Wawasan Menarik dari Kuliah Cambridge Terbaru Geoffrey Hinton
Baru-baru ini, rekaman ceramah Geoffrey Hinton di Cambridge tersedia untuk umum, dan hal ini cukup menarik perhatian komunitas AI. Bagi mereka yang belum mengenal Hinton, dia adalah seorang tokoh terkemuka di bidang AI, yang sering disebut sebagai salah satu “Godfathers of Deep Learning.” Kuliah tersebut, yang membahas berbagai topik menarik, merupakan perjalanan intelektual yang menantang pemikiran konvensional tentang AI dan masa depannya.
Perspektif Unik tentang Bahaya AI
Salah satu hal penting dalam ceramah Hinton adalah perspektifnya mengenai potensi bahaya Artificial General Intelligence (AGI). Meskipun diskusi seputar AGI sering kali berkisar pada kemampuan dan manfaatnya, Hinton memberikan perspektif baru dengan menyoroti risikonya. Ia menghimbau masyarakat untuk merenungkan sisi gelap AGI dan mewaspadai implikasinya.
Model Abadi vs. Perhitungan Fana
Aspek lain yang menggugah pikiran dari kuliah ini berkisar pada konsep komputasi “fana”. Hinton mengajukan pertanyaan menarik: Bagaimana jika model AI tidak dapat dipisahkan dari perangkat kerasnya? Berbeda dengan model AI kontemporer yang dapat berjalan di berbagai perangkat, idenya di sini adalah untuk menciptakan agen AI yang terintegrasi secara mendalam dengan perangkat keras mereka. Agen-agen ini akan mengadaptasi dan mengoptimalkan perangkat keras mereka selama proses pembelajaran, sehingga berpotensi menghasilkan penghematan energi yang signifikan.
Pendekatan ini menawarkan dua kemungkinan menarik:
- Efisiensi energi: Model semacam ini dapat beroperasi dengan konsumsi energi yang jauh lebih sedikit. Ide ini sejalan dengan pencarian teknologi AI yang berkelanjutan.
- Pertumbuhan Perangkat Keras: Konsep “menumbuhkan” perangkat keras dengan berbagai arsitektur untuk memecahkan masalah tertentu sangatlah menggiurkan. Pendekatan ini lebih dari sekadar menyempurnakan parameter numerik dan mencakup pemilihan fitur arsitektur selama pelatihan model.
Tantangan Berangkat dari Backpropagation
Hinton menyadari bahwa transisi ke model “fana” menghadirkan tantangan, khususnya dalam hal pelatihan. Propagasi mundur, algoritma pelatihan model yang lazim dalam pembelajaran mendalam, mungkin tidak cocok untuk perubahan paradigma ini. Ada beberapa alasan untuk ini:
- Konsumsi Energi: Propagasi mundur dikenal boros energi, sehingga kurang kompatibel dengan AI yang hemat energi.
- Struktur Model Tidak Diketahui: Jika model berevolusi untuk membentuk arsitekturnya secara dinamis, seperti yang dibayangkan, akan menjadi tantangan untuk mengantisipasi bentuk sebenarnya dari fungsi model tersebut.
Intinya, hal ini memberikan motivasi yang signifikan untuk mengeksplorasi pendekatan pelatihan model alternatif yang selaras dengan model “fana”. Ceramah Hinton mendorong komunitas AI untuk berpikir melampaui metode konvensional dan mencari inspirasi dari alam, khususnya otak manusia, yang menggunakan proses yang secara fundamental berbeda dibandingkan dengan propagasi mundur.
| terkait: Geoffrey Hinton Menjelajahi Dua Jalan Menuju Kecerdasan dan Bahaya AI dalam Pembicaraan Terbaru |
Perjalanan dari Komputer Analog Menuju Masa Depan AI
Ceramah Hinton terungkap sebagai perjalanan menawan mulai dari konsep komputer analog hingga kontemplasi mengenai potensi AI untuk membentuk masa depan. Ini mencakup berbagai tahapan, termasuk:
- Gagasan tentang model “fana”.
- Metode pelatihan baru yang cocok untuk model ini
- Strategi untuk berbagi pengetahuan di antara agen AI
- Peran penyulingan dalam transfer pengetahuan
- Kemungkinan model AI memperoleh pengetahuan dari dunia nyata
Ceramah tersebut pada akhirnya mengarah pada kesimpulan yang menggugah pikiran: prospek AI mengambil kendali, sebuah gagasan yang membuka banyak kemungkinan dan pertanyaan tentang peran AI di masa depan.
Sebagai penutup, ceramah Hinton menawarkan perspektif baru mengenai konsep AI yang sudah dikenal dan menantang kita untuk mempertimbangkan jalur alternatif dalam lanskap AI. Ini adalah perjalanan intelektual menawan yang menjanjikan merangsang pemikiran inovatif dan memicu diskusi bermakna dalam komunitas AI.
Penolakan tanggung jawab
Sejalan dengan Percayai pedoman Proyek, harap dicatat bahwa informasi yang diberikan pada halaman ini tidak dimaksudkan untuk dan tidak boleh ditafsirkan sebagai nasihat hukum, pajak, investasi, keuangan, atau bentuk nasihat lainnya. Penting untuk hanya menginvestasikan jumlah yang mampu Anda tanggung kerugiannya dan mencari nasihat keuangan independen jika Anda ragu. Untuk informasi lebih lanjut, kami menyarankan untuk merujuk pada syarat dan ketentuan serta halaman bantuan dan dukungan yang disediakan oleh penerbit atau pengiklan. MetaversePost berkomitmen terhadap pelaporan yang akurat dan tidak memihak, namun kondisi pasar dapat berubah tanpa pemberitahuan.
Tentang Penulis
Damir adalah pemimpin tim, manajer produk, dan editor di Metaverse Post, mencakup topik seperti AI/ML, AGI, LLM, Metaverse, dan Web3-bidang terkait. Artikelnya menarik lebih dari satu juta pengguna setiap bulan. Dia tampaknya ahli dengan pengalaman 10 tahun dalam SEO dan pemasaran digital. Damir telah disebutkan dalam Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto, dan publikasi lainnya. Dia melakukan perjalanan antara UEA, Turki, Rusia, dan CIS sebagai pengembara digital. Damir memperoleh gelar sarjana dalam bidang fisika, yang menurutnya telah memberinya keterampilan berpikir kritis yang diperlukan untuk berhasil dalam lanskap internet yang selalu berubah.
lebih artikel
Damir adalah pemimpin tim, manajer produk, dan editor di Metaverse Post, mencakup topik seperti AI/ML, AGI, LLM, Metaverse, dan Web3-bidang terkait. Artikelnya menarik lebih dari satu juta pengguna setiap bulan. Dia tampaknya ahli dengan pengalaman 10 tahun dalam SEO dan pemasaran digital. Damir telah disebutkan dalam Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto, dan publikasi lainnya. Dia melakukan perjalanan antara UEA, Turki, Rusia, dan CIS sebagai pengembara digital. Damir memperoleh gelar sarjana dalam bidang fisika, yang menurutnya telah memberinya keterampilan berpikir kritis yang diperlukan untuk berhasil dalam lanskap internet yang selalu berubah.
