Érdekes betekintések Geoffrey Hinton legújabb cambridge-i előadásából
Nemrég a nyilvánosság számára elérhetővé vált Geoffrey Hinton cambridge-i előadásának felvétele, és ez elég nagy felhajtást kavar az AI-közösségben. Azok számára, akik nem ismerik Hintont, ő a mesterséges intelligencia területének világítója, gyakran a „mély tanulás keresztapjaként” emlegetik. Az előadás, amely egy sor lenyűgöző témát érint, egy olyan intellektuális utazás, amely megkérdőjelezi a mesterséges intelligenciáról és annak jövőjéről alkotott hagyományos gondolkodást.
Egyedülálló perspektíva az AI veszélyeire
Hinton előadásának egyik legfontosabb eleme a mesterséges intelligencia (AGI) lehetséges veszélyeiről alkotott nézőpontja. Míg az AGI körüli viták gyakran a képességei és előnyei körül forognak, a Hinton új perspektívát hoz a kockázatok kiemelésével. Arra buzdítja a közönséget, hogy gondolkodjanak el az AGI sötétebb oldalain, és legyenek éberek a következményeire.
Halhatatlan modellek vs. Mortal Computation
Az előadás másik elgondolkodtató aspektusa a „halandó” számítás fogalma körül jár. Hinton felvet egy érdekes kérdést: mi lenne, ha az AI-modellek elválaszthatatlanok lennének a hardverüktől? A különféle eszközökön futtatható modern AI-modellekkel ellentétben itt az az ötlet, hogy a hardverükbe mélyen integrált AI-ügynököket hozzanak létre. Ezek az ágensek adaptálnák és optimalizálnák hardverüket a tanulási folyamat során, ami jelentős energiamegtakarítást eredményezhet.
Ez a megközelítés két csábító lehetőséget kínál:
- Energiahatékonysági: Az ilyen modellek lényegesen kisebb energiafogyasztással működhetnének. Ez az ötlet összecseng a fenntartható mesterségesintelligencia-technológiák iránti törekvéssel.
- Hardver növekedés: A különféle architektúrákkal rendelkező hardver „növekedésének” koncepciója specifikus problémák megoldására lenyűgöző. Ez a megközelítés túlmutat a numerikus paraméterek finomhangolásán, és magában foglalja az építészeti jellemzők kiválasztását a modellképzés során.
Kihívások a visszaszaporodásból való kilépés során
Hinton felismeri, hogy az ilyen „halandó” modellekre való áttérés kihívásokat jelent, különösen a képzés terén. A backpropagation, a mély tanulásban elterjedt modellképző algoritmus nem biztos, hogy alkalmas erre a paradigmaváltásra. Ennek több oka is van:
- Energiafogyasztás: A visszaszaporítás köztudottan energiaigényes, így kevésbé kompatibilis az energiahatékony mesterséges intelligenciával.
- Ismeretlen modellszerkezet: Ha a modellek úgy fejlődnek, hogy az elképzeléseknek megfelelően dinamikusan alakítsák architektúrájukat, akkor kihívást jelent a modell funkciójának pontos formájának előrejelzése.
Lényegében ez jelentős motivációt jelent a „halandó” modellekhez igazodó alternatív modellképzési megközelítések feltárására. Hinton előadása arra ösztönzi a mesterséges intelligencia közösségét, hogy gondolkodjon túl a hagyományos módszereken, és keressen ihletet a természetből, különösen az emberi agyból, amely alapvetően más folyamatokat alkalmaz, mint a visszaterjesztés.
Utazás az analóg számítógépektől a mesterséges intelligencia jövőjébe
Hinton előadása lebilincselő utazásként bontakozik ki az analóg számítógépek koncepciójától a mesterséges intelligencia jövőt alakító lehetőségeinek elmélkedéséig. Különböző szakaszokat fed le, többek között:
- A „halandó” modellek fogalma
- Ezekhez a modellekhez alkalmas újszerű képzési módszerek
- Az AI-ügynökök közötti tudásmegosztás stratégiái
- A desztilláció szerepe a tudásátadásban
- Az a lehetőség, hogy az AI-modellek tudást szerezzenek a való világból
Az előadás végül egy elgondolkodtató konklúzióhoz vezet: a mesterséges intelligencia átveheti az irányítást, egy olyan elképzelés, amely lehetőségek és kérdések tárházát nyitja meg az AI jövőnkben betöltött szerepével kapcsolatban.
Zárásként Hinton előadása új perspektívát kínál az ismert mesterséges intelligencia-koncepciókra, és arra késztet bennünket, hogy fontolóra vegyük az AI-környezet alternatív utakat. Ez egy lebilincselő intellektuális utazás, amely azt ígéri, hogy serkenti az innovatív gondolkodást és értelmes vitákat indít el az AI közösségen belül.
A felelősség megtagadása
Összhangban a A Trust Project irányelvei, kérjük, vegye figyelembe, hogy az ezen az oldalon közölt információk nem minősülnek jogi, adózási, befektetési, pénzügyi vagy bármilyen más formájú tanácsnak, és nem is értelmezhetők. Fontos, hogy csak annyit fektessen be, amennyit megengedhet magának, hogy elveszítsen, és kérjen független pénzügyi tanácsot, ha kétségei vannak. További információkért javasoljuk, hogy tekintse meg a szerződési feltételeket, valamint a kibocsátó vagy hirdető által biztosított súgó- és támogatási oldalakat. MetaversePost elkötelezett a pontos, elfogulatlan jelentéstétel mellett, de a piaci feltételek előzetes értesítés nélkül változhatnak.
A szerzőről
Damir a csapat vezetője, termékmenedzsere és szerkesztője Metaverse Post, olyan témákkal foglalkozik, mint az AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse és Web3- kapcsolódó mezők. Cikkei havonta több mint egymillió felhasználót vonzanak. Úgy tűnik, szakértő, aki 10 éves tapasztalattal rendelkezik a SEO és a digitális marketing területén. Damirt a Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto és más kiadványok. Digitális nomádként utazik az Egyesült Arab Emírségek, Törökország, Oroszország és a FÁK között. Damir fizikából szerzett bachelor-diplomát, és úgy gondolja, hogy ez megadta neki azokat a kritikus gondolkodási készségeket, amelyek szükségesek ahhoz, hogy sikeres legyen az internet folyamatosan változó táján.
További cikkek
Damir a csapat vezetője, termékmenedzsere és szerkesztője Metaverse Post, olyan témákkal foglalkozik, mint az AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse és Web3- kapcsolódó mezők. Cikkei havonta több mint egymillió felhasználót vonzanak. Úgy tűnik, szakértő, aki 10 éves tapasztalattal rendelkezik a SEO és a digitális marketing területén. Damirt a Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto és más kiadványok. Digitális nomádként utazik az Egyesült Arab Emírségek, Törökország, Oroszország és a FÁK között. Damir fizikából szerzett bachelor-diplomát, és úgy gondolja, hogy ez megadta neki azokat a kritikus gondolkodási készségeket, amelyek szükségesek ahhoz, hogy sikeres legyen az internet folyamatosan változó táján.
