نویسنده (ها): R. Thompson (دکترا)
در ابتدا منتشر شده در به سمت هوش مصنوعیبشر
“هنگامی که دقت وکتور با سادگی عملیاتی مطابقت دارد ، هوش مصنوعی حدس می زند – و درک را شروع می کند.”
در جهان گسترده و پیچیده هوش مصنوعی ، پایگاه داده های بردار از نظر اهمیت به طور پیوسته صعود می کنند. آنها نه تنها زیرساخت های فنی بلکه پل اساسی بین زبان انسانی ، درک دستگاه و بینش عملی را نشان می دهند. بر خلاف بانکهای اطلاعاتی سنتی که صرفاً مسابقات صریح را بازیابی می کنند ، پایگاه داده های بردار دستگاه ها را قادر می سازد شباهت ، ارتباط و متن را “حس کنند” – یک جهش عمیق به سمت محاسبات شناختی واقعی.
با وجود نقش مهم آنها ، بحث در مورد LLM عملکرد ، تنظیم دقیق و یا مهندسی سریع اغلب بستر بحرانی را که به یادآوری معنایی می رسد ، کنار می گذارد. با این حال ، بدون فروشگاه های وکتور کارآمد و مقیاس پذیر ، سیستم های هوش مصنوعی در برابر ظرافت های ظریف ارتباطات انسانی کور می شوند ، با ابهام و از دست دادن ارتباط در مقیاس ، کور می شوند.
پایگاه داده های بردار واحدهای ذخیره سازی منفعل نیستند. آنها ساختار حافظه فعال هستند. هر تعبیه شده اسیر شده یک خاطره تقطیر شده از معنا است و سیستم ها را قادر می سازد تا استنباط کنند که “علائم درد قفسه سینه پس از پرواز طولانی” ممکن است به “آمبولیسم ریوی” اشاره کند ، حتی اگر این عبارت هرگز به طور مستقیم ذکر نشده باشد. مقیاس بندی این عملیات بردار چالش های مهمی را معرفی می کند. رشد انفجاری اتخاذ AI در بخش ها-مراقبت های بهداشتی ، امور مالی ، تجارت الکترونیکی ، تحقیقات حقوقی-به این معنی است که اکنون سیستم ها باید با انتظارات در زمان واقعی میلیون ها تا میلیاردها تعبیه را اداره کنند.
امروز … وبلاگ کامل را به صورت رایگان در رسانه بخوانیدبشر
منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی
