ia-machine-learning-linux-kernel-ibm-chris-mason-proposals
Bërthama e Linux-it, zemra që fuqizon gjithçka, nga superkompjuterët te telefonat Android, po përgatitet për një transfuzion të inteligjencës artificiale.
Në një lëvizje të koordinuar që përfshin nga IBM te Meta, zhvilluesit kryesorë kanë filluar të eksplorojnë se si të mësuarit automatik jo vetëm që mund të ndihmojë në shkrimin e kodit, por edhe të integrohet në vetë bërthamën e sistemit operativ për ta optimizuar atë në kohë reale.
Vjaçeslav Dubejko, Një inxhinier i IBM-it ka nisur një propozim në listën e postimeve të zhvilluesve të kernelit: për t'i dhënë Linux-it një kapacitet për vetë-evolucion. Vizioni i tij nuk është i parëndësishëm: integroni një bibliotekë të Mësimit të Makinerisë direkt në bërthamë në mënyrë që nënsistemet të mund të marrin vendime inteligjente, të bazuara në të dhëna, pa ndërhyrje manuale të njeriut.
Koncepti është revolucionar, pasi, për shembull, mund të kishim një sistem skedarësh që parashikon dështimet e diskut përpara që ndodhin, ose një planifikues detyrash që rregullon dinamikisht cilësimet e tij Në varësi të ngarkesës së punës, ai mëson nga modelet e përdorimit të kaluar. Megjithatë, Dubeyko është i vetëdijshëm për sfidat teknike. Bërthama nuk lejon drejtpërdrejt operacionet me pikë lundruese (thelbësore për llogaritjen e rrjeteve nervore) dhe trajnimi i një modeli brenda bërthamës do të degradonte performancën e të gjithë sistemit.
Në terma të përgjithshëm, të mësuarit automatik mund të prezantojë një model vetë-evolucionar dhe me cAftësia e vetë-mësimit në kernelin e Linux-it. Hulumtimi tashmë ekziston. dhe përpjekjet e industrisë për të përdorur qasje ML për konfigurimOptimizimi i bërthamës Linux. Megjithatë, futja e qasjeve të të mësuarit automatik dheNë kernelin e Linux-it, mënyra nuk është aq e thjeshtë ose e drejtpërdrejtë.
Su Zgjidhja e propozuar është një arkitekturë hibrideNjë ndërmjetës modeli të të mësuarit automatik brenda bërthamës që vepron si ndërmjetës. Përpjekjet e rënda (trajnimi dhe nxjerrja e përfundimeve komplekse) Do të funksiononte në hapësirën e përdoruesit (ku ndodhen aplikacionet normale), duke komunikuar me kernelin përmes ndërfaqeve të tilla si sysfs. Ky ndërmjetës do të lejonte që kerneli të funksiononte në mënyra të ndryshme.Nga një "modalitet mësimi" ku teston paraprakisht rekomandimet e IA-së, në një "modalitet rekomandimi" të plotë kur modeli është pjekur mjaftueshëm për të tejkaluar algoritmet tradicionale statike.
Modeli i të mësuarit të vazhdueshëm mund të përvetësohet gjatë fazës së trajnimit. Kjo do të thotë që nënsistemi i bërthamës mund të marrë rekomandime nga modeli i të mësuarit automatik. Edhe gjatë fazës së trajnimit, përfaqësuesi i anës së bërthamës për modelin e të mësuarit automatik mund të vlerësojë gjendjen aktuale të nënsistemit të bërthamës, të përpiqet të zbatojë rekomandime dhe të vlerësojë efikasitetin e këtyre rekomandimeve.
Claude Code si recensues i patch-eve
Ndërsa IBM kërkon të përfshijë inteligjencën artificiale brenda bërthamës, Chris Mason, krijuesi i sistemit të skedarëve Btrfs (dhe aktualisht në Meta), dëshiron ta përdorë atë për ta ndërtuar. Mason ka publikuar kërkesa për rishikim, një grup mjetesh të dizajnuara për t'i kthyer asistentët e IA-së si Claude Code në rishikues ekspertë të kodit.
La Ideja është të trajtohet një nga pengesat më të mëdha në zhvillimin e Linux-it.: rishikim i patch-eve. Projekti i Mason-it i ofron IA-së kontekstin që mungon (specifikimet teknike të nënsistemeve, dokumentacionin e protokollit dhe listat e gabimeve të zakonshme) në mënyrë që të mund të analizojë ndryshimet e propozuara me "rigorozitet". Sistemi i tyre i ndan patch-et e mëdha në detyra më të vogla, analizon grafikët e thirrjeve dhe kontrollon nëse rregullimet janë të sakta. Propozimet për gabimet e raportuara nga mjete si syzkaller janë me të vërtetë të vlefshme.
Edhe pse është ende eksperimentale, rezultatet janë premtuese: Me udhëzimet e duhura, shkalla e pozitiviteteve të rreme të inteligjencës artificiale ka rënë në 10%. Qëllimi nuk është të zëvendësohen mirëmbajtësit njerëzorë, por t'u jepet atyre një "bashkëpilot" që mund të parapërgatit mijëra rreshta kodi që marrin, duke gjeneruar raporte automatike (në formatin review-inline.txt) të gatshme për t'u dërguar në listat e postimeve.
Me këto dy iniciativa, komuniteti i Linux-it po futet në një territor të panjohur, ku sistemi operativ jo vetëm që ekzekuton kodin, por mëson edhe të optimizojë dhe korrigjojë veten.
Së fundmi, nëse jeni të interesuar të mësoni më shumë rreth kësaj, mund të konsultoheni detajet në lidhjen vijuese.