アニマ アナンドクマールと一緒に、AI と科学の進歩の世界への魅力的な旅に参加しましょう。 この魅力的なポッドキャストでは、カリフォルニア工科大学の尊敬されるブレン教授であり、NVIDIA の AI 研究シニア ディレクターである Anandkumar が、AI の考え方の基本、その学際的な影響、そして革新的なテンソル手法についての洞察を共有します。 気象の課題への取り組みから社会の役割まで AI 科学の分野では、AI の影響による複雑な状況を単純化しています。 Anandkumar の専門知識が科学探査における AI の未来をどのように形作るのかを探ってみましょう。

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Anima Anandkumar との改宗から得られた重要な洞察

• 言語モデルの進歩にもかかわらず、AI を導くにはアルゴリズム的思考が依然として重要です。
• アニマ アナンドクマールの学際的な背景は、彼女の AI 研究へのアプローチに大きな影響を与えました。
• Anandkumar 氏の博士課程中に開発された Tensor 手法は、教師なし学習において計算効率が高く、幅広い用途があります。
• AI と数値手法の交差点は急速に進化しており、さまざまな科学分野で大きな可能性を秘めています。
• My Dojo および同様のベンチマークは、AI がオープンエンド環境で学習し、意思決定を行うための準備を整えます。
• AI と機械学習の基礎的な知識は、意欲的な研究者が有意義な貢献をするために不可欠です。
• 気候モデリングや量子化学など、最も要求の厳しい科学的問題の一部は、現在の計算能力によって制限されます。
• AI を使用して複雑な科学的課題に取り組むには、学際的なコラボレーションが不可欠です。

今後開催される Leading with Data セッションに参加して、AI およびデータ サイエンスのリーダーとの洞察力に富んだディスカッションに飛び込んでください。

それでは、アニマ・アナンド・クマールからの質問と彼女の回答を見てみましょう。

アルゴリズム的思考は AI の未来をどのように形作るのでしょうか?

アルゴリズム的思考とは、手順のステップを組み立てて、どれが他の手順よりも効率的かを判断することです。 言語モデルのコーディングが向上しても、私たちが引き続きガイドするため、言語モデルは引き続き関連性を持ちます。 アセンブリでのコーディングから高レベル言語に移行するにつれて、私たちはより高レベルの抽象化に向かって進んでいます。 現在の課題は、エラーが発生しやすい AI ツールを効果的に示すことと、AI ツールをより堅牢にするための研究を実施することです。

データ サイエンスへの関心を高めるきっかけとなった、幼少期からの洞察を共有していただけますか?

私は幸運なことに、学習と探究を奨励する家族の中で育ちました。 私たちのコミュニティの最初のエンジニアの XNUMX 人である母と数学教師の祖父は、男女の区別なく数学と科学への愛情を私に植え付けてくれました。 私の両親の小規模工場は、私にプログラミングの実践的な応用を教えてくれました。そこで、自動車部品の製造におけるコードの物理的な影響を目の当たりにしました。 この実践的な学習と学際的な思考に触れることは非常に貴重でした。

博士課程のときにネットワーク センサーとテンソルを専門にしようと思ったきっかけは何ですか?

私の博士課程への旅は、現在ではエッジ AI またはモノのインターネットとして知られる信号処理とワイヤレス センサー ネットワークから始まりました。 私は、エネルギー制約の下でデータを送信する際のトレードオフに興味を持ちました。 これにより、私は確率的グラフィカル モデルにたどり着き、最終的にはテンソル法にたどり着きました。これは、大規模なテキスト データセット内のトピックの発見など、教師なし学習において理論的に保証され、計算効率が高いものです。

学界と産業界での役割のバランスをどのように取ってきましたか?

私のキャリアはご都合主義で、影響を与える最善の方法を模索してきました。 当初、私が機械学習の研究を続けるための道はアカデミアでした。 業界がオープンになるにつれて、NVIDIA のような企業とのつながりを見つけ、そこで自分の研究を現実世界の問題に応用できるようになりました。 AI 手法の広範な影響、倫理的配慮、次世代の研究者の育成を検討する上で、学界は依然として重要な役割を果たしています。

AI を使用した天気予報に伴う複雑さは何ですか?

天気予報 従来、流体力学のシミュレーションと観測結果の組み合わせによる気象予測が行われてきました。 ただし、このプロセスは計算コストが高く、異常気象を正確に予測する能力が制限されます。 私たちの 深い学習ベースの方法ははるかに高速かつ安価であり、より多くのアンサンブル メンバーと確率的予測のためのより良い統計を可能にします。 また、さまざまな解像度で動作し、地球の球体形状などのドメイン知識を組み込んだニューラル オペレーターも開発します。

数値的手法と AI の進化の交差点をどのように見ていますか?

科学のための AI はますます人気が高まっており、その用途は炭素の回収と貯蔵から医療機器の設計まで多岐にわたります。 私たちが開発したニューラル演算子を使用すると、偏微分方程式を効率的に解くことができ、物理的な実験の必要性が減ります。 AI がライフサイエンスやその他のエンジニアリング領域で重要な役割を果たしており、この交差点は今後も成長する可能性があります。

Minecraft の My Dojo ベンチマークを使用して作業を詳しく説明できますか?

私の Dojo は、オープンエンド学習のための AI アルゴリズムをテストする環境として Minecraft を使用しています。 新しいスキルを構築し、さまざまなタスクを創造的に継続的に解決するための AI 手法に挑戦します。 これを GPT-4 に接続して、インタラクティブなコンテキスト内学習を提供し、AI が新しいタスクに遭遇したときに参照するスキル ライブラリを構築しました。 このアプローチは生涯学習の哲学を体現しており、意思決定アルゴリズムの大幅な進歩を促進する可能性があります。

意欲的な AI 研究者や学生にアドバイスをいただけますか?

私は基本を理解することの重要性を強調しています。 AI ツールを指導し、AI ツールをより堅牢にするための研究を実施するには、アルゴリズム的思考が不可欠です。 言語モデルやその他の AI ツールをワークフローに組み込む場合でも、モデルがどのように機能するかを理解することは研究にとって不可欠です。

現在のテクノロジーで解決するのが最も難しい科学的問題は何だと思いますか?

気候モデルや量子化学など、一部の問題は計算に制約されており、現在よりも多くの計算能力を必要とします。 さらに、細胞内のプロセスを理解するなど、完全なモデルが不足しているという問題もあります。 最後に、核融合など、シミュレーションと物理実験を組み合わせた課題もあります。 これらのそれぞれが進歩するには、学際的なコラボレーションと革新的な AI アプリケーションが必要です。

まとめ 

AI と科学のダイナミックな状況の中で、アニマ アナンドクマールは指導力として現れます。 AI アルゴリズムの開発から Minecraft でのオープンエンド型学習の限界を押し上げるまでの彼女の先駆的な仕事は、AI の影響を促進するという取り組みを反映しています。 意欲的な研究者は基礎知識を受け入れることが奨励されており、この議論では、恐るべき科学的課題に取り組むには学際的な協力が不可欠であることが強調されています。 アナンドクマールの旅は、賞賛と生涯学習への献身によって特徴付けられ、彼女を科学探査における AI の未来を形作る先駆者としての地位を確立しました。 ここに 詳細はこのポッドキャストでご確認ください。

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• 情報源： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/11/exploring-uses-ai-for-science-with-anima-anandkumar/