Trong một sự giao thoa sáng tạo giữa phần mềm bảng tính truyền thống và trí tuệ nhân tạo tiên tiến, các nhà phát triển đã tạo ra một bộ sưu tập toàn diện các mô hình AI được triển khai hoàn toàn trong Microsoft Excel. Cách tiếp cận độc đáo này cho thấy cách các mạng neural phức tạp có thể được phân tích và hiểu ở cấp độ toán học cơ bản.
Làm cho AI trở nên dễ hiểu thông qua bảng tính
Dự án giới thiệu một loạt các triển khai AI, từ các khái niệm cơ bản như Softmax và LeakyReLU đến các kiến trúc nâng cao bao gồm Transformers và mạng LSTM. Điều làm cho cách tiếp cận này đặc biệt có giá trị là khả năng giúp các khái niệm AI trở nên dễ tiếp cận và minh bạch hơn. Như một thành viên cộng đồng nhận xét:
Các phép tính mạng neural - về cơ bản - chỉ là toán học cấp trung học phổ thông. Kiến trúc là một cấu trúc liên kết các phép toán cấp trung học. Điều này rõ ràng đến mức các khối xây dựng có thể được thể hiện gọn gàng trong một bảng tính.
Triển khai Cơ bản:
- Softmax
- LeakyReLU
- Temperature
- Multi Layer Perceptron (MLP)
Triển khai Nâng cao:
- Kiến trúc Transformer
- LSTM và Extended LSTM
- Residual Networks
- Cơ chế Self-Attention
- Mamba
- AlphaFold
Tính năng Sắp ra mắt:
- GAN
- VAE
- U-Net
- CLIP
Giá trị giáo dục và sự thấu hiểu cơ học
Việc triển khai trên Excel không chỉ đơn thuần là một điều thú vị về mặt kỹ thuật. Nó cung cấp một công cụ giáo dục vô giá để hiểu cách hoạt động bên trong của các mô hình AI. Không giống như các triển khai mã truyền thống, nơi các phép tính diễn ra ngầm, các triển khai bảng tính yêu cầu tổ chức không gian rõ ràng cho các phép tính. Tính minh bạch này giúp các nhà phát triển và sinh viên phát triển sự thấu hiểu cơ học - hiểu sâu hơn về cách các hệ thống này thực sự hoạt động ở cấp độ toán học.
Vượt xa mạng neural cơ bản
Phạm vi của dự án rất tham vọng, không chỉ bao gồm các khái niệm mạng neural cơ bản mà còn bao gồm cả các mô hình tiên tiến như Mamba và AlphaFold. Các bổ sung trong tương lai hứa hẹn sẽ bao gồm các kiến trúc nâng cao hơn như Mạng đối kháng sinh sản (GANs) và CLIP. Cách tiếp cận toàn diện này cho thấy ngay cả những kiến trúc AI phức tạp nhất cũng có thể được chia nhỏ thành các thành phần dễ hiểu bằng cách sử dụng các phép toán bảng tính cơ bản.
Sáng kiến này cùng với những nỗ lực đáng chú ý khác trong việc làm cho các khái niệm máy tính phức tạp trở nên dễ tiếp cận thông qua các nền tảng không ngờ tới, bao gồm cả những kiến thức cơ bản về thị giác máy tính trong Excel và thậm chí cả máy tính hoàn chỉnh được mô phỏng trong Minecraft, cho thấy xu hướng ngày càng tăng trong việc sử dụng các công cụ quen thuộc để giải mã các khái niệm công nghệ tiên tiến.
Tham khảo: ai-by-hand-excel