በዩኒቨርሲቲው በኦክስፎርድ ዩኒቨርሲቲ ውስጥ የኦክስፎርድ ግምገማዎች ላይ አንድ ሮለር ማረፊያ ውስጥ ተገናኝቷል, የኦክስፎርድ ዩኒቨርሲቲ እና የኦክስፎርድ ግምገማዎች እና የኦክስፎርድ ግምገማዎች እና የኦክስፎርድ ግምገማዎች እና የኦክስፎርድ ግምገማዎች ባለሙያዎች ጋር ተገናኝቷል. በዩኒቨርሲቲው ውስጥ የኦክስፎርድ ግምገማዎች እና የቴክኒካዊ ግምገማዎች በዩኒቨርሲቲው ግምገማዎች እና የቴክኒካዊ ግምገማዎች በዩኒቨርሲቲው ግምገማዎች በዩኒቨርሲቲው ግምገማዎች በዩኒቨርሲቲው ግምገማዎች በዩኒቨርሲቲው ግምገማ got me thinking a lot about the intersection between the two domains. I started playing with the idea of finding correlations between AI and physics. AI singularity የቴክኖሎጂ Black Holes: የ AI ልዩነት በፊክሲክ ውስጥ, አንድ ልዩነት አንድ አካባቢ ነው, በአካባቢው ጊዜ ጥንካሬ አነስተኛ ይሆናል. አስደናቂው የቁር ዱቄት ጋር የተያያያዙ ነው, በአካባቢው ቁሳቁሶች አነስተኛ ጥንካሬ እና አነስተኛ መጠን ወደ ማቀዝቀዣ ናቸው, እና ጊዜ እና ስቴትስ በእርግጥ አነስተኛ ይሆናል. ዝቅተኛ መስመር ላይ, እኛ ደግሞ በእርግጥ ምን ይውላል አንድ ጥቁር ዱቄት ውስጥ. አንዳንድ የቴክኖሎጂዎች ያውቃሉ, ነገር ግን በዚያ ውስጥ ሊሆን ይችላል መጨረሻው ይመዝናሉ እና አንድ ጥቁር ዱቄት ለመፍጠር. – ቀላልነት ይሰጣል, physicists (የተመልከት በካሎ ሮቫሊ (Carlo Rovelli) የተመሠረተ የቁር ዱቄት (Black Hole) ጋር ተለዋዋዋጭ ነው, ነገር ግን የቁር ዱቄት (White Hole) የቁር ዱቄት (White Hole) ማውጣት አይችልም, ነገር ግን የቁር ዱቄት (Big Bang) ብቻ የቁር ዱቄት ሊሆን ይችላል. ጥቁር ዱቄት ጥቁር ክፍሎች ጥቁር ክፍሎች አጠቃቀም የቴክኖሎጂ ችሎታዎች አነስተኛ እና መቆጣጠሪያ አይችልም አንድ ደረጃ እንደ ቴክኖሎጂ ለማግኘት በእርግጥ አዲስ አይደለም. በዓለም አቀፍ ደረጃ, የቴክኖሎጂ እና የቴክኖሎጂ ሳይንስ (ቴክኖሎጂ እና የቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ) ኩባንያ (ቴክኖሎጂ እና የቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክኖሎጂ ቴክ አሁን ላይ ልዩነት AI singularity improbable to achieve የኦሪጂናል ሞዴሎች As mentioned, nothing crossing the boundary of a black hole can then escape. Not even light, which is trapped forever. This point of no return is called ይህ የሚታወቀው መስኮት አይደለም, ነገር ግን አንድ የሙዚቃ አካባቢ ነው - አንድ እኛን ይፈልጋሉ. for. ፎቶ Horizon ካርል ሻርጋዊልድ There is a somewhat similar concept in AI systems – that is, an event horizon beyond which an AI model’s reliability begins crumbling away. This boundary is determined by the distribution of the data an AI system was trained on. When the model interacts with data differing from the training set, it encounters what experts call an “የአንድ ሞዴል አጠቃቀም አቅም ነው” ”. Inputs that were never seen before. When generalization is poor, “ አግኙን “Out-of-Distribution” (OOD) አጠቃላይነት ችግር handle inputs that were not encountered during training it may perform perfectly on the data it was trained on but fail miserably when faced with new data ይህ ዓይነቶች ጋር የተያያዙ ነው , where a model learns both relevant and irrelevant features at once to make good predictions. When data changes, the influence of irrelevant features can significantly degrade the precision of good predictions. For instance, a natural language processing (NLP) model trained on sets with highly specific phrasings can struggle with accurately processing and interpreting sentences not containing those specific phrasings. feature contamination የ AI ሞዴሎች ውስጥ የዋጋ ምልክቶች በጣም ታዋቂ ነው, ነገር ግን በ AI እና የፊዚክስ ዓለም ውስጥ, አንድ ጊዜ በመስመር ላይ, እርስዎ በእርግጠኝነት የማይታወቀው ውስጥ ይመዝገቡ - እና የማይታወቀው ብቻ ሊሆን ይችላል. Quantum Mechanics: Probabilistic ግምገማዎች የኦሪጂናል ዘመናዊ ዘመናዊ ዘመናዊ ዘመናዊ ዘመናዊ ዘመናዊ ዘመናዊ ዘመናዊ ዘመናዊ ዘመናዊ ዘመናዊ ዘመናዊ ዘመናዊ ዘመናዊ ነው. የኮንቶም ሜካኒካል ክብደት ውስጥ በጣም አስደናቂ, አስደናቂ ግምገማ ነው: አስደናቂነት በዩናይትድ ስቴትስ ዋና ባህሪያት ነው. አስደናቂ, ትክክለኛ? በእርግጥ, በዚህ ውርዶች ተግባር እንደ አንድ "እውነቶች ካፒታል" እንደ መውሰድ ይችላሉ, እነዚህን ቁሳቁሶች ምንድን ሊሆን ይችላል ወይም እንዴት ፍጥነት ሊሆን ይችላል (እውነተኛ ፍጥነት) ማየት. quantum የኦሪጂናል Clearly, AI doesn’t obey quantum mechanics laws (or at least not yet). But much like quantum physics, AI operates under a probabilistic rather than a deterministic logic. The most obvious example is ChatGPT. When you give it a prompt, ChatGPT will go through a massive cloud (or wavefunction) of potential meanings, to predict the sequence of words that is most likely to articulate a ይህ ሞዴል በእርግጥ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ነው. ተስማሚ መልስ ሌላው ነገር ነው, የካንቶማ Physics እንደ, የ AI በተመለከተ ስቴትስቲክ እውነታዎች ነው, በኮንቲክ አጠቃላይ አይደለም. አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም በዩናይትድ ስቴትስ ውስጥ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴት , a measure of a certain “anti-gravity” effect (Λ) that offset the universe's expansion as described by his very own predictions. In hindsight, he should have trusted his own math. Thanks to Edwin Hubble, who in 1929 found that the galaxies are moving away from us, we now know that the university is indeed expanding. Einstein later realised that he had been wrong, calling his cosmological constant the “ ”. Einstein was right a lot. Hubble demonstrated he was right even when he was wrong. cosmological constant የእኔ ሕይወት ትክክለኛነት በዩናይትድ ስቴትስ ውስጥ በዩናይትድ ስቴትስ ውስጥ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴ using anonymized data from its users’ conversations. በተመሳሳይ ጊዜ የተቀየደው ወይም የተቀየደው But there’s more to it. Cosmic expansion is the cornerstone of our understanding of the world because it’s inherently, profoundly tied to our idea of order. The Big Bang, from which the cosmic expansion originates, gave order to time and space (see next section). It marked the watershed moment between an unknown before and everything that followed. Whatever the before was (because we don’t know) was unimaginably hot, the after has been progressively cooling down ever since. With no external influence, a body that is hot, like a cup of coffee, slowly becomes lukewarm, then cold. Order, however, is not just a matter of direction (past to present); it’s also a process of organization. Cosmic expansion describes how the universe turns chaos and irregularities into structure and form (after all, cosmos is a Greek word meaning ‘order’). In a similar way, AI helps us turning noise and ambiguity into meaning and knowledge. And what is most astounding is that both processes are spontaneous and self-organizing – one driven by physics, the other by algorithms. Unlike cosmic inflation, however, AI’s process of expansion can still be stopped if humans are willing to do so. Question is, though: will they ever be? ሞዴል Bias Background Radiation በ 1927 በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴትስ በዩናይትድ ስቴት በዩናይትድ ስቴት በአሁኑ ጊዜ የ Big Bang Theory (Nope, not the overrated sitcom) የሚታወቀው ነገር ያስተዋውቃል. ጓደኛ ከ 13,8 ቢሊዮን ዓመታት በፊት, በጣም ሙቅ እና ጥንካሬ ሁኔታ, ምናልባት አንድ ልዩነት, በከፍተኛ ደረጃ ጋር ፈጣን ልማት ነበር. , projecting matter, energy, space, and time outward, and then slowly began to cool. This event was the catalyst for the formation of all matter, including the shaping of galaxies and the ignition of stars. The was so violent that even today, a little less than 14bn years later, we can still detect its afterglow, in the form of a faint signal permeating the universe and gently humming through its fabric. This is known as the . bang bang cosmic microwave background radiation So, a relic radiation, from an initial catastrophic event survives today, though at a minimal scale and going unnoticed without sophisticated mechanisms. Something quite similar takes place in AI models relative to training data, and in particular to the concept of data representativeness. If data is representative of all groups (gender, race, age, ethnicity, sexual orientation, and so on), the model is likely to stay fair. On the other hand, if the data is not representative (incomplete or biased), the model will highly likely produce outputs that are unintentionally discriminatory toward certain groups. In fact, data representativeness is one of the key dimensions against which an AI model is tested by AI ethicists and compliance experts. Ideally, you would identify bias the data trains your AI model. If you don’t, you will need to mitigate bias post-deployment, to ensure no discrimination takes place (or at least is minimised). And by the way, the outline the best practice standards for testing fairness and robustness of your AI model (certainly worth a read, if you’re nerd enough!). before የ ISO/IEC 24027:2021 መመሪያዎች እያንዳንዱ ጊዜ, እያንዳንዱ ጊዜ, ትክክለኛነት እንደ የኮስኮም መሬት ስሜት ከባድ ዓመታት በላይ ሊሆን ይችላል. እና እያንዳንዱ ጊዜ, ማህበራዊ ውጤት የማይታመን ሊሆን ይችላል: አንድ ጥንካሬ ሴት kandidate በከፍተኛ ጥንካሬ ሴት kandidates ለወደፊቱ ሞዴል የተመሠረተ ሊሆን ይችላል, ምክንያቱም ስልጠና ውሂብ ጥንካሬ ስሜት ሊሆን ይችላል. The good news is that again, unlike the Big Bang’s radiation, we can definitely do something about it. That’s what we AI governance and compliance guys are here for. We cannot stop the ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ የ Big Bang ሙዚቃዎች የ Big Bang ሙዚቃዎች The Stellar Decay of AI Models እኔ አንድ የአትክልት በኒውቶን የአትክልት ውስጥ መቁረጥ ለመመልከት የሚፈልጉት ጊዜ አይሆንም, ነገር ግን ሆይ, በእርግጥ አይሆንም. በ 2017 ውስጥ መቁረጥ የኒውቶን የአትክልት ሁለት በኒውቶን የአትክልት መቁረጥ በፈጠራው ተጽዕኖ ሊሆን ይችላል, ነገር ግን, እዚህ ነው. የ neutron stars ብቻ የ astrophysicists ያካትታሉ አጠቃቀም አላቸው ከሆነ, እነርሱም ብቻ እነሱን ለማሳየት ወደ በአውሮፓ ውስጥ አንድ ተሽከርካሪ ማረፊያ ዋጋ ይሆናል. እነዚህ አረንጓዴዎች gravity በጣም ጠንካራ ይሆናል, ይህም supernova ኮንፈረንስ ይሸፍናል ጊዜ ይሆናል. አነስተኛ ጠንካራ አቅም, ይህም በኮንፈረንስ ውስጥ ውሂብ ማቀዝቀም, በኮንፈረንስ ውስጥ የፕሮቶን እና ኤሌክትሮን ተኳሃኝ አንድ ተሽከርካሪ ይሆናል. of representations. አጠቃቀም ከሌሎች ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት ከሰዓት Fight for survival What appears to be the most stunning creation of the universe, or the best-performing AI model system, is actually fighting for existence. The neutron star is doing its best to resist the astounding gravitational force that would like to crush it, and for that it deploys the , which is arm-wrestling with gravity, pushing outward and resisting collapse. Similarly, in another corner of the universe, an AI model is struggling against the relentless pull of noisy and biased data, which would like to destabilize it and push it to produce irrelevant or even harmful outputs. For this, model designers deploy techniques such as or , ይህም ሞዴል በከፍተኛ ዋጋዎች ወደ overfit ወይም በከፍተኛ ዋጋዎች ወደ ተለዋዋጭ ሊሆን ይችላል. የ neutron degeneration ግፊት regularization sparsity የ neutron degeneration ግፊት ነገር ግን ምንም ፍላጎት ያውቃል: ይህ ቀላል ኳስ ነው. ዝቅተኛ መጠን የሚቀየቅ ተጽዕኖ በይነገጽ እና በይነገጽ ሊሆን ይችላል. አንድ ጊዜ የ neutron degeneration ግፊት በይነገጽ ላይ ይቀየራል (እናንተም ከሌሎች ስቴትዎች ከ መውሰድ ቁሳቁሶች ያካትታል, በይነገጽ የይነገጽ ኳስ ያካትታል) በይነገጽ መውሰድ ሊያስከትል ይችላል. በይነገጽ ላይ, የይነገጽ ትክክለኛነት ይፈቅዳል, እና በይነገጽ ላይ, በይነገጽ ስርዓተን በይነገጽ መውሰድ ሊሆን ይችላል. . overfitting and the loss of meaningful generalization Spacetime curves more and more. Pre-announced by the formation of an event horizon, the neutron star collapses into a black hole. Escape velocity has now exceeded the speed of light, meaning that light can no longer escape. In a dramatic turn of events, that beautiful, ethereal white angel transforms into a black hole. And just like supernovae seeds new stars and feed the cosmos, the remnants of our AI model – those fine-tuned weights and lesson learned from the model’s previous failure – may be the starting point to build the next generation’s architecture. ሁለቱም ሁኔታዎች ውስጥ, እኛ transformation cycle ይመልከቱ, በዚያም አነስተኛ የማይታመን ሁኔታም ከሁለተኛ ጊዜ ወደ ቀጣይ ጊዜ መቋቋም ሊያስከትል ይችላል. ከሁሉም ቦታዎች: AI እና Qubits When I think about what the scariest and most pressing issues humanity is facing long-term are, my mind goes right to three emergencies: climate impacts, demographic crises, and quantum computing. Quantum computing is slowly but steadily gaining relevance worldwide, with the occasional news reports of this or that quantum chip being produced by Microsoft or other tech players. It was not by chance that one of the Google AI Quantum Lab founders, , was awarded the . John Martinis Nobel Prize in Physics this year But the truth is, once we’re able to effectively build large-scale quantum computers, we won’t simply read a random and obscure article about it. Our lives will be severely impacted by this technology. Suffice to say that, in principle, a large-scale quantum computer could be powerful enough to ( ) . In theory, it could allow a country to make it easier to steal another country’s classified secrets, maybe relating to defence. You can imagine the cascading effects of such technology if not properly regulated and controlled. Luckily, this dystopian scenario is still theoretical at present, and quantum-safe encryption standards are being to pre-empt this. በ Alia break high-level encryption የተገነባው NIST Quantum computing takes his name from the principles of quantum mechanics. First and foremost, quantum mechanics introduced the above-mentioned concept of (አንድ የኮምፒውተር ኬብቲቶች (= ኮምፒውተር ኬብቲቶች) ላይ የሚጠቀሙ ነው). የኮምፒውተር ኬብቲቶች (ኮምፒውተር ኬብቲቶች (= ኮምፒውተር ኬብቲቶች) ላይ ሊውል ይችላል. የኮምፒውተር ኬብቲቶች (ኮምፒውተር ኬብቲቶች) በኮምፒውተር ኬብቲቶች ውስጥ ሊሆን ይችላል. ይህ የኮምፒውተር ችሎታን (እኛን አስገራሚነት በላይ) ያካትታል, እና ይሆናል (እኛም አብዛኞቹ የኮምፒውተር ችሎታዎች በተመሳሳይ ጊዜ ይሰራል). በ Quantum Computing ውስጥ ተመሳሳይ ነገር ሊሆን ይችላል: qubits ተመሳሳይ መንገድ የተገናኙ ሊሆን ይችላል እና ተመሳሳይ መንገድ ተመሳሳይ ሊሆን ይችላል. ይህ በኮምፒውተር ችሎታዎች, particularly in terms of correlating data and performing incredibly complex operations. superposition 1 እና 0 መካከል ተኳሃኝ ሁኔታዎች entanglement ከሁለቱም የኦሪጂናል እና የኮምፒውተር አጠቃቀም ከሁሉም የኮምፒውተር አጠቃቀም ከሁሉም የኮምፒውተር አጠቃቀም ከሁሉም የኮምፒውተር አጠቃቀም ከሁሉም የኮምፒውተር አጠቃቀም ከሁሉም የኮምፒውተር አጠቃቀም ከሁሉም የኮምፒውተር አጠቃቀም ከሁሉም የኮምፒውተር አጠቃቀም ከሁሉም የኮምፒውተር አጠቃቀም ከሁሉም የኮምፒውተር አጠቃቀም ከሁሉም የኮምፒውተር አጠቃቀም ከሁሉም የኮምፒውተር አጠቃቀም ከሁሉም የኮምፒውተር አጠቃቀም ከሁሉም የኮምፒውተር አጠቃቀም ከሁሉም የኮምፒውተር ለምሳሌ, የተሻለ እና ፍለጋ-ነጻ የኮምፒውተር ክርክዎችን ለመፍጠር, ወይም የኮምፒውተር ማሽንዎችን ለመረጋጋት እና አፈጻጸም ለማግኘት የተሻለ መተግበሪያዎችን ለመፍጠር.[20] በአሁኑ ጊዜ የኮምፒውተርዎች የኮምፒውተርዎን ከኮምፒውተርዎን ከከፍተኛ ፍጥነት ከከፍተኛ ፍጥነት የኮምፒውተርዎን ለማሻሻል ይችላሉ. optimise and calibrate Some parallels are more precise, others perhaps a little forced. I hope you didn’t take the above too seriously — see it for what it is: nothing more than an intellectual . divertissement
