Интригующие выводы из последней кембриджской лекции Джеффри Хинтона
Недавно запись лекции Джеффри Хинтона в Кембридже стала доступна публике, и это вызвало настоящий ажиотаж в сообществе ИИ. Для тех, кто не знаком с Хинтоном, он — светило в области искусственного интеллекта, которого часто называют одним из «крестных отцов глубокого обучения». Лекция, затрагивающая ряд интересных тем, представляет собой интеллектуальное путешествие, которое бросает вызов традиционным представлениям об ИИ и его будущем.
Уникальный взгляд на опасности ИИ
Одним из ключевых моментов лекции Хинтона является его взгляд на потенциальную опасность общего искусственного интеллекта (AGI). Хотя дискуссии вокруг AGI часто вращаются вокруг его возможностей и преимуществ, Хинтон предлагает свежий взгляд, подчеркивая риски. Он призывает аудиторию задуматься о темной стороне ОИИ и быть бдительными в отношении его последствий.
Бессмертные модели против смертных вычислений
Еще один аспект лекции, заставляющий задуматься, вращается вокруг концепции «смертных» вычислений. Хинтон поднимает интригующий вопрос: что, если бы модели ИИ были неотделимы от их оборудования? В отличие от современных моделей ИИ, которые могут работать на различных устройствах, идея здесь состоит в том, чтобы создать агентов ИИ, глубоко интегрированных с их оборудованием. Эти агенты будут адаптировать и оптимизировать свое оборудование в процессе обучения, что потенциально приведет к значительной экономии энергии.
Этот подход предлагает две заманчивые возможности:
- Энерго эффективность: Модели такого типа могут работать со значительно меньшим энергопотреблением. Эта идея перекликается с поиском устойчивых технологий искусственного интеллекта.
- Рост аппаратного обеспечения: Концепция «выращивания» оборудования с различной архитектурой для решения конкретных задач заманчива. Этот подход выходит за рамки точной настройки числовых параметров и включает в себя выбор архитектурных особенностей во время обучения модели.
| Похожие страницы:: Джеффри Хинтон: ChatGPTинтеллект абсолютно нечеловеческий |
Проблемы при отказе от обратного распространения ошибки
Хинтон признает, что переход к таким «смертным» моделям сопряжен с трудностями, особенно с точки зрения обучения. Обратное распространение ошибки, распространенный алгоритм обучения модели в глубоком обучении, может не подойти для такого сдвига парадигмы. На это есть несколько причин:
- Энергопотребление: Известно, что обратное распространение ошибки является энергоемким, что делает его менее совместимым с энергоэффективным ИИ.
- Неизвестная структура модели: Если модели развиваются так, чтобы динамически формировать свою архитектуру, как предполагалось, становится сложно предугадать точную форму функции модели.
По сути, это создает значительную мотивацию для изучения альтернативных подходов к обучению моделей, соответствующих «смертным» моделям. Лекция Хинтона призывает сообщество искусственного интеллекта выйти за рамки традиционных методов и искать вдохновение в природе, особенно в человеческом мозге, который использует фундаментально иные процессы по сравнению с обратным распространением ошибки.
| Похожие страницы:: Джеффри Хинтон исследует два пути к интеллекту и опасности искусственного интеллекта в недавнем выступлении |
Путешествие от аналоговых компьютеров к будущему искусственного интеллекта
Лекция Хинтона разворачивается как увлекательное путешествие от концепции аналоговых компьютеров к размышлениям о потенциале ИИ в формировании будущего. Он охватывает различные этапы, в том числе:
- Понятие «смертных» моделей
- Новые методы обучения, подходящие для этих моделей
- Стратегии обмена знаниями между агентами ИИ
- Роль дистилляции в передаче знаний
- Возможность моделей ИИ получать знания из реального мира
Лекция в конечном итоге приводит к заставляющему задуматься выводу: перспектива взять под контроль ИИ, идея, которая открывает царство возможностей и вопросов о роли ИИ в нашем будущем.
В заключение лекция Хинтона предлагает свежий взгляд на знакомые концепции ИИ и побуждает нас рассмотреть альтернативные пути в сфере ИИ. Это увлекательное интеллектуальное путешествие, которое обещает стимулировать инновационное мышление и вызвать содержательные дискуссии в сообществе ИИ.
Отказ от ответственности
В соответствии с Руководство трастового проектаОбратите внимание, что информация, представленная на этой странице, не предназначена и не должна интерпретироваться как юридическая, налоговая, инвестиционная, финансовая или любая другая форма консультации. Важно инвестировать только то, что вы можете позволить себе потерять, и обращаться за независимой финансовой консультацией, если у вас есть какие-либо сомнения. Для получения дополнительной информации мы предлагаем обратиться к положениям и условиям, а также к страницам справки и поддержки, предоставленным эмитентом или рекламодателем. MetaversePost стремится предоставлять точную и объективную отчетность, однако рыночные условия могут быть изменены без предварительного уведомления.
Об авторе
Дамир — руководитель группы, менеджер по продукту и редактор в Metaverse Post, охватывающие такие темы, как AI/ML, AGI, LLM, Metaverse и Web3-связанные поля. Его статьи ежемесячно привлекают огромную аудиторию, насчитывающую более миллиона пользователей. Похоже, он эксперт с 10-летним опытом работы в области SEO и цифрового маркетинга. Дамир упоминается в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и другие издания. Он путешествует между ОАЭ, Турцией, Россией и СНГ в качестве цифрового кочевника. Дамир получил степень бакалавра в области физики, что, по его мнению, дало ему навыки критического мышления, необходимые для достижения успеха в постоянно меняющемся мире Интернета.
Другие статьи
Дамир — руководитель группы, менеджер по продукту и редактор в Metaverse Post, охватывающие такие темы, как AI/ML, AGI, LLM, Metaverse и Web3-связанные поля. Его статьи ежемесячно привлекают огромную аудиторию, насчитывающую более миллиона пользователей. Похоже, он эксперт с 10-летним опытом работы в области SEO и цифрового маркетинга. Дамир упоминается в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и другие издания. Он путешествует между ОАЭ, Турцией, Россией и СНГ в качестве цифрового кочевника. Дамир получил степень бакалавра в области физики, что, по его мнению, дало ему навыки критического мышления, необходимые для достижения успеха в постоянно меняющемся мире Интернета.
