Intrigeerivad arusaamad Geoffrey Hintoni viimasest Cambridge'i loengust
Hiljuti sai avalikkusele kättesaadavaks salvestus Geoffrey Hintoni Cambridge'is peetud loengust ja see tekitab tehisintellekti kogukonnas üsna suurt kõmu. Neile, kes Hintoniga kursis ei ole, on ta tehisintellekti valdkonna tipptegija, keda sageli nimetatakse üheks "sügava õppimise ristiisaks". Loeng, mis puudutab mitmeid põnevaid teemasid, on intellektuaalne teekond, mis seab proovile tavapärase mõtlemise tehisintellektist ja selle tulevikust.
Ainulaadne vaade AI ohtudele
Hintoni loengu üks peamisi tipphetki on tema vaatenurk tehisintellekti (AGI) võimalikele ohtudele. Kui arutelud AGI üle keerlevad sageli selle võimaluste ja eeliste üle, siis Hinton toob riskide esiletõstmisega värske vaatenurga. Ta kutsub publikut üles mõtisklema AGI tumedama poole üle ja olema valvsad selle tagajärgede suhtes.
Immortal Models vs. Mortal Computation
Loengu teine mõtlemapanev aspekt keerleb "sureliku" arvutamise kontseptsiooni ümber. Hinton tõstatab intrigeeriva küsimuse: mis siis, kui AI mudelid oleksid nende riistvarast lahutamatud? Erinevalt tänapäevastest tehisintellekti mudelitest, mis võivad töötada erinevates seadmetes, on siin idee luua AI agendid, mis on nende riistvaraga sügavalt integreeritud. Need ained kohandaksid ja optimeeriksid oma riistvara õppeprotsessi ajal, mis võib potentsiaalselt kaasa tuua märkimisväärse energiasäästu.
See lähenemisviis pakub kahte ahvatlevat võimalust:
- Energiatõhususe: Seda tüüpi mudelid võiksid töötada oluliselt väiksema energiatarbimisega. See idee kajastub jätkusuutlike AI-tehnoloogiate otsingutega.
- Riistvara kasv: Konkreetsete probleemide lahendamiseks erineva arhitektuuriga riistvara „kasvamise” kontseptsioon on ahvatlev. See lähenemisviis läheb kaugemale numbriliste parameetrite peenhäälestusest ja hõlmab arhitektuuriliste tunnuste valikut mudeli koolituse ajal.
Väljakutsed tagasipropageerimisest lahkumisel
Hinton tunnistab, et sellistele "surelikele" mudelitele üleminek kujutab endast väljakutseid, eriti koolituse osas. Backpropagation, süvaõppes levinud mudelitreeningu algoritm, ei pruugi selle paradigma muutuse jaoks sobida. Sellel on mitu põhjust:
- Energiakulu: tagasilevi on teadaolevalt energiamahukas, mistõttu see ei ühildu energiatõhusa tehisintellektiga.
- Tundmatu mudeli struktuur: kui mudelid arenevad, et kujundada dünaamiliselt oma arhitektuuri, nagu ette nähtud, muutub mudeli funktsiooni täpse kuju ennustamine keeruliseks.
Sisuliselt on see märkimisväärne motivatsioon uurida alternatiivseid mudelkoolituse lähenemisviise, mis on kooskõlas "surelike" mudelitega. Hintoni loeng julgustab tehisintellekti kogukonda mõtlema tavapärastest meetoditest kaugemale ja otsima inspiratsiooni loodusest, eriti inimajust, mis kasutab põhimõtteliselt teistsuguseid protsesse kui tagasilevi.
| seotud: Geoffrey Hinton uurib hiljutises kõnes kaht teed intelligentsuseni ja tehisintellekti ohtusid |
Teekond analoogarvutitest tehisintellekti tulevikku
Hintoni loeng areneb kaasahaarava teekonnana analoogarvutite kontseptsioonist kuni mõtisklusteni AI potentsiaalist tulevikku kujundada. See hõlmab erinevaid etappe, sealhulgas:
- "Surelike" mudelite mõiste
- Nende mudelite jaoks sobivad uudsed treeningmeetodid
- Tehisintellekti agentide vahelise teadmiste jagamise strateegiad
- Destilleerimise roll teadmiste edasiandmisel
- AI mudelite võimalus omandada teadmisi reaalsest maailmast
Loeng viib lõpuks mõtlemapaneva järelduseni: tehisintellekti väljavaade kontrolli üle võtta – idee, mis avab võimalusi ja küsimusi tehisintellekti rolli kohta meie tulevikus.
Lõpetuseks pakub Hintoni loeng värske vaatenurga tuttavatele tehisintellekti kontseptsioonidele ja kutsub meid üles kaaluma alternatiivseid teid tehisintellekti maastikul. See on kütkestav intellektuaalne teekond, mis tõotab stimuleerida uuenduslikku mõtlemist ja käivitada sisukaid arutelusid tehisintellekti kogukonnas.
Kaebused
Vastavalt Usaldusprojekti juhised, pange tähele, et sellel lehel esitatud teave ei ole mõeldud ega tohiks tõlgendada kui juriidilist, maksu-, investeerimis-, finants- või muud nõuannet. Oluline on investeerida ainult seda, mida saate endale lubada kaotada, ja kahtluste korral küsida sõltumatut finantsnõu. Lisateabe saamiseks soovitame vaadata nõudeid ja tingimusi ning väljaandja või reklaamija pakutavaid abi- ja tugilehti. MetaversePost on pühendunud täpsele ja erapooletule aruandlusele, kuid turutingimusi võidakse ette teatamata muuta.
Umbes Autor
Damir on ettevõtte meeskonnajuht, tootejuht ja toimetaja Metaverse Post, mis hõlmab selliseid teemasid nagu AI/ML, AGI, LLM-id, Metaverse ja Web3-seotud väljad. Tema artiklid meelitavad igal kuul tohutut vaatajaskonda, üle miljoni kasutaja. Ta näib olevat ekspert, kellel on 10-aastane SEO ja digitaalse turunduse kogemus. Damirit on mainitud ajakirjades Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ja muud väljaanded. Ta reisib digitaalse nomaadina AÜE, Türgi, Venemaa ja SRÜ vahel. Damir omandas bakalaureusekraadi füüsikas, mis on tema arvates andnud talle kriitilise mõtlemise oskused, mida on vaja pidevalt muutuval Interneti-maastikul edukaks saamiseks.
Veel artikleid
Damir on ettevõtte meeskonnajuht, tootejuht ja toimetaja Metaverse Post, mis hõlmab selliseid teemasid nagu AI/ML, AGI, LLM-id, Metaverse ja Web3-seotud väljad. Tema artiklid meelitavad igal kuul tohutut vaatajaskonda, üle miljoni kasutaja. Ta näib olevat ekspert, kellel on 10-aastane SEO ja digitaalse turunduse kogemus. Damirit on mainitud ajakirjades Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ja muud väljaanded. Ta reisib digitaalse nomaadina AÜE, Türgi, Venemaa ja SRÜ vahel. Damir omandas bakalaureusekraadi füüsikas, mis on tema arvates andnud talle kriitilise mõtlemise oskused, mida on vaja pidevalt muutuval Interneti-maastikul edukaks saamiseks.
