- Lenka Zdeborová, seorang ilmuwan komputer, menggabungkan fisika dengan ilmu komputer untuk memahami perilaku algoritma dalam machine learning.
- Zdeborová menggunakan fisika statistik untuk mempelajari transisi fase dalam materi dan mengaplikasikannya pada perilaku algoritma dalam machine learning.
- Pekerjaan Zdeborová membuka jalan baru dalam pemahaman kita tentang algoritma machine learning dan berpotensi mengantarkan era baru dalam pengembangan algoritma.
pibitek.biz -Lenka Zdeborová, seorang ilmuwan komputer, telah menemukan jalan yang unik untuk menggabungkan fisika dengan ilmu komputer. Perjalanan Zdeborová dimulai dengan novel Isaac Asimov, "Foundation", yang menggambarkan suatu metode matematika untuk memprediksi jalannya seluruh peradaban dengan merata-ratakan perilaku acak miliaran individu. Konsep ini memberikan Zdeborová sebuah "perasaan yang memukau", sebuah perasaan yang kembali saat dia bertemu dengan metode yang benar-benar dapat diterapkan untuk memahami sejumlah besar elemen yang tidak dapat diprediksi.
2 – Startup AI Perplexity Bidik Pendanaan 7 Triliun 2 – Startup AI Perplexity Bidik Pendanaan 7 Triliun
3 – OSCAL TIGER 13: Ponsel Pintar dengan Kamera AI nan Hebat 3 – OSCAL TIGER 13: Ponsel Pintar dengan Kamera AI nan Hebat
Zdeborová kemudian menemukan bahwa metode yang digunakan untuk memprediksi perilaku peradaban ini mirip dengan fisika statistik. Fisika statistik adalah disiplin ilmu yang menggambarkan sifat-sifat materi secara keseluruhan dengan menggunakan aturan yang berlaku untuk molekul individual. Sebagai mahasiswa master fisika di Universitas Charles di Praha, Zdeborová sangat menikmati kekuatan prediktif dari fisika statistik. Ketika Zdeborová melanjutkan pendidikan doktoralnya, penasihatnya menunjukkan padanya sebuah makalah yang menerapkan teknik fisika statistik ke ilmu komputer teoretis, sebuah studi matematis tentang komputasi dan bagaimana algoritma bekerja.
Perasaan familiar itu kembali dengan lebih kuat. Zdeborová menyadari bahwa ilmu komputer teoretis sama menariknya dengan fisika teoretis. Zdeborová saat ini memimpin Laboratorium Fisika Statistik Komputasi di Institut Teknologi Federal Swiss Lausanne (EPFL). Penelitiannya saat ini berfokus pada bagaimana fisika transisi fase dalam materi, seperti air yang membeku menjadi es, dapat membantu memodelkan perilaku algoritma, terutama yang digunakan dalam machine learning. Pekerjaan Zdeborová melibatkan perpaduan unik dari fisika, ilmu komputer, dan matematika.
Ia menggunakan fisika statistik untuk memahami perilaku algoritma dalam ilmu komputer teoretis. Dia tidak terpaku pada kasus terburuk, melainkan pada kasus yang lebih umum, yang lebih relevan dalam machine learning. Zdeborová melihat kemiripan yang menarik antara bagaimana molekul berinteraksi dalam fisika statistik dan bagaimana bit data berinteraksi dalam algoritma. Sama seperti fisika statistik menggunakan distribusi probabilitas untuk memahami perilaku banyak molekul yang berinteraksi, Zdeborová menggunakan distribusi probabilitas yang sama untuk memahami bagaimana bit data berinteraksi ketika suatu algoritma dijalankan.
Zdeborová menekankan pentingnya memahami transisi fase, baik dalam fisika maupun ilmu komputer. Dalam fisika, transisi fase adalah perubahan yang tiba-tiba dan tajam dalam perilaku sistem di bawah kondisi tertentu, seperti air yang membeku menjadi es pada titik beku. Dalam machine learning, Zdeborová menemukan transisi fase yang serupa dalam efisiensi pembelajaran, yang bergantung pada jumlah data pelatihan. Zdeborová meneliti bagaimana jumlah data pelatihan memengaruhi kinerja suatu jaringan saraf.
Dia menemukan bahwa efisiensi pembelajaran bergantung pada jumlah data pelatihan yang tersedia. Zdeborová juga telah menemukan transisi fase dalam kinerja LLM yang disederhanakan. Dia meneliti bagaimana kinerja LLM yang disederhanakan berubah dengan jumlah data pelatihan yang tersedia. Dia menemukan bahwa kinerja model ini mengalami transisi fase, di mana kinerja model secara drastis berubah ketika mencapai ambang batas tertentu dalam jumlah data pelatihan. Zdeborová percaya bahwa memahami transisi fase dalam LLM dapat membantu menjelaskan mengapa model ini dapat melakukan berbagai tugas, seperti menghitung, menjawab pertanyaan dalam bahasa asing, dan menghasilkan teks yang kreatif.
Zdeborová menggunakan analogi mesin uap untuk menggambarkan pentingnya memahami transisi fase dalam machine learning. Dia membandingkan transisi fase dalam machine learning dengan termodinamika. Pada abad ke-18, mesin uap memicu Revolusi Industri, tanpa sepenuhnya memahami termodinamika. Termodinamika muncul berabad-abad kemudian, dan terinspirasi oleh keinginan untuk memahami mesin uap. Zdeborová percaya bahwa mempelajari transisi fase dalam machine learning dapat membantu kita mengembangkan pemahaman yang lebih dalam tentang bagaimana algoritma bekerja, dan membantu kita mengembangkan algoritma baru yang lebih efektif.
Dia menyadari bahwa tujuan ini mungkin tampak tidak masuk akal, tetapi dia tetap bertekad untuk mencapai tujuan itu. Zdeborová adalah contoh bagaimana ilmuwan dari berbagai disiplin ilmu dapat berkolaborasi untuk memecahkan masalah rumit. Karya Zdeborová menunjukkan bagaimana fisika statistik dapat digunakan untuk memahami perilaku algoritma dalam machine learning. Pekerjaan Zdeborová memiliki implikasi yang signifikan untuk pengembangan algoritma machine learning di masa depan. Melalui penelitiannya, Zdeborová membuka jalan baru dalam pemahaman kita tentang bagaimana algoritma bekerja dan bagaimana mereka dapat ditingkatkan.
Namun, pendekatan Zdeborová dalam menggunakan analogi fisika untuk mempelajari algoritma tidaklah tanpa kelemahan. Meskipun analogi ini dapat membantu memberikan wawasan, tetapi juga dapat menyederhanakan kompleksitas algoritma yang sebenarnya. Model fisika yang digunakan untuk mempelajari algoritma seringkali merupakan versi yang disederhanakan dari algoritma yang sebenarnya, yang tidak sepenuhnya mewakili kompleksitas algoritma yang sebenarnya. Model-model ini juga dapat gagal dalam menangkap berbagai faktor kompleks yang memengaruhi perilaku algoritma dalam dunia nyata.
Terlepas dari kekurangannya, pendekatan Zdeborová dalam menggunakan analogi fisika telah memberikan kontribusi yang berharga untuk pemahaman kita tentang algoritma machine learning. Pekerjaan Zdeborová menunjukkan bagaimana penelitian lintas disiplin ilmu dapat menghasilkan wawasan yang berharga. Dia membuka jalan baru dalam pemahaman kita tentang bagaimana algoritma bekerja dan bagaimana mereka dapat ditingkatkan. Pekerjaan Zdeborová menekankan pentingnya untuk tetap terbuka terhadap cara berpikir baru dan menggunakan analogi dari bidang lain untuk memahami masalah dalam bidang lain.
Zdeborová adalah contoh bagaimana ilmuwan dapat memanfaatkan alat dari berbagai disiplin ilmu untuk mencapai tujuan ilmiah yang ambisius. Pekerjaan Zdeborová, yang menggabungkan fisika, ilmu komputer, dan matematika, berpotensi untuk mengantarkan era baru dalam pemahaman kita tentang algoritma dan machine learning. Pekerjaan Zdeborová telah meningkatkan pemahaman kita tentang perilaku algoritma dalam machine learning. Dia telah menunjukkan bagaimana fisika statistik dapat memberikan alat yang berharga untuk mempelajari algoritma kompleks.
Pekerjaannya menginspirasi para ilmuwan untuk terus menyelidiki hubungan antara fisika dan ilmu komputer. Zdeborová telah membuka jalan baru dalam penelitian machine learning. Karya dan dedikasinya telah menginspirasi generasi baru ilmuwan untuk meneruskan penyelidikannya di bidang ini. Zdeborová merupakan bukti bagaimana kombinasi bakat, keingintahuan, dan ketekunan dapat mengarah pada penemuan ilmiah yang penting.
