W jaki sposób plan transformacji branży IBM wykorzystuje sztuczną inteligencję, 5G i współpracę
"Śmiertelne obliczenia" oznaczają, że analogowe komputery, które ściśle łączą sztuczną inteligencję ze sprzętem, umieszczą GPT-3 w twoim tosterze za 1 dolara, działając na kilku watach mocy.
Według pioniera sztucznej inteligencji Geoffreya Hintona, formy sztucznej inteligencji oparte na uczeniu maszynowym spowodują rewolucję w systemach komputerowych, nowy rodzaj unii sprzętowo-programowej, która może umieścić sztuczną inteligencję w tosterze.
Hinton został poproszony o wygłoszenie referatu na konferencji w uznaniu jego pracy sprzed dekady, "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks", napisanej wraz z jego studentami Alexem Krizhevsky'm i Ilyą Sutskeverem. Artykuł został nagrodzony nagrodą "Test of Time" za "ogromny wpływ" na tę dziedzinę. Praca, opublikowana w 2012 roku, była pierwszym przypadkiem, w którym konwolucyjna sieć neuronowa rywalizowała na poziomie ludzkim w konkursie rozpoznawania obrazów ImageNet i było to wydarzenie, które zapoczątkowało obecną erę sztucznej inteligencji.
Hinton, który jest laureatem nagrody ACM Turing za swoje osiągnięcia w informatyce, odpowiednika Nagrody Nobla w tej dziedzinie, stworzył Deep Learning Conspiracy, grupę, która wskrzesiła dogorywającą dziedzinę uczenia maszynowego wraz z innymi laureatami Turinga, Yannem LeCunem z Meta i Yoshuą Bengio z Instytutu MILA ds. Sztucznej Inteligencji w Montrealu.
W tym sensie Hinton jest królewną SI w swojej pozycji na boisku.
W swoim zaproszonym wystąpieniu Hinton poświęcił większość czasu na mówienie o nowym podejściu do sieci neuronowych, zwanym siecią forward-forward, która eliminuje technikę wstecznej propagacji stosowaną w prawie wszystkich sieciach neuronowych. Zasugerował, że usunięcie siatki typu back-prop, forward-forward może bardziej wiarygodnie zbliżyć się do tego, co dzieje się w mózgu w prawdziwym życiu.
Szkic artykułu jest zamieszczony na stronie internetowej Hintona (PDF) na Uniwersytecie w Toronto, gdzie jest emerytowanym profesorem.
Podejście przyszłościowe może być dobrze dopasowane do sprzętu obliczeniowego dla śmiertelników, powiedział Hinton.
"Teraz, jeśli coś takiego ma się wydarzyć, musimy mieć procedurę uczenia się, która będzie działać w konkretnym elemencie sprzętu i uczymy się wykorzystywać specyficzne właściwości tego konkretnego sprzętu, nie wiedząc, jakie są wszystkie te właściwości" - wyjaśnił Hinton. "Myślę jednak, że algorytm forward forward jest obiecującym kandydatem na to, czym może być ta mała procedura".
Jedną z przeszkód w budowie nowych analogowych komputerów dla śmiertelników jest to, że ludzie są przywiązani do niezawodności uruchamiania oprogramowania na milionach urządzeń.
"Zastąpienie tego przez każdy z tych telefonów komórkowych musiałby zaczynać jako telefon komórkowy dla dzieci i musiałby nauczyć się, jak być telefonem komórkowym" - zasugerował. - I to jest bardzo bolesne.
Nawet inżynierowie najbardziej biegli w tej technologii będą powoli porzucać paradygmat doskonałych, identycznych, nieśmiertelnych komputerów z obawy przed niepewnością.
"Wśród ludzi, którzy są zainteresowani obliczeniami analogowymi, jest bardzo niewielu, którzy są skłonni zrezygnować z nieśmiertelności" - powiedział. Wynika to z przywiązania do konsekwencji, przewidywalności - powiedział. "Jeśli chcesz, aby twój sprzęt analogowy robił to samo za każdym razem... Masz prawdziwy problem z tymi wszystkimi zabłąkanymi elektrycznymi rzeczami i innymi rzeczami.