Интригуващи прозрения от най-новата лекция на Джефри Хинтън в Кеймбридж
Наскоро запис на лекцията на Джефри Хинтън в Кеймбридж стана достъпен за обществеността и предизвика доста шум в общността на ИИ. За тези, които не са запознати с Хинтън, той е светило в областта на ИИ, често наричан един от „кръстниците на дълбокото обучение“. Лекцията, която засяга набор от завладяващи теми, е интелектуално пътешествие, което предизвиква конвенционалното мислене за ИИ и неговото бъдеще.
Уникална гледна точка към опасностите от ИИ
Един от ключовите акценти в лекцията на Хинтън е неговата гледна точка за потенциалните опасности от Изкуствения общ интелект (AGI). Докато дискусиите около AGI често се въртят около неговите възможности и ползи, Хинтън предлага нова гледна точка, като подчертава рисковете. Той призовава публиката да размишлява върху по-тъмната страна на AGI и да бъде бдителна за нейните последици.
Безсмъртни модели срещу смъртни изчисления
Друг провокиращ размисъл аспект на лекцията се върти около концепцията за „смъртните“ изчисления. Хинтън повдига интригуващ въпрос: Ами ако AI моделите бяха неотделими от техния хардуер? За разлика от съвременните AI модели, които могат да работят на различни устройства, идеята тук е да се създадат AI агенти, дълбоко интегрирани с техния хардуер. Тези агенти ще адаптират и оптимизират своя хардуер по време на учебния процес, което потенциално ще доведе до значителни икономии на енергия.
Този подход предлага две примамливи възможности:
- Енергийна ефективност: Модели от този вид могат да работят със значително по-малко потребление на енергия. Тази идея резонира с търсенето на устойчиви AI технологии.
- Хардуерен растеж: Концепцията за „отглеждане“ на хардуер с различни архитектури за решаване на конкретни проблеми е изкушаваща. Този подход надхвърля фината настройка на числените параметри и обхваща избора на архитектурни характеристики по време на обучението на модела.
Предизвикателства при излизане от обратното разпространение
Хинтън признава, че преминаването към такива „смъртни“ модели представлява предизвикателство, особено по отношение на обучението. Обратното разпространение, преобладаващият алгоритъм за обучение на модели в дълбокото обучение, може да не е подходящо за тази промяна на парадигмата. Има няколко причини за това:
- Консумация на енергия: Известно е, че обратното разпространение е енергоемко, което го прави по-малко съвместимо с енергийно ефективния AI.
- Неизвестна структура на модела: Ако моделите се развиват, за да оформят динамично своята архитектура, както е предвидено, става предизвикателство да се предвиди точната форма на функцията на модела.
По същество това представлява значителна мотивация за изследване на алтернативни подходи за обучение на модели, които са в съответствие с „смъртните“ модели. Лекцията на Хинтън насърчава AI общността да мисли отвъд конвенционалните методи и да търси вдъхновение от природата, особено от човешкия мозък, който използва коренно различни процеси в сравнение с обратното разпространение.
| сроден: Джефри Хинтън изследва два пътя към интелигентността и опасностите от ИИ в скорошен разговор |
Пътуване от аналоговите компютри до бъдещето на AI
Лекцията на Хинтън се разгръща като завладяващо пътешествие от концепцията за аналогови компютри до съзерцания върху потенциала на ИИ да оформи бъдещето. Той обхваща различни етапи, включително:
- Понятието „смъртни“ модели
- Нови методи за обучение, подходящи за тези модели
- Стратегии за споделяне на знания между AI агенти
- Ролята на дестилацията в трансфера на знания
- Възможността AI моделите да придобиват знания от реалния свят
Лекцията в крайна сметка води до провокиращо размисъл заключение: перспективата AI да поеме контрола, идея, която отваря царство от възможности и въпроси относно ролята на AI в нашето бъдеще.
В заключение, лекцията на Хинтън предлага нова гледна точка към познатите концепции за ИИ и ни предизвиква да разгледаме алтернативни пътища в пейзажа на ИИ. Това е завладяващо интелектуално пътешествие, което обещава да стимулира новаторското мислене и да предизвика смислени дискусии в общността на AI.
Отказ от отговорност
В съответствие с Доверете се насоките на проекта, моля, имайте предвид, че предоставената на тази страница информация не е предназначена да бъде и не трябва да се тълкува като правен, данъчен, инвестиционен, финансов или каквато и да е друга форма на съвет. Важно е да инвестирате само това, което можете да си позволите да загубите, и да потърсите независим финансов съвет, ако имате някакви съмнения. За допълнителна информация предлагаме да се обърнете към правилата и условията, както и към страниците за помощ и поддръжка, предоставени от издателя или рекламодателя. MetaversePost се ангажира с точно, безпристрастно отчитане, но пазарните условия подлежат на промяна без предизвестие.
За автора
Дамир е ръководител на екип, продуктов мениджър и редактор в Metaverse Post, обхващащи теми като AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse и Web3- свързани полета. Статиите му привличат огромна аудитория от над милион потребители всеки месец. Изглежда, че е експерт с 10 години опит в SEO и дигитален маркетинг. Дамир е споменат в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и други публикации. Той пътува между ОАЕ, Турция, Русия и ОНД като дигитален номад. Дамир получава бакалавърска степен по физика, която според него му е дала уменията за критично мислене, необходими за успех в непрекъснато променящия се пейзаж на интернет.
Още статии
Дамир е ръководител на екип, продуктов мениджър и редактор в Metaverse Post, обхващащи теми като AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse и Web3- свързани полета. Статиите му привличат огромна аудитория от над милион потребители всеки месец. Изглежда, че е експерт с 10 години опит в SEO и дигитален маркетинг. Дамир е споменат в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и други публикации. Той пътува между ОАЕ, Турция, Русия и ОНД като дигитален номад. Дамир получава бакалавърска степен по физика, която според него му е дала уменията за критично мислене, необходими за успех в непрекъснато променящия се пейзаж на интернет.
