Zanimivi vpogledi iz najnovejšega predavanja Geoffreyja Hintona v Cambridgeu
Pred kratkim je javnosti postal dostopen posnetek predavanja Geoffreyja Hintona v Cambridgeu, ki je v skupnosti AI sprožil precejšen odmev. Za tiste, ki Hintona ne poznate, je svetilo na področju umetne inteligence, ki ga pogosto imenujejo eden od »botrov globokega učenja«. Predavanje, ki se dotika vrste fascinantnih tem, je intelektualno potovanje, ki izziva konvencionalno razmišljanje o umetni inteligenci in njeni prihodnosti.
Edinstven pogled na nevarnosti umetne inteligence
Eden ključnih poudarkov Hintonovega predavanja je njegov pogled na potencialne nevarnosti splošne umetne inteligence (AGI). Medtem ko se razprave o AGI pogosto vrtijo okoli njegovih zmogljivosti in koristi, Hinton prinaša nov pogled s poudarjanjem tveganj. Občinstvo poziva, naj razmisli o temnejši plati AGI in naj bo pozorno glede njegovih posledic.
Nesmrtni modeli v primerjavi s smrtnim računanjem
Drugi vidik predavanja, ki spodbuja razmišljanje, se vrti okoli koncepta »smrtnega« računanja. Hinton postavlja zanimivo vprašanje: Kaj če bi bili modeli AI neločljivi od njihove strojne opreme? V nasprotju s sodobnimi modeli umetne inteligence, ki lahko delujejo na različnih napravah, je ideja tukaj ustvariti agente umetne inteligence, ki so globoko integrirani z njihovo strojno opremo. Ti agenti bi prilagodili in optimizirali svojo strojno opremo med procesom učenja, kar bi lahko vodilo do znatnih prihrankov energije.
Ta pristop ponuja dve vabljivi možnosti:
- Energetska učinkovitost: Tovrstni modeli bi lahko delovali s precej manjšo porabo energije. Ta ideja odmeva z iskanjem trajnostnih tehnologij umetne inteligence.
- Rast strojne opreme: Koncept "rastoče" strojne opreme z različnimi arhitekturami za reševanje specifičnih problemov je mamljiv. Ta pristop presega natančno nastavitev numeričnih parametrov in zajema izbiro arhitekturnih značilnosti med usposabljanjem modela.
Izzivi pri odmiku od širjenja nazaj
Hinton priznava, da prehod na take "smrtne" modele predstavlja izzive, zlasti v smislu usposabljanja. Širjenje nazaj, prevladujoči algoritem za usposabljanje modela pri globokem učenju, morda ni primeren za ta premik paradigme. Razlogov za to je več:
- Poraba energije: Znano je, da je širjenje nazaj energetsko intenzivno, zaradi česar je manj združljivo z energetsko učinkovito umetno inteligenco.
- Neznana struktura modela: Če se modeli razvijajo tako, da dinamično oblikujejo svojo arhitekturo, kot je predvideno, postane težko predvideti natančno obliko funkcije modela.
V bistvu to predstavlja pomembno motivacijo za raziskovanje alternativnih pristopov k usposabljanju modelov, ki se ujemajo z "smrtnimi" modeli. Hintonovo predavanje spodbuja skupnost umetne inteligence, da razmišlja dlje od konvencionalnih metod in išče navdih v naravi, zlasti v človeških možganih, ki uporabljajo bistveno drugačne procese v primerjavi s povratnim širjenjem.
Potovanje od analognih računalnikov do prihodnosti umetne inteligence
Hintonovo predavanje se odvija kot očarljivo potovanje od koncepta analognih računalnikov do razmišljanja o potencialu umetne inteligence za oblikovanje prihodnosti. Zajema različne stopnje, vključno z:
- Pojem "smrtnih" modelov
- Nove metode usposabljanja, primerne za te modele
- Strategije za izmenjavo znanja med agenti AI
- Vloga destilacije pri prenosu znanja
- Možnost, da modeli AI pridobivajo znanje iz realnega sveta
Predavanje na koncu pripelje do zaključka, ki spodbuja razmišljanje: možnost, da umetna inteligenca prevzame nadzor, ideja, ki odpira področje možnosti in vprašanj o vlogi umetne inteligence v naši prihodnosti.
Za zaključek Hintonovo predavanje ponuja nov pogled na znane koncepte umetne inteligence in nas izziva, da razmislimo o alternativnih poteh v krajini umetne inteligence. To je očarljivo intelektualno potovanje, ki obljublja, da bo spodbudilo inovativno razmišljanje in sprožilo pomembne razprave znotraj skupnosti AI.
Zavrnitev odgovornosti
V skladu z Smernice projekta Trust, upoštevajte, da informacije na tej strani niso namenjene in se jih ne sme razlagati kot pravni, davčni, naložbeni, finančni ali kakršen koli drug nasvet. Pomembno je, da vlagate samo tisto, kar si lahko privoščite izgubiti, in da poiščete neodvisen finančni nasvet, če imate kakršne koli dvome. Za dodatne informacije predlagamo, da si ogledate določila in pogoje ter strani s pomočjo in podporo, ki jih nudi izdajatelj ali oglaševalec. MetaversePost se zavzema za natančno in nepristransko poročanje, vendar se tržni pogoji lahko spremenijo brez predhodnega obvestila.
O avtorju
Damir je vodja ekipe, produktni vodja in urednik pri Metaverse Post, ki pokriva teme, kot so AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse in Web3- sorodna področja. Njegovi članki vsak mesec pritegnejo množično občinstvo več kot milijon uporabnikov. Zdi se, da je strokovnjak z 10-letnimi izkušnjami na področju SEO in digitalnega trženja. Damir je bil omenjen v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto in druge publikacije. Kot digitalni nomad potuje med ZAE, Turčijo, Rusijo in SND. Damir je diplomiral iz fizike, kar mu je po njegovem mnenju dalo sposobnosti kritičnega razmišljanja, potrebne za uspeh v nenehno spreminjajočem se okolju interneta.
več člankov
Damir je vodja ekipe, produktni vodja in urednik pri Metaverse Post, ki pokriva teme, kot so AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse in Web3- sorodna področja. Njegovi članki vsak mesec pritegnejo množično občinstvo več kot milijon uporabnikov. Zdi se, da je strokovnjak z 10-letnimi izkušnjami na področju SEO in digitalnega trženja. Damir je bil omenjen v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto in druge publikacije. Kot digitalni nomad potuje med ZAE, Turčijo, Rusijo in SND. Damir je diplomiral iz fizike, kar mu je po njegovem mnenju dalo sposobnosti kritičnega razmišljanja, potrebne za uspeh v nenehno spreminjajočem se okolju interneta.
