Garvard universiteti nazariyotchi fiziklari guruhi zamonaviy neyrotarmoqlar muvaffaqiyatining matematik tabiatini tushuntirib beruvchi ilmiy ishni eʼlon qildi. Tadqiqotga koʻra, sunʼiy intellekt samaradorligi tasodifiy omillarga emas, balki qatʼiy fizik qonuniyatlarga boʻysunadi. Olimlar neyrotarmoqlarni oʻqitish jarayonini murakkab fizik tizimlar bilan qiyoslab, mashinali oʻqitishdagi «masshtab qonunlari» (scaling laws) fundamental statistik mexanika tamoyillariga asoslanganini isbotladilar. Bu haqda Ixbt.com xabar beradi.
Tadqiqotning markaziy qismi kvant maydon nazariyasidan olingan «renormalizatsiya» tushunchasiga tayanadi. Fiziklar maʼlumotlardagi statistik shovqin xuddi elementar zarralar fizikasidagi kvant fluktuatsiyalari kabi model parametrlarini oʻzgartirishini aniqladilar. Bu jarayon modelning barqarorligini taʼminlaydi va hatto parametrlar soni oʻquv maʼlumotlaridan koʻp boʻlgan holatlarda ham tizimning toʻgʻri ishlashiga imkon beradi.
Olimlar «S-transformatsiya» deb nomlangan matematik usul yordamida oʻqitish xatosi va test xatosi oʻrtasidagi bogʻliqlikni aniqlovchi tenglamalarni keltirib chiqardilar. Bu kashfiyot qimmatbaho test jarayonlarisiz, faqat oʻquv maʼlumotlariga tayanib, neyrotarmoq sifatini oldindan baholash imkonini beradi. Shuningdek, tadqiqot neyrotarmoqlarning ishlashida toʻrt xil rejim mavjudligini koʻrsatib, muhandislarga model yaratishni bashorat qilinadigan ishlab chiqarish jarayoniga aylantirishga yordam beradi.
Eng muhim amaliy natijalardan biri «initsializatsiya toʻsigʻi»ning aniqlanishi boʻldi. Fiziklar neyrotarmoq hajmini cheksiz oshirish har doim ham samarali emasligini isbotladilar. Muayyan sharoitlarda boshlangʻich parametrlarning tasodifiyligi foydali signalni «yutib yuboradi», bu esa modelni yanada kattalashtirishni maʼnosiz qiladi. Bunday holatlarda aniqlikni oshirish uchun neyrotarmoqlarni birlashtirish kabi muqobil yondashuvlar talab etiladi.
Tadqiqot mashinali oʻqitishdagi «qoʻshaloq tushish» (double descent) fenomeniga ham oydinlik kiritdi. Olimlar bu hodisa anomaliya emas, balki qonuniy fizik singulyarlik ekanligini koʻrsatib berdilar. Maʼlumotlar hajmi ortishi bilan modelning «samarali parametri» oʻzgarib boradi, bu esa tizimga murakkabliklar ichidan eng oddiy va aniq yechimlarni topishga imkon beradi.
“Zamin”ni Telegramʻda oʻqing!
