AWS Seçkin Bilim Adamı Byron Prepare dinner “otomatik akıl yürütme” için dava açıyor.
Amazon AWS
“Akıl yürütme” terimi, günümüzün yapay zeka (AI) teknolojisinde tanıdık bir metafordur, genellikle Openai’nin O1 veya Deepseek AI’s R1 gibi akıl yürütme AI modellerinin oluşturduğu ayrıntılı çıktıları tanımlamak için kullanılır.
Başka bir akıl yürütme, belki de gerçek akıl yürütmeye daha yakın olan en gelişmiş uygulamalara sessizce kök salmaktır.
Ayrıca: AI insanlar gibi düşünecek mi? Yakın değiliz – ve yanlış soruyu soruyoruz
Son zamanlarda, Amazon AWS Seçkin Bilim Adamı Byron Prepare dinner, “sembolik yapay zeka” veya daha zorlu bir şekilde “resmi doğrulama” olarak da bilinen “otomatik akıl yürütme” olarak adlandırılan şey için dava açtı.
Yapay zeka alanı kadar eski bir çalışma alanıdır ve Prepare dinner, bazen otomatik akıl yürütme ve büyük dil modellerinin en iyisini birleştiren “nöro-sembolik yapay zeka” olarak adlandırılan heyecan verici yeni bir melez oluşturmak için üretken AI ile hızla birleşiyor.
Prepare dinner, otomatik akıl yürütme hakkında bir konuşma yaptı. AWS Finansal Hizmetler Sempozyumu New York’ta bu Mayıs.
Hangi advert dediğiniz adla, otomatik akıl yürütme, dünya hakkında mantık kullanılarak doğru olarak doğrulanabilecek ifadeleri veya iddiaları arayan algoritmaları ifade eder. Fikir, tüm bilgilerin mantıklı bir şekilde iddia edilebilen şeyle titizlikle desteklenmesidir.
Ayrıca: AI, finansal hizmetlerde insan yaratıcılığının değerini artıracak, diyor AWS
Prepare dinner’un dediği gibi, “Akıl yürütme bir mannequin alır ve üretebileceği tüm olası veriler hakkında doğru bir şekilde konuşmamıza izin verir.”
Prepare dinner, otomatik akıl yürütmenin bu titiz doğrulamayı nasıl başardığını gösteren bir örnek olarak kısa bir kod parçacığı verdi.
Prepare dinner’un kitlesine açıkladığı gibi, bir bilgisayar kodundaki bir talimat döngüsü – kesin olarak – ifadelerinde belirlenen koşullara dayanarak bir noktada koşmayı bırakması tahmin edilebilir. Öyleyse, “Bu döngü sonsuza kadar çalışabilir mi?” mantıksal analizle cevaplanabilir.
Prepare dinner’un örneğinde, iki değişken, x ve y, tamsayılardır; Y pozitiftir ve x y’den daha büyüktür. Y, x’in değerini azaltarak x’den tekrar tekrar çıkarılır. Sonunda, y’yi x’den çıkarılması Y’den daha küçük hale getirir. Bu noktada, kod döngüsünün koşulları ihlal edilmiştir ve döngü sonlandırılır.
Basit gerçek – sonunda X’in y’den daha küçük olacağı – kod döngüsünün kendisini kapsamlı bir şekilde çalıştırmadan mantıksal olarak çıkarılabilir. Bu belki de otomatik akıl yürütmenin en önemli unsurudur, Prepare dinner’un tekrar tekrar geri döndüğü bir ilke: Otomatik akıl yürütme, kapsamlı deneme ve hatadan ziyade mantıkla ilgili temel soruları cevaplayabilir.
“Sembolik yapay zeka budur,” dedi Prepare dinner. “Argümanları adım adım buluyoruz ve her ifadenin doğru olduğundan emin olmak için matematiksel mantığın temellerini kullanarak mekanik olarak kontrol edebiliriz. Ve daha sonra otomatik akıl yürütme, bu formun argümanları için algoritmik arayıştır.”
Prepare dinner, bu tür adım adım çözümlerin 1950’lerin sonlarında AI’nın şafağına geri döndüğünü söyledi. Aslında, 1959’da, en üst düzey bir IBM makinesi olan 704, tüm teoremleri kanıtlamak için bir tür otomatik akıl yürütme yaptı. Whitehead ve Russell’ın ünlü Principia Mathematica.
Ama o zamandan beri çok ilerleme oldu, Prepare dinner izleyiciye söyledi. Yeni algoritmalarla “araçlar çok daha iyi olmaya devam ediyor”.
Ayrıca: Deepseek AI nedir? Güvenli mi? İşte bilmeniz gereken her şey
AWS, AWS hizmetlerinin SLAS’a göre teslimatını garanti etmek veya ağ güvenliğini doğrulamak gibi gerçek dünya görevlerini elde etmek için on yıldır otomatik akıl yürütmeyi kullanıyor.
Bir sorunu, kod döngüsü gibi adım adım mantıksal olarak değerlendirilebilen terimlere dönüştürmek, ihtiyaç duyulan tek şeydir.
Örneğin, ağ güvenliği genellikle kesinlikle doğru veya kesinlikle yanlış olan ifadeleri içerir, açıklanan Prepare dinner, bu da koşulların karşılandığını veya ihlal edilip edilmediğini otomatik olarak belirlemek için kod döngüsüyle aynı şekilde check edilebileceği anlamına gelir.
“Sorulara baktığınızda [AWS] Müşteriler, ‘Herkes için’ ve ‘Her Zaman’ ve ‘Asla’ gibi birçok kelime kullanıyorlar, örneğin Prepare dinner gibi “Verilerim her zaman dinlenme ve transitte şifreli mi?”
Prepare dinner, “Bunlar evrensel ifadelerdir; sonsuz büyük olmasa da, sonsuz set olmasa da çok büyük bir şekilde değişiyorlar,” dedi Prepare dinner. Prepare dinner, “Bu tür mutlakları bilmek için herhangi bir politikayı kapsamlı bir şekilde check etmek mümkün değil.” Dedi. “Tüm olası yetkilendirme taleplerinin kapsamlı bir şekilde check edilmesi gereken güneşin yaşam sayısı, yazılması için 92.686 basamak alacaktır” – başka bir deyişle.
Otomatik Akıl Yürütme, AWS’nin Kimliği ve Erişim Yönetimi Aracı Kullanma IAM AnalizörPrepare dinner, dört yıldır ücretsiz olarak mevcut olan “aynı sorunu saniyeler içinde çözebilir” dedi. Diyerek şöyle devam etti: “Bu, kapsamlı testlerin aksine akıl yürütme ve matematiksel mantığın değer önerisidir.”
Prepare dinner, otomatik akıl yürütmenin gücünün giderek daha fazla “yapay süper zeka” olacağı anlamına geldiğini savundu.
Ayrıca: Openai’nin O1’i herhangi bir büyük AI modelinden daha fazlasıdır. Bu neden önemli
Prepare dinner, “Bir süredir yapay süper zeka türümüz vardı, eğer isterseniz, sadece JSON konuştu.” Dedi. Otomatik akıl yürütme, “başlıkları yakalayan” şeyler olan “açık matematik varsayımlarını çözmek” için kullanıldı.
Diyerek şöyle devam etti: “İnsanların yüz yaşamı asla çözemeyeceği milisaniye veya saniye veya saatler içinde çözüyoruz.”
AWS’deki diğer kullanımlar arasında AWS tarafından geliştirilen açık kaynaklı kodun doğruluğunu kanıtlamak ve hatta “AWS’nin ön kapısının doğruluğunu kanıtlamak”, yani saniyede iki milyar kez müşterilerden gelen AWS’ye erişim taleplerinin izin verilip verilmeyeceğini değerlendirmek anlamına gelir.
Prepare dinner, tüm bu uygulamaların – AIM analizörü, kod kanıtlama, AWS erişim yetkisi ve diğer birçok araç ve hizmet – Zelkova adlı AWS’de politikaları matematiksel formüllere çevirebilen dahili otomatik akıl yürütme altyapısından yararlandığını söyledi.
Prepare dinner, otomatik akıl yürütme ve Zelkova için bir ivmenin birçoğunun finansal hizmetler endüstrisinden geldiğini söyledi.
Yatırım bankasına ve hedge fonuna atıfta bulunarak Prepare dinner, “Goldman, Bridgewater gibi insanlarla gerçekten güzel ortaklıklar yaşadık” dedi. Teknoloji, bu müşterilerin ekiplerinin “daha hızlı konuşlandırılmasına ve aslında çok para tasarruf etmesine” yardımcı oldu.
Ayrıca: Google’ın DeepMind Birimi, AI insan bilgisinin ötesine geçti
(AWS için finansal hizmetlerde piyasa geliştirme çabalarının başkanı olan John Kain, yakın zamanda ZDNet ile finansal müşteriler için otomatik akıl yürütmenin kullanımı hakkında konuştu.)
Otomatik akıl yürütmenin geleceği, onu nöro-sembolik olarak adlandırılan bir sentez olan üretken AI ile eritiyor.
En temel düzeyde, doğal dil terimlerinden, Zelkova tarafından mantık kullanılarak titizlikle analiz edilebilen formüllere dönüştürmek mümkündür.
Bu şekilde, Gen Ai, teknik olmayan bir bireyin hedeflerini gayri resmi, doğal dil terimleriyle çerçevelemesinin ve daha sonra bunu otomatik olarak alıp titizlikle uygulamaya devam etmesinin bir yolu olabilir. İki disiplin, logianlara resmi kanıtlara, başka bir deyişle erişim sağlamak için birleştirilebilir.
Ayrıca: Apple’ın tartışmalı araştırma makalesi bize gerçekten LLMS hakkında bilgi veriyor
Diyerek şöyle devam etti: “Finansal hizmetlerde, göçmenlik hukukunda, otomatik akıl yürütme kontrolleriyle uzmansınız, bir bireye bunu kodlama yeteneği veriyoruz ve işte elde edilen kurallar.”
Bir melezin diğer nedeni, özellikle halüsinasyonlar veya konfabülasyonlar olarak adlandırılan, büyük dil modellerinin (LLM) yanlış iddialar üretme eğilimi, bazen çılgınca böyle olan üretken AI’nın sınırlamaları ile başa çıkmaktır.
“İnsanlar onlar için çok heyecanlandı [LLMs]ve şimdi fark etmeye başlıyorlar ki, oh, bekle, bunların bazılarının sınırlamaları var, “dedi Prepare dinner.” Sadece sonsuz verileri bu şeylere zorlayamazsınız ve her zaman daha iyi olacaklar. “
Akademisyenler, özellikle mevcut üretken AI yaklaşımının eleştirmenleri, uzun zamandır hibrit bir nöro sembolik yaklaşım fikrini tartıştılar. Notu Not Gen ai şüpheci Gary Marcus, Gen Ai’nin gerçekte topraklamak için resmi bir mantık gibi bir şeye ihtiyacı olduğunu öne sürdü.
Ayrıca: AI modelleri her ölçütü tıkayan insan değerlendirme zamanı
Adlı girişim destekli bir girişim bile var Sembolik Misyon ifadesi, LLM’lerin sınırlamaları olarak gördüklerini aşacaktır.
Prepare dinner, hibrit yaklaşımın pratik bir örneğini sundu: sohbet botlarının doğruluğunu kontrol etmek.
“Bir sohbet botunda sorularınız ve cevaplarınız var ve bilmek istiyorsunuz, bu doğru mu?” dedi aşçı. Otomatik akıl yürütme, ifadeleri resmi mantığa göre değerlendirmenizi sağlar.
Bir örnek, AWS’nin şu anda önizlemesinde bir tekliftir, AWS Re: Invent, adı verilen bir tekliftir. Otomatik akıl yürütme kontrolleri. Program bir Chatbot’un doğal dil çıktısını alabilir ve daha sonra doğrulanabilecek resmi mantığa dönüştürebilir.
Prepare dinner, örnek olarak bir banka kredisi chatbot ile sohbet etti. Bir kişi, kredi başvurusu için onay almanın ne kadar sürmesi gerektiğini sorar. Chatbot, “1 İş Günü Onay” gibi bir dizi ifadeyle yanıt verir.
Otomatik akıl yürütme, bottan gelen cevapların doğru olup olmadığını doğrulamak için çalışır.
Açıkladı Prepare dinner, “Arka planda, yaptığımız şey doğal dil metnini alıyoruz, matematiksel mantığa eşleştiriyoruz, ifadelerin doğruluğunu kanıtlıyoruz veya çürütüyoruz ve sonra tanıklar sağlayabilmeniz için, bir müşteri olarak, argümanın günlüğünü, mülkün doğru olduğunu, ancak denetlenebilecek bir şekilde kullanabileceğiniz.”
Prepare dinner, otomatik akıl yürütmenin ajan yapay zeka çağında daha da önemli olacağını söyledi. “İşlerin gittiği yer, ajanlar hakkında daha fazla duyuyoruz; hype eğrisinde, bu yeni, yeni bir giriş” dedi.
Ayrıca: Google’ın yeni AI Aracı Opal, Uygulamalara Dönüştürüyor, Kodlama Gerekmiyor
“Eğer doğal dilin sizin adınıza paranızla tek yönlü kapı kararları veren eyleme dönüştürülmesine izin verecekseniz, itibarınızla, kariyerinizle, kodunuzla, bu doğruluk kesinlikle çok önemli olacak. Ajan AI ile, sadece ölümlülerin aslında dağıtılmış sistemleri yazmasına ve yürütmesine izin veriyoruz.”
Ajan AI, paralel olarak çalışan birçok AI sisteminden oluşuyor ve otomatik akıl yürütmenin AWS’de diğer dağıtılmış sistemlerin çalışmasını çözme şeklini çözmesi gerektiğini savundu.
Örneğin, AWS’nin S3 depolama sistemi durumunda, dahili araç Zelkova, “dağıtılmış sistem tasarımının doğruluğunu kanıtlamak” için kullanıldı.
“S3 [Amazon’s object storage] Kaputun altında yüzlerce protokol var, “Prepare dinner açıkladı.” Tüm makinelerin protokolleri doğru bir şekilde konuştuğunu varsayarsak, güçlü bir tutarlılık elde edersiniz – toplu olarak doğru sonucu elde edeceğiz. “
Aynı grup oylama yaklaşımının, kalabalığın bir tür bilgeliği olan ajanların eylemlerini doğrulamak için kullanılabileceğini açıkladı.
Ayrıca: Hacker, Amazon’un Q AI kodlama asistanına kötü niyetli ‘silme’ komutunu kaydırıyor – ve geliştiriciler endişeli
“Bu, otomatik akıl yürütme ile çok hızlı ve çok kolay gösterebileceğimiz bir şey.”
Prepare dinner, otomatik akıl yürütme ve Gen AI birleşmesinin ilerleme kaydetmeye devam edeceği konusunda iyimserlik ifade etti.
“Hayatta olduğum için mutluyum ve şu anda bu alanda uygulayıcı olduğum için mutluyum” dedi. “Çünkü bu dallar gerçekten çok hızlı bir şekilde bir araya geliyor.”
Konuyu daha fazla keşfetmek isteyenler ile başlamak isteyebilir. Cook’un 2021’den otomatik akıl yürütme üzerine tanıtım blog yazısı.
AI hakkında daha fazla hikaye ister misiniz? İnovasyon için kaydolunhaftalık bültenimiz.
