Intriģējošas atziņas no jaunākās Džefrija Hintona Kembridžas lekcijas
Nesen sabiedrībai kļuva pieejams Džefrija Hintona lekcijas Kembridžā ieraksts, un tas rada lielu rosību AI sabiedrībā. Tiem, kas nav pazīstami ar Hintonu, viņš ir izcils AI jomā, ko bieži dēvē par vienu no "dziļās mācīšanās krusttēviem". Lekcija, kas skar virkni aizraujošu tēmu, ir intelektuāls ceļojums, kas izaicina tradicionālo domāšanu par AI un tā nākotni.
Unikāls skatījums uz AI briesmām
Viens no galvenajiem Hintona lekcijas akcentiem ir viņa skatījums uz iespējamām mākslīgā vispārējā intelekta (AGI) briesmām. Lai gan diskusijas par AGI bieži ir saistītas ar tā iespējām un priekšrocībām, Hinton piedāvā jaunu skatījumu, uzsverot riskus. Viņš mudina skatītājus apdomāt AGI tumšāko pusi un būt modriem par tā sekām.
Immortal Models vs Mortal Computation
Vēl viens lekcijas aspekts, kas rosina pārdomas, ir saistīts ar jēdzienu “mirstīgais” aprēķins. Hintons uzdod intriģējošu jautājumu: kā būtu, ja AI modeļi būtu neatdalāmi no to aparatūras? Atšķirībā no mūsdienu AI modeļiem, kas var darboties dažādās ierīcēs, šeit ir paredzēts izveidot AI aģentus, kas ir dziļi integrēti ar to aparatūru. Šie aģenti pielāgotu un optimizētu savu aparatūru mācību procesa laikā, potenciāli radot ievērojamu enerģijas ietaupījumu.
Šī pieeja piedāvā divas vilinošas iespējas:
- Energoefektivitāte: Šāda veida modeļi varētu darboties ar ievērojami mazāku enerģijas patēriņu. Šī ideja sasaucas ar ilgtspējīgu AI tehnoloģiju meklējumiem.
- Aparatūras izaugsme: Jēdziens “pieaugoša” aparatūra ar dažādu arhitektūru, lai atrisinātu konkrētas problēmas, ir vilinošs. Šī pieeja pārsniedz skaitlisko parametru precizēšanu un ietver arhitektūras elementu atlasi modeļa apmācības laikā.
Izaicinājumi, atkāpjoties no backpropagation
Hintons atzīst, ka pāreja uz šādiem "mirstīgajiem" modeļiem rada izaicinājumus, jo īpaši apmācības ziņā. Backpropagation, izplatītais modeļu apmācības algoritms dziļās mācīšanās procesā, var nebūt piemērots šai paradigmas maiņai. Tam ir vairāki iemesli:
- Enerģijas patēriņš: Ir zināms, ka atpakaļpavairošana ir energoietilpīga, padarot to mazāk saderīgu ar energoefektīvu AI.
- Nezināma modeļa struktūra: Ja modeļi attīstās, lai dinamiski veidotu savu arhitektūru, kā paredzēts, kļūst sarežģīti paredzēt precīzu modeļa funkcijas formu.
Būtībā tas rada būtisku motivāciju izpētīt alternatīvas modeļu apmācības pieejas, kas atbilst "mirstīgajiem" modeļiem. Hintona lekcija mudina AI kopienu domāt tālāk par tradicionālajām metodēm un meklēt iedvesmu dabā, jo īpaši cilvēka smadzenēs, kas izmanto principiāli atšķirīgus procesus, salīdzinot ar atpakaļpavairošanu.
Ceļojums no analogajiem datoriem uz AI nākotni
Hintona lekcija izvēršas kā aizraujošs ceļojums no analogo datoru koncepcijas līdz pārdomām par AI potenciālu veidot nākotni. Tas aptver dažādus posmus, tostarp:
- “mirstīgo” modeļu jēdziens
- Šiem modeļiem piemērotas jaunas apmācības metodes
- Stratēģijas zināšanu apmaiņai starp AI aģentiem
- Destilācijas loma zināšanu nodošanā
- AI modeļu iespēja iegūt zināšanas no reālās pasaules
Lekcija galu galā noved pie pārdomas rosinoša secinājuma: izredzes, ka AI pārņems kontroli, jēdziens, kas paver daudz iespēju un jautājumu par AI lomu mūsu nākotnē.
Noslēgumā Hintona lekcija piedāvā jaunu skatījumu uz pazīstamiem AI jēdzieniem un liek mums apsvērt alternatīvus ceļus AI ainavā. Tas ir aizraujošs intelektuāls ceļojums, kas sola stimulēt novatorisku domāšanu un rosināt jēgpilnas diskusijas AI kopienā.
Atbildības noraidīšana
Atbilstīgi Uzticības projekta vadlīnijas, lūdzu, ņemiet vērā, ka šajā lapā sniegtā informācija nav paredzēta un to nedrīkst interpretēt kā juridisku, nodokļu, ieguldījumu, finanšu vai jebkāda cita veida padomu. Ir svarīgi ieguldīt tikai to, ko varat atļauties zaudēt, un meklēt neatkarīgu finanšu padomu, ja jums ir šaubas. Lai iegūtu papildinformāciju, iesakām skatīt pakalpojumu sniegšanas noteikumus, kā arī palīdzības un atbalsta lapas, ko nodrošina izdevējs vai reklāmdevējs. MetaversePost ir apņēmies sniegt precīzus, objektīvus pārskatus, taču tirgus apstākļi var tikt mainīti bez iepriekšēja brīdinājuma.
Par Autors
Damirs ir komandas vadītājs, produktu vadītājs un redaktors Metaverse Post, kas aptver tādas tēmas kā AI/ML, AGI, LLM, Metaverse un Web3- saistītie lauki. Viņa raksti katru mēnesi piesaista lielu auditoriju, kas pārsniedz miljonu lietotāju. Šķiet, ka viņš ir eksperts ar 10 gadu pieredzi SEO un digitālā mārketinga jomā. Damirs ir minēts Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto un citas publikācijas. Viņš ceļo starp AAE, Turciju, Krieviju un NVS kā digitālais nomads. Damirs ir ieguvis bakalaura grādu fizikā, kas, viņaprāt, ir devis viņam kritiskās domāšanas prasmes, kas nepieciešamas, lai gūtu panākumus nepārtraukti mainīgajā interneta vidē.
Vairāk rakstus
Damirs ir komandas vadītājs, produktu vadītājs un redaktors Metaverse Post, kas aptver tādas tēmas kā AI/ML, AGI, LLM, Metaverse un Web3- saistītie lauki. Viņa raksti katru mēnesi piesaista lielu auditoriju, kas pārsniedz miljonu lietotāju. Šķiet, ka viņš ir eksperts ar 10 gadu pieredzi SEO un digitālā mārketinga jomā. Damirs ir minēts Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto un citas publikācijas. Viņš ceļo starp AAE, Turciju, Krieviju un NVS kā digitālais nomads. Damirs ir ieguvis bakalaura grādu fizikā, kas, viņaprāt, ir devis viņam kritiskās domāšanas prasmes, kas nepieciešamas, lai gūtu panākumus nepārtraukti mainīgajā interneta vidē.
