Intriguojančios įžvalgos iš naujausios Geoffrey Hintono Kembridžo paskaitos
Neseniai visuomenei tapo prieinamas Geoffrey Hintono paskaitos Kembridže įrašas, kuris sukelia nemažą šurmulį AI bendruomenėje. Tiems, kurie nėra susipažinę su Hintonu, jis yra AI srities šviesulys, dažnai vadinamas vienu iš „giliojo mokymosi krikštatėvių“. Paskaita, paliečianti daugybę įdomių temų, yra intelektuali kelionė, kuri meta iššūkį įprastiniam mąstymui apie AI ir jo ateitį.
Unikalus AI pavojų požiūris
Vienas iš svarbiausių Hintono paskaitos akcentų yra jo požiūris į galimus dirbtinio bendrojo intelekto (AGI) pavojus. Nors diskusijos apie AGI dažnai sukasi apie jos galimybes ir naudą, Hinton pateikia naują požiūrį, pabrėždamas riziką. Jis ragina auditoriją apmąstyti tamsiąją AGI pusę ir būti budriems dėl jos pasekmių.
Nemirtingi modeliai prieš mirtingųjų skaičiavimą
Kitas susimąstyti skatinantis paskaitos aspektas sukasi apie „mirtingojo“ skaičiavimo sąvoką. Hintonas kelia intriguojantį klausimą: kas būtų, jei dirbtinio intelekto modeliai būtų neatsiejami nuo jų aparatinės įrangos? Priešingai nei šiuolaikiniai dirbtinio intelekto modeliai, kurie gali veikti įvairiuose įrenginiuose, čia siekiama sukurti AI agentus, giliai integruotus su jų aparatine įranga. Šie agentai pritaikytų ir optimizuotų savo aparatinę įrangą mokymosi proceso metu, o tai gali žymiai sutaupyti energijos.
Šis metodas siūlo dvi viliojančias galimybes:
- energijos vartojimo efektyvumo: Tokio tipo modeliai gali veikti suvartodami žymiai mažiau energijos. Ši idėja rezonuoja su tvarių AI technologijų ieškojimu.
- Techninės įrangos augimas: Konkrečių problemų sprendimui „augančios“ aparatinės įrangos su įvairiomis architektūromis koncepcija yra patraukli. Šis metodas neapsiriboja skaitmeninių parametrų koregavimu ir apima architektūrinių savybių pasirinkimą modelio mokymo metu.
Iššūkiai nukrypstant nuo Backpropagation
Hintonas pripažįsta, kad perėjimas prie tokių „mirtingųjų“ modelių kelia iššūkių, ypač mokymo srityje. Atgalinis propagavimas, paplitęs gilaus mokymosi modelio mokymo algoritmas, gali netikti šiam paradigmos pokyčiui. Tam yra keletas priežasčių:
- Energijos suvartojimas: žinoma, kad dauginimas atgal yra daug energijos reikalaujantis, todėl jis mažiau suderinamas su energiją taupančiu AI.
- Nežinoma modelio struktūra: Jei modeliai vystosi, kad dinamiškai formuotų savo architektūrą, kaip numatyta, tampa sudėtinga numatyti tikslią modelio funkcijos formą.
Iš esmės tai yra reikšminga motyvacija ištirti alternatyvius modelio mokymo metodus, atitinkančius „mirtinguosius“ modelius. Hintono paskaita skatina dirbtinio intelekto bendruomenę mąstyti ne tik įprastus metodus ir semtis įkvėpimo iš gamtos, ypač žmogaus smegenų, kuriose naudojami iš esmės skirtingi procesai, palyginti su dauginimu atgal.
Kelionė nuo analoginių kompiuterių į AI ateitį
Hintono paskaita atsiskleidžia kaip patraukli kelionė nuo analoginių kompiuterių koncepcijos iki apmąstymų apie AI potencialą formuoti ateitį. Jis apima įvairius etapus, įskaitant:
- „Mirtingųjų“ modelių sąvoka
- Šiems modeliams tinkami nauji mokymo metodai
- AI agentų dalijimosi žiniomis strategijos
- Distiliavimo vaidmuo perduodant žinias
- Galimybė AI modeliams įgyti žinių iš realaus pasaulio
Paskaita galiausiai veda prie susimąstyti verčiančios išvados: DI perimti kontrolę perspektyva, kuri atveria daugybę galimybių ir klausimų apie AI vaidmenį mūsų ateityje.
Pabaigoje Hintono paskaita siūlo naują požiūrį į pažįstamas AI koncepcijas ir iššaukia mus apsvarstyti alternatyvius būdus dirbtinio intelekto aplinkoje. Tai žavinga intelektuali kelionė, kuri žada paskatinti novatorišką mąstymą ir sužadinti prasmingas diskusijas AI bendruomenėje.
Atsakomybės neigimas
Remdamasi tuo, Pasitikėjimo projekto gairės, atkreipkite dėmesį, kad šiame puslapyje pateikta informacija nėra skirta ir neturėtų būti aiškinama kaip teisinė, mokesčių, investicinė, finansinė ar bet kokia kita konsultacija. Svarbu investuoti tik tai, ką galite sau leisti prarasti, ir, jei turite kokių nors abejonių, kreiptis į nepriklausomą finansinę konsultaciją. Norėdami gauti daugiau informacijos, siūlome peržiūrėti taisykles ir nuostatas bei pagalbos ir palaikymo puslapius, kuriuos pateikia išdavėjas arba reklamuotojas. MetaversePost yra įsipareigojusi teikti tikslias, nešališkas ataskaitas, tačiau rinkos sąlygos gali keistis be įspėjimo.
Apie autorių
Damiras yra komandos vadovas, produktų vadovas ir redaktorius Metaverse Post, apimantis tokias temas kaip AI/ML, AGI, LLM, Metaverse ir Web3– susijusiose srityse. Jo straipsniai kas mėnesį pritraukia didžiulę daugiau nei milijono vartotojų auditoriją. Atrodo, kad jis yra ekspertas, turintis 10 metų SEO ir skaitmeninės rinkodaros patirtį. Damiras buvo paminėtas Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ir kiti leidiniai. Jis keliauja tarp JAE, Turkijos, Rusijos ir NVS kaip skaitmeninis klajoklis. Damiras įgijo fizikos bakalauro laipsnį, kuris, jo manymu, suteikė jam kritinio mąstymo įgūdžių, reikalingų sėkmingam nuolat besikeičiančiame interneto peizaže.
Daugiau straipsnių
Damiras yra komandos vadovas, produktų vadovas ir redaktorius Metaverse Post, apimantis tokias temas kaip AI/ML, AGI, LLM, Metaverse ir Web3– susijusiose srityse. Jo straipsniai kas mėnesį pritraukia didžiulę daugiau nei milijono vartotojų auditoriją. Atrodo, kad jis yra ekspertas, turintis 10 metų SEO ir skaitmeninės rinkodaros patirtį. Damiras buvo paminėtas Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ir kiti leidiniai. Jis keliauja tarp JAE, Turkijos, Rusijos ir NVS kaip skaitmeninis klajoklis. Damiras įgijo fizikos bakalauro laipsnį, kuris, jo manymu, suteikė jam kritinio mąstymo įgūdžių, reikalingų sėkmingam nuolat besikeičiančiame interneto peizaže.
