Nagyszabású mesterséges intelligencia-modellek gyakran pazarlóan kezelik a kiértékelendő információkat, így erőforrásaik jelentős részét haszontalan adatok feldolgozására fordítják. A Google által javasolt megközelítés segíthet ezen hatékonysági problémák megoldásában, amely meglepően letisztult módon közelíti meg a jellemzők kiválasztását.
Felmerül a kérdés, hogy miként válasszuk ki azokat a tulajdonságokat, amelyek valóban hozzájárulnak az előrejelző modellek pontosságához, miközben a haszontalan vagy redundáns adatokat figyelmen kívül hagyjuk. A funkciók kombinációja váratlanul növelheti információtartalmukat, vagy érvénytelenné tehet más, önmagukban fontosnak tűnő jellemzőket.
Egyedülálló gondolatmenet fejlődik ki abból, ahogyan a szekvenciális figyelem lépésenként elemzi a bemeneteket, minden újabb választás után újraértékelve a maradék lehetőségeket. Olyan kérdések is felmerülhetnek, hogy miként használható ez a stratégia különféle modellekben, például lineáris regresszióban vagy modern neurális hálózatokban – és hogyan képes mindezt szilárd matematikai alapokra helyezni.
Bepillantást nyerünk abba, miként tehetők gyorsabbá és olcsóbbá a modellek, illetve hogyan alkalmazható ez a megközelítés akár nyelvi modellek, ajánlórendszerek vagy biotechnológiai kutatások során. Az előadás érdekes példákkal és hasonlatokkal világítja meg, mekkora jelentőséggel bírhatnak ezek az egyszerű, lépésről lépésre haladó algoritmusok a következő generációs mesterséges intelligencia fejlesztésében.
