Neuronale Netze und Deep Learning: Architektur des Lernens

Als die NASA für Apollo 13 einen CO2-Filter improvisieren musste, tat sie dies mit dem Verständnis der Grundprinzipien von Luftstrom und Druck. Das ist echtes Engineering. Im Gegensatz dazu wird vieles von der „Intelligenz“, die wir heute konsumieren, wie eine teure Fernbedienung behandelt: Wir drücken einen Knopf und hoffen auf ein Wunder, ohne zu verstehen, dass neuronale Netze im Wesentlichen mathematische Bit-Strukturen sind, die versuchen, komplexe Atome darzustellen.

Das große aktuelle Problem ist, dass wir Netze bauen, die wie Dateninseln innerhalb von Unternehmen fungieren. Sie sind nicht in den realen Fluss integriert. Um dies zu lösen, kehren wir zur Analogie des Digitalen Zwillings zurück. Wie Cinto Casals, KI-Ingenieur, beschreibt, ist ein tiefes neuronales Netz nichts anderes als die Inferenz-Engine eines Digitalen Zwillings, die dafür zuständig ist, zukünftige Zustände basierend auf der vorherigen Datenarchitektur vorherzusagen.

Wir implementieren den „Schritt Null“ als methodisches Unterscheidungsmerkmal. Wir beginnen nicht mit dem Kauf massiver GPUs (Atome); wir beginnen mit dem Entwurf der Organisation der Trainings-Bits. Die Vision ist die unsichtbare Technologie, bei der Deep Learning mit der Umgebung verschmilzt und Logistik oder Energieverbrauch autonom optimiert, ohne dass der Benutzer mit einem Interface interagieren muss. KI wird so natürlich wie Elektrizität.

Wenn Ihre KI-Strategie nur darauf basiert, Rechenleistung ohne klare Informationsarchitektur zu kaufen, betreiben Sie dann Engineering oder füttern Sie nur eine Konsummaschine, die Sie nicht verstehen?