Kính hiển vi OpenAI

Khả năng của các mạng nơ-ron hiện đại là kết quả của sự tương tác của hàng nghìn nơ-ron (đôi khi hàng chục nghìn hoặc hơn!). Để hiểu hành vi của chúng, chúng tôi muốn có thể nhanh chóng và dễ dàng điều tra các tương tác nơ-ron này một cách chi tiết và chia sẻ những quan sát đó. Điều này đặc biệt đúng trong môi trường hợp tác. Chẳng hạn, một nhà nghiên cứu có thể suy đoán:

Khởi đầuV1 4c: 447 là một máy dò xe hơi được chế tạo từ máy dò bánh xe (4b: 373) và một máy dò cửa sổ (4b: 237).

Khi ai đó đưa ra tuyên bố như thế này, sẽ rất hữu ích nếu những người khác có thể nhanh chóng khám phá những tế bào thần kinh đó, đánh giá tuyên bố đó và khám phá những điều mới. Đây là mục tiêu của OpenAI Microscope.

Kính hiển vi hiển thị một cách có hệ thống mọi nơ-ron trong một số mô hình thị giác thường được nghiên cứu và làm cho tất cả các nơ-ron đó có thể liên kết được. Chúng tôi hy vọng điều này sẽ hỗ trợ cộng đồng khả năng diễn giải theo nhiều cách:

1. Mặc dù các mô hình và trực quan hóa này đã là mã nguồn mở (chúng tôi giúp duy trì thư viện sáng suốt, được sử dụng để tạo tất cả các hình ảnh trực quan hóa trong Kính hiển vi) việc hình dung các nơ-ron rất tẻ nhạt. Kính hiển vi thay đổi vòng phản hồi khám phá tế bào thần kinh từ vài phút thành vài giây. Vòng phản hồi nhanh này rất cần thiết đối với chúng tôi trong việc khám phá các tính năng bất ngờ như máy dò tần số cao-thấp trong quá trình phát triển. mạch dự án.
2. Làm cho các mô hình và tế bào thần kinh có thể liên kết được cho phép xem xét kỹ lưỡng ngay lập tức và khám phá thêm các nghiên cứu đưa ra tuyên bố về những tế bào thần kinh đó. Nó cũng loại bỏ sự nhầm lẫn tiềm ẩn về mô hình và nơ-ron nào đang được thảo luận (chúng ta đang nói về phiên bản nào trong số năm phiên bản của InceptionV1?). Điều này thực sự hữu ích cho sự hợp tác, đặc biệt là khi các nhà nghiên cứu ở các tổ chức khác nhau.
3. Một trong những điều tuyệt vời về khả năng diễn giải với tư cách là một lĩnh vực của ML là mức độ truy cập của nó. So với nhiều lĩnh vực khác, nó yêu cầu quyền truy cập tương đối ít để tính toán. Nhưng mạng thần kinh trực quan hóa một cách có hệ thống vẫn có thể mất hàng trăm giờ GPU. Chúng tôi hy vọng rằng, bằng cách chia sẻ hình ảnh trực quan của mình, chúng tôi có thể giúp duy trì khả năng diễn giải ở mức cao.

Giống như các nhà sinh vật học thường tập trung vào nghiên cứu một vài “sinh vật mẫu”, Kính hiển vi tập trung khám phá một số lượng nhỏ các mẫu một cách chi tiết. Bản phát hành đầu tiên của chúng tôi bao gồm chín mô hình thị giác được nghiên cứu thường xuyên, cùng với một số kỹ thuật trực quan hóa mà chúng tôi thấy đặc biệt hữu ích trong việc nghiên cứu chúng. Chúng tôi dự định mở rộng sang các mô hình và kỹ thuật khác trong những tháng tới.

Chúng tôi rất vui khi thấy cộng đồng sẽ sử dụng Microscope như thế nào và chúng tôi khuyến khích bạn sử dụng lại những nội dung này. Đặc biệt, chúng tôi nghĩ rằng nó có rất nhiều tiềm năng trong việc hỗ trợ Hợp tác mạch—một dự án thiết kế ngược các mạng nơ-ron bằng cách phân tích các nơ-ron riêng lẻ và các kết nối của chúng—hoặc công việc tương tự.

Nguồn: https://openai.com/blog/microscope/