibiwa: Ni maumbo gani ya kama maisha huonekana kanuni zikiwa laini badala ya diskreti?

Inaacha nje: Ruwaza hufanana na viumbe lakini hazifuati baiolojia yoyote halisi.

Huendeshwa kwenye: takriban 1011 FLOPS takriban kompyuta ya michezo, kwa wakati halisiTangu: 2018 kufikia 2018, Chan, Lenia: Biology of Artificial Life (arXiv 1812.05433) chanzo

Otomata za seliNyanja endelevukiwango cha chini: Kanuni

Modeli bandia za kinga

Idadi ya mawakala wanaofanana na kingamwili wanaoingiliana na kujifunza kutambua mifumo kwa uteuzi na athari za mtandao.

Swali linalojibiwa: Mfumo wa utambuzi hujirekebishaje kwa kutumia mwingiliano wa karibu tu?

Inaacha nje: Inakopa mawazo kutoka kwa elimu ya kinga kwa ajili ya kompyuta, si modeli iliyorekebishwa ya mwitikio halisi wa kinga.

Huendeshwa kwenye: takriban 108 FLOPS takriban kompyuta mpakato, saa kadhaaTangu: 1986 kufikia 1986, Farmer, Packard na Perelson, The immune system, adaptation, and machine learning chanzo

Vita vya Core War

Programu zilizoandikwa kwa lugha ndogo sana ya assembly hupigania udhibiti wa kumbukumbu iliyoigwa inayoshirikiwa, zikifutana.

Swali linalojibiwa: Programu gani inayojinakili hunusurika kumbukumbu yote ikiwa uwanja wa vita?

Inaacha nje: Mashine ni seti ya maagizo iliyobuniwa, hivyo masomo hayalingani na programu hasidi halisi.

Huendeshwa kwenye: takriban 107 FLOPS takriban kompyuta mpakato, sekunde kwa kila vitaTangu: 1984 kufikia 1984, Core War ya Jones na Dewdney, katika Scientific American chanzo

Kanuni na haliTukio diskretiKimageuzikiwango cha chini: Kanuni

Dunia za akili bandia

Mazingira ya ujifunzaji imarishi

Ulimwengu ulioigwa ambapo wakala bandia hutenda, hutuzwa na kuboreka kwa mamilioni ya majaribio.

Swali linalojibiwa: Je, wakala anaweza kujifunza ujuzi huu kwa kujaribu na kukosea tu?

Inaacha nje: Ujuzi uliojifunzwa katika ulimwengu rahisi haupitiki kila mara kwenye ugumu wa uhalisia.

Huendeshwa kwenye: takriban 1015 FLOPS takriban kundi la GPU, siku za uzoefu ulioigwaTangu: 1992 kufikia 1992, TD-Gammon ilijifunza mkakati wa backgammon kupitia kucheza dhidi ya nafsi yake

Wakati halisiViigaji vilivyojifunzakiwango cha chini: Miili

Jamii za mawakala wengi wa AI

Mawakala wengi wa AI wanaoshiriki ulimwengu mmoja, wenye malengo, kumbukumbu na mazungumzo yao wenyewe.

Swali linalojibiwa: Tabia gani ya kijamii huonekana mawakala wengi bandia wanapoishi pamoja?

Inaacha nje: Tabia zinazoonekana za kijamii zinaweza kuwa hila finyu zilizorekebishwa kwa mpangilio wa mafunzo.

Huendeshwa kwenye: takriban 1015 FLOPS takriban kundi la GPU, linaloendesha mawakala wengi sambambaTangu: 2017 kufikia 2017, majaribio ya awali yenye mawakala wengi wanaojifunza wakishiriki ulimwengu mmoja

Data bandia ya mafunzo

Matukio halisi kama picha yanayochorwa kwa tofauti zisizo na mwisho kufunza mifumo ya kuona.

Swali linalojibiwa: Je, mfumo uliofunzwa kwa picha zilizochorwa pekee unaweza kuona ulimwengu halisi?

Inaacha nje: Matukio yaliyochorwa ni safi kuliko uhalisia, kwa hiyo mifumo iliyofunzwa inaweza kupotoshwa na kelele ya ulimwengu halisi.

Huendeshwa kwenye: takriban 1014 FLOPS takriban kundi la kompyuta za uchoraji au kundi la GPU, saa kwa seti ya dataTangu: 2016 kufikia 2016, seti za data za awali zilizochorwa hufunza mifumo ya kutambua picha

Wakati halisikiwango cha chini: Miili

Modeli za dunia zilizojifunzwa

Mtandao wa neva unaotabiri kinachofuata katika ulimwengu, vizuri vya kutosha kuzalisha matukio yake yanayoweza kuchezwa.

Swali linalojibiwa: Je, mtandao unaweza kujifunza kuiga ulimwengu kwa kuutazama tu?

Inaacha nje: Utabiri wa muda mrefu huteleza mbali na kitu chochote kinachothabiti kimwili.

Huendeshwa kwenye: takriban 1015 FLOPS takriban kundi kubwa la GPU, siku za mafunzoTangu: 2018 Ha na Schmidhuber walifunza mtandao kutabiri na kuota matukio yanayofanana na michezo

Viigaji vilivyojifunzakiwango cha chini: Nyanja

Mafunzo ya mkakati kwa kucheza na nafsi

Wakala bandia anayecheza mechi zinazojirudia dhidi ya nakala zake mwenyewe katika mchezo wa kimkakati dhahania, akiimarika kila raundi.

Swali linalojibiwa: Mkakati unaweza kuwa na nguvu kiasi gani bila mwalimu isipokuwa nafsi yake ya zamani?

Inaacha nje: Mikakati iliyorekebishwa dhidi ya nakala ya wakala yule yule inaweza kuwa na mapengo ambayo mpinzani tofauti angeyatumia.

Huendeshwa kwenye: takriban 1016 FLOPS takriban kundi kubwa la GPU, siku za kucheza dhidi ya nafsi yenyeweTangu: 1959 Programu ya drafti ya Arthur Samuel iliyojifunza kwa kucheza dhidi ya nafsi yake

Mazingira ya kupima usalama wa AI kwa mashambulizi bandia

Mazingira yaliyoigwa yaliyojengwa kumshawishi wakala bandia kwenye tabia isiyotakikana, ili kushindwa kugunduliwe kabla ya kupelekwa.

Swali linalojibiwa: Chini ya hali zipi mfumo huu hutenda tabia ambayo haupaswi kuwa nayo?

Inaacha nje: Hujaribu tu hitilafu ambazo timu nyekundu ilifikiria kuzitafuta.

Huendeshwa kwenye: takriban 1014 FLOPS takriban seva ya GPU ya timu ya utafiti, saa kwa kila seti ya majaribioTangu: 2016 kufikia 2016, mazingira ya awali ya majaribio pinzani kwa mawakala wa kujifunza kwa kuimarisha

Viigaji vya nyumba vyenye mwili

Nyumba pepe za 3D ambamo wakala huona, husogea na kushika vitu, hutumika kufundisha na kujaribu akili bandia yenye mwili.

Swali linalojibiwa: Je, wakala anaweza kujifunza kazi katika nyumba pepe zinazoweza kuhamishiwa kwenye kazi halisi?

Inaacha nje: Fizikia ya vitu na aina za matukio ni chache.

Huendeshwa kwenye: takriban 1012 FLOPS takriban Uchoraji wa wakati halisi, nakala nyingi sambambaTangu: 2017 AI2-THOR: an interactive 3D environment for visual AI (2017) chanzo

Wakati halisiKanuni na halikiwango cha chini: Miili

Uzalishaji wa mazingira yasiyo na mwisho

Dunia za mafunzo huundwa na kubadilishwa kiotomatiki mawakala wanapojifunza ili changamoto ziendelee kukua kwa ugumu na utofauti.

Swali linalojibiwa: Je, kizalishaji cha mazingira kinaweza kuendelea kutoa changamoto mpya zenye manufaa?

Inaacha nje: Utafutaji unadhibitiwa na kile ambacho familia ya mazingira inaweza kueleza.

Huendeshwa kwenye: takriban 1015 FLOPS takriban Idadi ya mazingira na mawakalaTangu: 2019 Paired Open-Ended Trailblazer (POET) (2019) chanzo

KimageuziViigaji vilivyojifunzakiwango cha chini: Kanuni

Mazingira ya wavuti yaliyoigwa kwa mawakala

Nakala za tovuti halisi zinazoendeshwa kwenye seva ya mtumiaji mwenyewe, ambapo wakala wa modeli ya lugha hukamilisha kazi, zikipimwa kwa kukagua hali ya mwisho.

Swali linalojibiwa: Je, wakala anaweza kukamilisha kazi zenye hatua nyingi kwenye tovuti za kihalisia?

Inaacha nje: Tovuti ni nakala tuli, na aina za kazi ni chache.

Huendeshwa kwenye: takriban 1013 FLOPS takriban Kuweka upya mazingira na miito mingi ya modeliTangu: 2023 WebArena (2023) chanzo

Kanuni na haliViigaji vilivyojifunzakiwango cha chini: Kanuni

Viigaji vya mifumo ya mapendekezo

Idadi ya watumiaji pepe inayoweza kusanidiwa na orodha ya bidhaa, inayotumika kufunza na kujaribu algoriti za mapendekezo.

Swali linalojibiwa: Algoriti ya mapendekezo ingetendaje katika mwingiliano mwingi na watumiaji?

Inaacha nje: Tabia ya mtumiaji inadhaniwa, haijapimwa.

Huendeshwa kwenye: takriban 1010 FLOPS takriban Uendeshaji sambamba wa bei nafuuTangu: 2019 RecSim: a configurable simulation platform for recommender systems (2019) chanzo

Injini za michezo za neva

Modeli ya usambaaji iliyofunzwa kwa rekodi za uchezaji huzalisha fremu inayofuata kutokana na vitendo vya mchezaji, ikichukua nafasi ya injini ya mchezo yenyewe.

Swali linalojibiwa: Je, mtandao wa neva unaweza kuendesha mchezo shirikishi kwa kasi inayochezeka?

Inaacha nje: Kumbukumbu ni fupi, na undani hupotea katika uchezaji mrefu.

Huendeshwa kwenye: takriban 1015 FLOPS takriban Mafunzo mazito; makisio (inference) ya wakati halisi kwenye kichapuzi kimojaTangu: 2024 Diffusion models are real-time game engines (2024) chanzo

Viigaji vilivyojifunzaWakati halisikiwango cha chini: Kanuni

Ulimwengu shirikishi wa kizalishi

Modeli hujifunza kutoka video zisizo na lebo kuunda ulimwengu unaoweza kudhibitiwa ambamo mtumiaji anaweza kutenda fremu kwa fremu.

Swali linalojibiwa: Je, ulimwengu unaochezeka unaweza kuzalishwa kutoka picha pekee?

Inaacha nje: Uthabiti na kasi ya fremu vina mipaka, na fizikia haihakikishiwi.

Huendeshwa kwenye: takriban 1017 FLOPS takriban Mafunzo makubwa ya videoTangu: 2024 Genie: generative interactive environments (2024) chanzo

Viigaji vilivyojifunzakiwango cha chini: Kanuni

Viigaji shirikishi vya ulimwengu halisi vilivyojifunza

Modeli ya video iliyowekewa masharti ya vitendo hutabiri kile roboti au wakala angeona baada ya kila amri, ikichukua nafasi ya kiigaji kilichojengwa kwa mkono.

Swali linalojibiwa: Je, modeli iliyojifunza inaweza kuiga matokeo ya ulimwengu halisi ya vitendo?

Inaacha nje: Mfululizo mrefu hubuni mambo, na usahihi wa kimwili haujathibitishwa.

Huendeshwa kwenye: takriban 1017 FLOPS takriban Mafunzo kwa seti kubwa za data za video na vitendoTangu: 2023 Learning interactive real-world simulators (2023) chanzo

Viigaji vilivyojifunzakiwango cha chini: Kanuni

Modeli za ulimwengu za kuendesha za kuzalisha

Modeli ya video iliyowekewa masharti ya kasi na usukani huzalisha matukio ya baadaye yanayowezekana kutoka mtazamo wa gari kwa kufunza na kujaribu uendeshaji wa kujiendesha.

Swali linalojibiwa: Ni matukio gani ya trafiki yangefuata kutokana na kitendo fulani cha kuendesha?

Inaacha nje: Matukio yaliyozalishwa yanaweza kukiuka fizikia au tabia ya visa adimu.

Huendeshwa kwenye: takriban 1017 FLOPS takriban Mafunzo makubwa ya modeli za videoTangu: 2023 GAIA-1: a generative world model for autonomous driving (2023) chanzo

Viigaji vilivyojifunzakiwango cha chini: Kanuni

Mpira wa miguu wa roboti ulioigwa

Timu mbili za wachezaji wa programu, kila moja ikiona sehemu tu ya uwanja kupitia hisi zenye kelele, hucheza mpira wa miguu katika uwanja ulioigwa ili kujaribu ushirikiano na mkakati.

Swali linalojibiwa: Je, wachezaji huru wa programu wanaweza kuratibu vizuri vya kutosha kushinda timu pinzani?

Inaacha nje: Uwanja, mpira na miili ya roboti vimeundwa kwa hali bora kabisa kidhana, hivyo mafanikio huonyesha mbinu badala ya ustadi na vifaa halisi.

Huendeshwa kwenye: takriban 109 FLOPS takriban wakati halisi kwenye kituo cha kazi kwa mechi.Tangu: 1998 Soccer Server ya Noda na wenzake, zana ya utafiti wa mifumo ya mawakala wengi. chanzo

Kutegemea mawakalaWakati halisiNadharia ya michezokiwango cha chini: Idadi za viumbe

Mazingira ya majaribio ya mawakala wa uhandisi wa programu

Wakala hupewa mradi halisi wa msimbo na ripoti ya tatizo, huhariri faili na kuendesha majaribio katika mazingira ya kujaribia yaliyotengwa (sandbox), na hupimwa kwa kuangalia kama marekebisho yanapita majaribio.

Swali linalojibiwa: Je, wakala wa AI anaweza kurekebisha hitilafu halisi katika miradi halisi ya programu bila msaada?

Inaacha nje: Majaribio kupita hakulingani na marekebisho sahihi, na miradi ni kipande kidogo cha programu zote.

Huendeshwa kwenye: takriban 1015 FLOPS takriban maelfu ya uendeshaji wa kielelezo, kila mmoja na miito mingi na uendeshaji wa majaribio.Tangu: 2023 SWE-bench ya Jimenez na wenzake ya matatizo halisi ya GitHub kwa modeli za lugha. chanzo

Mazingira ya mawakala wa kompyuta ya mezani

Kompyuta pepe kamili yenye programu halisi hupewa wakala anayeona skrini na kubofya na kuandika, na hupimwa kwa kuangalia kama kazi ilifanyika.

Swali linalojibiwa: Je, wakala wa AI anaweza kufanya kazi kwenye kompyuta kama mtu afanyavyo?

Inaacha nje: Kazi zimewekwa na zimeandikwa kwa hati, wakati kazi halisi haina mwisho uliowekwa, hukatizwa na hushirikiwa na watu wengine.

Huendeshwa kwenye: takriban 1015 FLOPS takriban maelfu ya uendeshaji, kila mmoja ukiendesha mashine pepe na miito mingi ya kielelezo.Tangu: 2024 OSWorld ya Xie na wenzake, kupima mawakala katika mazingira halisi ya kompyuta. chanzo