MIT və IBM-in Birgə Əməkdaşlığı: Süni İntellektin Gələcəyini Necə Formalaşdırır?

Süni intellekt (Sİ) mövzusunda MIT və IBM, bu sahənin ilkin təməlini qoyaraq, ilk proqramları - Sİ-nin sələflərini - yaradan və maşın "zəkasının" necə yarana biləcəyi barədə nəzəriyyələr irəli sürən qurumlar arasında olublar. Səkkiz il əvvəl fəaliyyətə başlayan MIT-IBM Watson AI Laboratoriyası kimi əməkdaşlıqlar bu gün gələcəyin Sİ texnologiyasının vədini gerçəkləşdirmək üçün bilik və təcrübə təqdim etməyə davam edir.

Bu iş sənayelər və işçi qüvvəsi üçün çox böyük əhəmiyyət daşıyır. Yaxın gələcəkdə qlobal iqtisadiyyat üçün 3-4 trilyon dollarlıq proqnozlaşdırılan fayda, bilik işçiləri və yaradıcı tapşırıqlar üçün 80 faiz məhsuldarlıq artımı gözlənilir. Həmçinin, növbəti üç il ərzində generativ Sİ-nin iş proseslərinə (80%) və proqram təminatlarına (70%) geniş şəkildə daxil edilməsi planlaşdırılır. Sənayedə, xüsusən də son bir ildə nəzərəçarpacaq modellər bumu yaşansa da, ən çox istinad edilən tədqiqatların böyük hissəsi hələ də akademiyadan gəlir. MIT-IBM Watson AI Laboratoriyasının nailiyyətləri 54 patent açıqlaması, 128,000-dən çox istinad və sənaye tərəfindən idarə olunan 50-dən çox istifadə halını əhatə edir. Labın uğurları arasında Sİ görüntüləmə üsulları ilə stent yerləşdirmənin yaxşılaşdırılması, hesablama xərclərinin kəskin azaldılması, performans saxlanılmaqla modellərin kiçildilməsi və silikat kimyası üçün interatomik potensialın modelləşdirilməsi var. Laboratoriyanın MIT direktoru Aude Oliva deyir ki, laboratoriya digər qurumlardan fərqli olaraq, "həll edilməsi lazım olan düzgün problemləri" müəyyən etmək üçün unikal mövqeyə malikdir. Bu təcrübə tələbələrin iş bazarında rəqabət qabiliyyətini artırır və sənayenin inkişafına təkan verir.

Süni intellektə maraq artdıqca, bir çox təşkilat bu texnologiyanı faydalı nəticələrə çevirməkdə çətinlik çəkir. 2024-cü il Gartner araşdırması göstərir ki, "generativ Sİ layihələrinin ən azı 30%-i 2025-ci ilin sonuna qədər sübut-konsepsiyadan sonra dayandırılacaq." Bu, böyük marağı əks etdirsə də, birbaşa dəyər yaratmaq üçün bilik və strategiya çatışmazlığını da nümayiş etdirir. Laboratoriya burada tədqiqat və tətbiq arasındakı boşluğu uğurla aradan qaldırır. Hazırkı tədqiqat portfelinin əksəriyyəti IBM, korporativ üzvlər və ya real dünya tətbiqləri üçün yeni funksiyalar hazırlamağa istiqamətlənib. Bunlara böyük dil modelləri, Sİ avadanlıqları və multi-modal, bio-tibb, geo-məkan kimi fundamental modellər daxildir. AAAI 2025 Prezident panelinin hesabatı lab kimi akademiya-sənaye əməkdaşlıqlarının vacibliyini təsdiqləyir: Sənaye qısa müddətli faydalara, universitetlər və cəmiyyət isə daha uzunmüddətli perspektivlərə diqqət yetirir. Bu güclərin birləşməsi, kod paylaşımı və tədqiqatın açıq elm prinsipi ilə aparılması şəffaflığı artırır, nəticələrin təkrarlanmasını sürətləndirir və etibarlı irəliləyişlərə kömək edir.

Bu gün böyük fundamental modellər daha kiçik, tapşırıqlar üçün xüsusi hazırlanmış və daha yaxşı performans göstərən modellərə keçid edir. Laboratoriya üzvləri Song Han və Chuang Gan kimi tədqiqatçılar 'once-for-all' və 'AWQ' kimi işlərlə buna nail olurlar. Bu cür yeniliklər daha səmərəli arxitekturalar və alqoritmlərin kiçildilməsi yolu ilə məhsuldarlığı artırır. Nəticədə, dil emalı kimi mürəkkəb modellər daha sürətli işləyə və gecikməni azalda bilir. Qreqori Wornell, Chuang Gan və David Cox-un qrupları, məhdud məlumat və hesablama gücündən maksimum istifadə etməyə imkan verən EvoScale və Chain-of-Action-Thought (COAT) kimi yanaşmaları təqdim etdilər. Bu üsullar, strukturlaşdırılmış təkrarlama yolu ilə əvvəlki nəticələri yaxşılaşdıraraq, daha yaxşı cavaba fokuslanmağa kömək edir. IBM Research-in Sİ üzrə vitse-prezidenti David Cox vurğulayır ki, "Kiçik, daha ixtisaslaşmış modellər və alətlər böyük təsir göstərir", xüsusilə də onlar birlikdə istifadə edildikdə. Labın layihələri IBM-in sənədlərin anlaşılması üçün nəzərdə tutulmuş kompakt 'Granite Vision' kimi kompüter görmə məhsullarına imkanlar qazandırıb.

Laboratoriyanın Sİ üzərində aparılan birbaşa tədqiqatlardan kənara çıxan digər nailiyyətləri də cəmiyyətin inkişafı üçün zəruridir. Caroline Uhler, Devavrat Shah və Kristjan Greenewald kimi tədqiqatçılar, müdaxilələrin nəticələrə necə təsir etdiyini və hansı müdaxilələrin arzu olunan nəticələrə çatdığını aşkar edən səbəbiyyət kəşf metodları hazırlayırlar. Bu sahədəki işlər marketinq, tibb, təhsil və risk idarəetməsi kimi sahələrə təsir göstərə bilər. MIT Schwarzman Hesablama Kollecinin dekanı Dan Huttenlocher bildirir ki, labın tədqiqatçıları problemlərə müxtəlif nöqteyi-nəzərdən yanaşır və yeni həllər hazırlamaq üçün sənayedən real dünya problemlərini gətirirlər. Bu tədqiqat ekosisteminin inkişafı, MIT-in Tələbə Tədqiqat İmkanları Proqramı (UROP) və yeni MIT-IBM Watson AI Lab Təcrübə Proqramı vasitəsilə təmin edilən tələbə istedadının daimi axını ilə dəstəklənir. IBM Research-in Sİ üzrə vitse-prezidenti Sriram Raghavan yekun olaraq qeyd edir: Sİ-nin tam iqtisadi və sosial potensialını açmaq üçün "faydalı və səmərəli zəkaya" fokuslanmağa davam etməliyik. MIT-IBM Watson AI Laboratoriyası kimi akademik-sənaye əməkdaşlıqları bu cür əsaslı irəliləyişlərin əldə edilməsinə kömək edir.