بینش های جذاب از آخرین سخنرانی جفری هینتون در کمبریج
اخیراً ضبط سخنرانی جفری هینتون در کمبریج در دسترس عموم قرار گرفت و در جامعه هوش مصنوعی سر و صدای زیادی برانگیخت. برای کسانی که با هینتون آشنایی ندارند، او یک شخصیت برجسته در زمینه هوش مصنوعی است که اغلب به عنوان یکی از پدرخوانده های یادگیری عمیق شناخته می شود. این سخنرانی که به طیفی از موضوعات جذاب می پردازد، یک سفر فکری است که تفکر متعارف در مورد هوش مصنوعی و آینده آن را به چالش می کشد.
دیدگاهی منحصر به فرد در مورد خطرات هوش مصنوعی
یکی از نکات برجسته سخنرانی هینتون دیدگاه او در مورد خطرات بالقوه هوش عمومی مصنوعی (AGI) است. در حالی که بحث‌ها در مورد AGI اغلب حول قابلیت‌ها و مزایای آن می‌چرخد، هینتون با برجسته کردن خطرات، دیدگاه تازه‌ای به ارمغان می‌آورد. او مخاطبان را ترغیب می‌کند تا به جنبه‌های تاریک‌تر AGI فکر کنند و در مورد پیامدهای آن هوشیار باشند.
مدل های جاودانه در مقابل محاسبات فانی
یکی دیگر از جنبه های تفکر برانگیز این سخنرانی حول مفهوم محاسبات "فانی" می چرخد. هینتون یک سوال جالب را مطرح می کند: اگر مدل های هوش مصنوعی از سخت افزارشان جدا نشدند چه می شد؟ برخلاف مدل‌های هوش مصنوعی معاصر که می‌توانند روی دستگاه‌های مختلف اجرا شوند، ایده در اینجا ایجاد عوامل هوش مصنوعی است که عمیقاً با سخت‌افزار آنها یکپارچه شده‌اند. این عوامل سخت افزار خود را در طول فرآیند یادگیری تطبیق داده و بهینه می کنند که به طور بالقوه منجر به صرفه جویی قابل توجه در انرژی می شود.
این رویکرد دو احتمال فریبنده را ارائه می دهد:
- بهره وری انرژی: مدل هایی از این نوع می توانند با مصرف انرژی بسیار کمتری کار کنند. این ایده با تلاش برای فناوری های هوش مصنوعی پایدار طنین انداز می شود.
- رشد سخت افزار: مفهوم "در حال رشد" سخت افزار با معماری های مختلف برای حل مشکلات خاص وسوسه انگیز است. این رویکرد فراتر از پارامترهای عددی تنظیم دقیق است و شامل انتخاب ویژگی‌های معماری در طول آموزش مدل می‌شود.
چالش های خروج از پس انتشار
هینتون تشخیص می‌دهد که انتقال به چنین مدل‌های «فانی»، به‌ویژه از نظر آموزش، چالش‌هایی را به همراه دارد. پس انتشار، الگوریتم آموزش مدل رایج در یادگیری عمیق، ممکن است برای این تغییر پارادایم مناسب نباشد. چند دلیل برای این وجود دارد:
- مصرف انرژی: انتشار پس از آن به عنوان پر انرژی شناخته شده است که باعث می شود با هوش مصنوعی کم مصرف سازگاری نداشته باشد.
- ساختار مدل ناشناخته: اگر مدل‌ها طوری تکامل پیدا کنند که معماری خود را به صورت پویا شکل دهند، همانطور که تصور می‌شود، پیش‌بینی شکل دقیق عملکرد مدل چالش‌برانگیز می‌شود.
در اصل، این انگیزه مهمی برای کشف رویکردهای آموزشی مدل جایگزین است که با مدل‌های "فانی" همسو می‌شوند. سخنرانی هینتون جامعه هوش مصنوعی را تشویق می‌کند تا فراتر از روش‌های مرسوم فکر کنند و از طبیعت، به‌ویژه مغز انسان، که فرآیندهای اساساً متفاوتی را در مقایسه با انتشار پس‌ازدیاد به کار می‌برد، الهام بگیرند.
سفری از کامپیوترهای آنالوگ به آینده هوش مصنوعی
سخنرانی هینتون به عنوان سفری جذاب از مفهوم رایانه های آنالوگ تا تفکر در مورد پتانسیل هوش مصنوعی برای شکل دادن به آینده آشکار می شود. مراحل مختلفی را پوشش می دهد، از جمله:
- مفهوم مدل های "فانی".
- روش های آموزشی جدید مناسب برای این مدل ها
- استراتژی برای به اشتراک گذاری دانش در بین عوامل هوش مصنوعی
- نقش تقطیر در انتقال دانش
- امکان کسب دانش مدل های هوش مصنوعی از دنیای واقعی
این سخنرانی در نهایت به یک نتیجه قابل تامل منتهی می‌شود: چشم‌انداز کنترل هوش مصنوعی، ایده‌ای که قلمروی از احتمالات و سؤالات را در مورد نقش هوش مصنوعی در آینده ما باز می‌کند.
در پایان، سخنرانی هینتون چشم اندازی تازه از مفاهیم آشنای هوش مصنوعی ارائه می دهد و ما را به چالش می کشد تا مسیرهای جایگزین را در چشم انداز هوش مصنوعی در نظر بگیریم. این یک سفر فکری فریبنده است که نوید برانگیختن تفکر نوآورانه و جرقه بحث های معنادار در جامعه هوش مصنوعی را می دهد.
سلب مسئولیت
در خط با دستورالعمل های پروژه اعتماد، لطفاً توجه داشته باشید که اطلاعات ارائه شده در این صفحه به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا هر شکل دیگری در نظر گرفته نشده است و نباید تفسیر شود. مهم است که فقط در موردی سرمایه گذاری کنید که توانایی از دست دادن آن را دارید و در صورت شک و تردید به دنبال مشاوره مالی مستقل باشید. برای کسب اطلاعات بیشتر، پیشنهاد می کنیم به شرایط و ضوابط و همچنین صفحات راهنمایی و پشتیبانی ارائه شده توسط صادرکننده یا تبلیغ کننده مراجعه کنید. MetaversePost متعهد به گزارش دقیق و بی طرفانه است، اما شرایط بازار بدون اطلاع قبلی ممکن است تغییر کند.
درباره نویسنده
Damir رهبر تیم، مدیر محصول و سردبیر در است Metaverse Post، موضوعاتی مانند AI/ML، AGI، LLMs، Metaverse و Web3- زمینه های مرتبط مقالات او هر ماه مخاطبان زیادی از بیش از یک میلیون کاربر را جذب می کند. به نظر می رسد او یک متخصص با 10 سال تجربه در سئو و بازاریابی دیجیتال است. دمیر در Mashable, Wired, ذکر شده است. Cointelegraph، نیویورکر، Inside.com، Entrepreneur، BeInCrypto، و انتشارات دیگر. او بین امارات متحده عربی، ترکیه، روسیه و کشورهای مستقل مشترک المنافع به عنوان یک عشایر دیجیتال سفر می کند. دمیر مدرک لیسانس خود را در فیزیک گرفت که به اعتقاد او مهارت های تفکر انتقادی لازم برای موفقیت در چشم انداز دائماً در حال تغییر اینترنت را به او داده است.
مقالات بیشتر
Damir رهبر تیم، مدیر محصول و سردبیر در است Metaverse Post، موضوعاتی مانند AI/ML، AGI، LLMs، Metaverse و Web3- زمینه های مرتبط مقالات او هر ماه مخاطبان زیادی از بیش از یک میلیون کاربر را جذب می کند. به نظر می رسد او یک متخصص با 10 سال تجربه در سئو و بازاریابی دیجیتال است. دمیر در Mashable, Wired, ذکر شده است. Cointelegraph، نیویورکر، Inside.com، Entrepreneur، BeInCrypto، و انتشارات دیگر. او بین امارات متحده عربی، ترکیه، روسیه و کشورهای مستقل مشترک المنافع به عنوان یک عشایر دیجیتال سفر می کند. دمیر مدرک لیسانس خود را در فیزیک گرفت که به اعتقاد او مهارت های تفکر انتقادی لازم برای موفقیت در چشم انداز دائماً در حال تغییر اینترنت را به او داده است.
