2023 年 10 月 12 日

ジェフリー・ヒントンのケンブリッジ最新講義から得た興味深い洞察

公開日: 12 年 2023 月 3 日 41:12 更新日: 2023 年 3 月 41 日 XNUMX:XNUMX

編集および事実確認: 12 年 2023 月 3 日午前 41:XNUMX

ジェフリー・ヒントンのケンブリッジ最新講義から得た興味深い洞察 — ジェフリー・ヒントン / 出典: CBC ラジオ

最近、ケンブリッジでのジェフリー・ヒントンの講演の録音が公開され、AI コミュニティで大きな話題を呼んでいます。ヒントンに馴染みのない人のために説明すると、彼は AI 分野の著名人であり、「深層学習のゴッドファーザー」の XNUMX 人としてよく呼ばれています。さまざまな興味深いトピックに触れたこの講義は、AI とその未来についての従来の考え方に疑問を投げかける知的な旅です。

AI の危険性に関する独自の視点

ヒントン氏の講演の重要なハイライトの XNUMX つは、汎用人工知能 (AGI) の潜在的な危険性についての彼の見解です。 AGI に関する議論はその機能と利点を中心に展開することが多いですが、ヒントンはリスクを強調することで新たな視点をもたらしました。彼は聴衆に対し、AGI の暗い側面について熟考し、その影響について警戒するよう促しています。

不滅のモデル vs. 死すべき計算

この講義のもう XNUMX つの示唆に富んだ側面は、「死すべき」計算の概念を中心に展開しています。ヒントンは、AI モデルがそのハードウェアから切り離せないものだったらどうなるだろうかという興味深い質問を提起します。さまざまなデバイス上で実行できる現代の AI モデルとは対照的に、ここでのアイデアは、ハードウェアと深く統合された AI エージェントを作成することです。これらのエージェントは、学習プロセス中にハードウェアを適応および最適化し、大幅なエネルギー節約につながる可能性があります。

このアプローチには、次の XNUMX つの魅力的な可能性があります。

エネルギー効率: この種のモデルは、かなり少ないエネルギー消費で動作できます。このアイデアは、持続可能な AI テクノロジーの探求と共鳴します。
ハードウェアの成長: 特定の問題を解決するために、さまざまなアーキテクチャを備えたハードウェアを「成長させる」というコンセプトは魅力的です。このアプローチは、数値パラメータの微調整を超えて、モデルのトレーニング中のアーキテクチャ上の特徴の選択を含みます。

バックプロパゲーションからの脱却における課題

ヒントンは、このような「死すべき」モデルへの移行には、特にトレーニングの面で課題があることを認識しています。深層学習で普及しているモデルトレーニングアルゴリズムであるバックプロパゲーションは、このパラダイムシフトには適していない可能性があります。これにはいくつかの理由があります。

エネルギー消費: バックプロパゲーションはエネルギーを大量に消費することが知られており、エネルギー効率の高い AI との互換性が低くなります。
不明なモデル構造: モデルが想定どおりにそのアーキテクチャを動的に形成するように進化すると、モデルの機能の正確な形式を予測することが困難になります。

本質的に、これは、「死すべき」モデルと一致する代替モデルトレーニングアプローチを探求する重要な動機となります。ヒントン氏の講演は、AI コミュニティが従来の手法を超えて考え、自然、特にバックプロパゲーションとは根本的に異なるプロセスを使用する人間の脳からインスピレーションを求めることを奨励します。

アナログコンピューターから AI の未来への旅

ヒントンの講義は、アナログコンピューターの概念から、未来を形作る AI の可能性についての熟考まで、魅惑的な旅として展開されます。以下を含むさまざまな段階をカバーします。

「死すべき」モデルの概念
これらのモデルに適した新しいトレーニング方法
AI エージェント間の知識共有の戦略
知識伝達における蒸留の役割
AIモデルが現実世界から知識を取得する可能性

この講義は最終的に、AI が制御を握るという展望、つまり私たちの将来における AI の役割についての可能性と疑問の領域を開く概念である、考えさせられる結論に導きます。

最後に、ヒントン氏の講義は、よく知られた AI 概念について新たな視点を提供し、AI 環境における代替の道を検討するよう私たちに問いかけます。これは、革新的な思考を刺激し、AI コミュニティ内で有意義な議論を引き起こすことを約束する魅力的な知的旅です。

タグ：

免責事項

に沿ってトラストプロジェクトのガイドライン, このページで提供される情報は、法律、税金、投資、財務、またはその他の形式のアドバイスを目的としたものではなく、そのように解釈されるべきではないことに注意してください。損失しても許容できる金額のみを投資し、疑問がある場合は独立した財務上のアドバイスを求めることが重要です。詳細については、利用規約のほか、発行者または広告主が提供するヘルプおよびサポートページを参照することをお勧めします。 MetaversePost は正確で公平なレポートに努めていますが、市場の状況は予告なく変更される場合があります。

著者について

Damir は、チームリーダー、プロダクトマネージャー、編集者です。 Metaverse PostAI/ML、AGI、LLM、メタバース、 Web3に関連するフィールド。彼の記事は、毎月 10 万人を超えるユーザーという膨大な読者を魅了しています。彼はSEOとデジタルマーケティングでXNUMX年の経験を持つ専門家のようです。ダミールはMashable、Wired、 Cointelegraph、The New Yorker、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto、およびその他の出版物。彼はデジタル遊牧民として UAE、トルコ、ロシア、CIS の間を旅しています。ダミールは物理学の学士号を取得しており、これにより、インターネットの絶え間なく変化する状況で成功するために必要な批判的思考スキルが身についたと信じています。

より多くの記事

ダミル・ヤラロフ