הפעלת מודל בינה מלאכותית על PDP-11 ישן: המתרגל השתמש במעבד של 6 מגההרץ ו־64 קילובייט זיכרון RAM

ווטרן מיקרוסופט מציג את עבודת הממיר על מחשב ישן

*דייב פלמר (Dave Plummer) – מפתח ידוע של Windows,*

*מציג כי מודלים מודרניים של בינה מלאכותית ניתן לאמן גם על ציוד בן עשור.*

מה נעשה
- הציוד: PDP‑11 / 44, מחשב בן 47 שנים עם מעבד 6 MHz ו־64 KB RAM.

- המודל: «Attention 11» – רשת ממיר, כתובה ב־Assembly של PDP‑11 על ידי דמיאן בור (Damien Buret).

- משימת האימון: לבנות רצף הפוך מ־8 מספרים.

אין צורך לזכור דוגמאות; המודל צריך ללמוד את כלל «היפוך» הרצף.

איך זה עובד
1. ייזום – המודל מתחיל עם משקולות אקראיות, דיוק כמעט אפס.

2. אימון – בכל שלב מתבצע מעבר קדימה (8‑bit קבוע נקודה) ועדכון המשקולות.

3. רכישת דפוס בהדרגה – אחרי כמה מאות איטרציות מנגנון תשומת הלב «מגלה» את הכלל, והמודל עובר מהשערה לידיעה אמיתית.

> “אנו רואים אנטומיה מופשטת של האימון עצמו… המכונה בסופו של דבר חוצה קו בלתי נראה – משערה לידיעה.” – פלמר

תוצאות
- דיוק: 100 % במשימת רצף הפוך.

- מהירות: כ־350 צעדי אימון, שזמן ~3,5 דקות על PDP‑11/44 עם מטמון זיכרון.

מה זה אומר לגבי בינה מלאכותית מודרנית
פלמר מדגיש כי העקרונות הבסיסיים של האימון – פעולות מתמטיות חוזרות ונשנות ותיקון טעויות – מיושמים במלואם גם במערכת פשוטה כזו.

«המכונה הוותיקה הזאת אינה חושבת מיסטית; היא רק מעדכנת כמה אלפי מספרים. המהות של בינה מלאכותית מודרנית היא להגדיל תהליך זה.»

כך המחבר證明 כי מנגנון הבסיס של ממירים נשאר אותו, ללא קשר לציוד בו הם פועלים.