בניית מודל בינה מלאכותית שפותר בעיות מתמטיות, מעצב תמונות ומלחין מוזיקה

[מודעה_1]

אח 2 חברים לארגן.jpg — המארגנים הם מומחים וצוות בכיר בזאלו.

ב-6 בנובמבר 2023, אתגר Zalo AI Challenge 2023 הכריז רשמית על 3 נושאים התואמים ל-3 תחומים שונים של בינה מלאכותית. ספציפית, בתחום עיבוד שפה טבעית (NLP), בנושא פתרון מתמטיקה בסיסי - הצוותים נדרשים לבנות מודל בינה מלאכותית לפתרון בעיות מתמטיקה בסיסיות בהתאם לתקני חינוך וייטנאמיים.

בקטע התמונה, בנושא יצירת באנרים לפרסום, בינה מלאכותית תעצב אוטומטית באנרים לפרסום על סמך המידע התיאורי הנתון.

בעיית יצירת מוזיקת רקע – בתחום האודיו, מודל הבינה המלאכותית צריך "ליצור" מוזיקת רקע על סמך דרישות למנגינה, כלי נגינה, ז'אנר מוזיקלי וכו'. כל דרישות הקלט עבור 3 הבעיות הנ"ל מבוטאות בצורת טקסט.

שלוש הבעיות בתחרות השנה הן חלק ממגמת הבינה המלאכותית הגנרטיבית, גל טכנולוגי שצובר תשומת לב ברחבי העולם. בעזרת בינה מלאכותית גנרטיבית, מדענים מצפים שבינה מלאכותית תתקדם לעבר תוכן שמייצר את עצמו באופן עצמאי, כפי שעושים בני אדם.

זוהי פורצת דרך בפיתוח הבינה המלאכותית, המסמנת את המעבר ממודלים מסורתיים של ניתוח וסיווג נתונים לבינה מלאכותית ליצירת תוכן שתתמוך ביעילות בחיי אדם בעתיד.

בינה מלאכותית גנרטיבית היא מגמה חדשה יחסית בתחום הבינה המלאכותית לא רק בווייטנאם אלא גם ברחבי העולם , ולכן הנושא של השנה נחשב מאתגר יותר מאשר פעמים קודמות.

לדברי ד"ר צ'או טאנה דוק, ראש מחלקת מחקר ופיתוח ב-Zalo AI, בכל שנה, המתמודדים יכולים להתחיל לבנות פתרונות משלהם ויש להם סיכוי גבוה להשיג תוצאות טובות. השנה, הצוותים צריכים להשקיע הן בציוד מחקר והן בציוד אימון.

"צוותי תחרות צריכים לסקור ולחקור מודלים מתאימים ולאחר מכן לבנות פתרונות משם. בינה מלאכותית גנרטיבית דורשת גם דרישות מסוימות עבור מכונות אימון, ולכן עליהם לקבוע את הכיוון שלהם, המתאים לתנאים הנוכחיים שלהם", הסביר ד"ר צ'או טאנה דוק עוד.

בנוסף, לכל בעיה בפני עצמה יש גם אתגרים משלה לצוותים המתחרות. בפתרון בעיית מתמטיקה בסיסית, כדי לפתור בעיות מתמטיות בסיסיות, מודלים של בינה מלאכותית חייבים לא רק להבין ולענות, אלא גם להיות בעלי יכולת להסיק ולפתור בעיות.

בבעיית יצירת באנרים לפרסום, מודלים של בינה מלאכותית מתחרים על יצירת תמונות - משימה קשה כאשר ליצירתיות אין גבולות והערכה אינה קלה אפילו עבור בני אדם.

באופן דומה, בנושא יצירת מוזיקת רקע, צליל באופן כללי ומוזיקה בפרט הן דברים שבני אדם יכולים רק להרגיש, אך אינם יכולים לראות או לגעת בהם. לכן, כיצד למטב את המודל תהיה בעיה של "שקילת מוח" עבור הצוותים שבוחרים בנושא זה.

על ידי בחירת הבינה המלאכותית הגנרטיבית כנושא המרכזי לתחרות השנה, באמצעות פרס של עד 15,000 דולר ומערך נתונים איכותי של הדרכה, Zalo AI מקווה שסטודנטים וקבוצות מחקר קטנות יוכלו לגשת למשאבים הדרושים ולקבל מוטיבציה רבה יותר לפתח מודלים של בינה מלאכותית גנרטיבית.

משם, קידום מגמה זו בקהילת הבינה המלאכותית, לא רק בחברות גדולות בעלות פוטנציאל גדול, עוזר לווייטנאם לקבל יותר הזדמנויות להדביק את הפער בגל טכנולוגיית הבינה המלאכותית הגנרטיבית העולמית.

בהסבר לכך, אמרו מארגני התחרות שככל שיותר אנשים וארגונים ישתתפו במחקר ופיתוח של בינה מלאכותית, כך יש סיבה גדולה יותר לצפות למודלים שלמים יותר של בינה מלאכותית בעתיד.

"ניצחון בתחרות אינו חשוב כמו התגברות על עצמך כדי להתמיד במסע הבינה המלאכותית - אשר מטבעו מלא בקשיים ואתגרים. עם אתגר Zalo AI, אנו מקווים להניע ולעורר השראה באלו שיוצאים למסע זה. אנו מאמינים שמחקרים עתידיים יעוררו השראה רבה יותר להמשיך ולהשתפר בעתיד", הוסיף מר דוק.

בנוסף, מעורבות קהילתית ולמידה חשובות באותה מידה לקידום פיתוח תעשיית הבינה המלאכותית הווייטנאמית. קבוצות מחקר יכולות לשתף תוצאות כדי ליצור מוטיבציה תחרותית ולשפר מודלים עבור קבוצות אחרות, בעוד שהצדדים גם לומדים ויורשים ניסיון זה מזה.

מסיבה זו, אתגר Zalo AI בחר בפורמט Kaggle ושמר עליו זהה לאורך 6 הפעמים שהוא נערך. במהלך התחרות, הקבוצות המתחרות יעדכנו באופן רציף את תוצאות המודל שלהן בדירוג Leaderboard כך שיוכלו לעקוב ישירות אחר תהליך האימון של כל אחת מהן בזמן אמת.

במקביל, לאחר סיום התחרות, Zalo AI תמיד מעודדת צוותים לשתף את פתרונותיהם עם קהילת הבינה המלאכותית במסגרת פסגת Zalo AI או בפורומים טכנולוגיים וייטנאמיים.

תמונה 4 חברים סטילס.jpg — לצוותים תהיה הזדמנות לקבל ייעוץ ממומחי בינה מלאכותית בווייטנאם וברחבי העולם.

Zalo AI תתרום גם נתוני אימון מהתחרות כדי שהצוותים המתחרים וקהילת הבינה המלאכותית הרחבה יותר יוכלו להמשיך במחקר שלהם. הכנת מערך הנתונים היא גם תהליך מורכב מתוך רצון לעזור לאנשי בינה מלאכותית לקבל מערכי נתונים איכותיים.

השנה, מערך הנתונים של Zalo AI מתמקד יותר בסטנדרטים אקדמיים, במטרה לשמש למחקר מדעי.

בנוסף לצוות הבכיר ב-Zalo AI, המתמודדים קיבלו גם ייעוץ ממומחי בינה מלאכותית מובילים כמו פרופסור נגוין לה מין, מנהל מרכז המחקר לבינה מלאכותית הניתנת לפירוש במכון המתקדם למדע וטכנולוגיה ביפן (JAIST), פרופסור חבר טראן טהאן לונג, סגן דיקן, מנהל מחקר בפקולטה למדעי המחשב, אוניברסיטת וורוויק (בריטניה), ד"ר נגו דוק טהאן - ראש הפקולטה למדעי המחשב, אוניברסיטת הו צ'י מין סיטי לטכנולוגיית מידע.

התחרות נפתחת רשמית ב-6 בנובמבר 2023 ומועד אחרון להגשת הצעות עבור מערך הנתונים של האימונים מסתיים ב-1 בדצמבר 2023. במהלך תקופה זו, תוצאות הקבוצות יהיו זמינות לציבור בטבלת המובילים. לאחר מכן, המודלים של הקבוצות המתחרות ייבחנו על מערך נתונים שונה מנתוני האימון המקוריים והתוצאות הסופיות של התחרות יחושבו על סמך תוצאות המודל במערך נתונים זה. הקבוצות הזוכות ישתפו את פתרונותיהן בכנס Zalo AI Summit 2023.

[מודעה_2]
מָקוֹר