Интригантни увиди из најновијег предавања Геоффреиа Хинтона у Кембриџу
Недавно је снимак предавања Џефрија Хинтона у Кембриџу постао доступан јавности, и то изазива велику буку у заједници вештачке интелигенције. За оне који нису упознати са Хинтоном, он је светионик у области вештачке интелигенције, који се често назива једним од „кумова дубоког учења“. Предавање, које се дотиче низа фасцинантних тема, је интелектуално путовање које изазива конвенционално размишљање о вештачкој интелигенцији и њеној будућности.
Јединствена перспектива опасности од вештачке интелигенције
Један од кључних нагласака Хинтоновог предавања је његова перспектива о потенцијалним опасностима вештачке опште интелигенције (АГИ). Док се дискусије око АГИ често врте око његових могућности и предности, Хинтон доноси нову перспективу наглашавајући ризике. Он подстиче публику да размисли о мрачнијој страни АГИ-ја и да буде будна у погледу његових импликација.
Иммортал Моделс вс. Мортал Цомпутатион
Још један аспект предавања који изазива размишљање врти се око концепта "смртног" рачунања. Хинтон поставља интригантно питање: Шта ако су АИ модели неодвојиви од њиховог хардвера? За разлику од савремених АИ модела који могу да раде на различитим уређајима, идеја је да се створе АИ агенти дубоко интегрисани са њиховим хардвером. Ови агенти би прилагодили и оптимизовали свој хардвер током процеса учења, што би потенцијално довело до значајних уштеда енергије.
Овај приступ нуди две привлачне могућности:
- Енергетска ефикасност: Модели ове врсте би могли да раде са знатно мањом потрошњом енергије. Ова идеја резонује са потрагом за одрживим АИ технологијама.
- Хардверски раст: Концепт „растућег” хардвера са различитим архитектурама за решавање специфичних проблема је примамљив. Овај приступ превазилази фино подешавање нумеричких параметара и обухвата избор архитектонских карактеристика током обуке модела.
Изазови у одласку од пропагације уназад
Хинтон увиђа да прелазак на такве „смртне“ моделе представља изазове, посебно у смислу обуке. Пропагирање уназад, преовлађујући алгоритам за обуку модела у дубоком учењу, можда није погодан за ову промену парадигме. Постоји неколико разлога за то:
- Потрошња енергије: Познато је да је пропагација уназад енергетски интензивна, што га чини мање компатибилним са енергетски ефикасном вештачком интелигенцијом.
- Непозната структура модела: Ако модели еволуирају да би динамички обликовали своју архитектуру, како је замишљено, постаје изазовно предвидети тачан облик функције модела.
У суштини, ово представља значајну мотивацију да се истраже алтернативни приступи обучавању модела који су у складу са „смртним“ моделима. Хинтоново предавање подстиче АИ заједницу да размишља изван конвенционалних метода и тражи инспирацију у природи, посебно у људском мозгу, који користи фундаментално различите процесе у поређењу са пропагацијом уназад.
Путовање од аналогних компјутера до будућности вештачке интелигенције
Хинтоново предавање одвија се као задивљујуће путовање од концепта аналогних рачунара до контемплације о потенцијалу вештачке интелигенције да обликује будућност. Покрива различите фазе, укључујући:
- Појам „смртних” модела
- Нове методе обуке погодне за ове моделе
- Стратегије за размену знања међу АИ агентима
- Улога дестилације у преносу знања
- Могућност да АИ модели стичу знање из стварног света
Предавање на крају доводи до закључка који изазива размишљање: изгледи да АИ преузме контролу, појам који отвара царство могућности и питања о улози АИ у нашој будућности.
На крају, Хинтоново предавање нуди нови поглед на познате концепте вештачке интелигенције и изазива нас да размотримо алтернативне путеве у АИ пејзажу. То је задивљујуће интелектуално путовање које обећава да ће подстаћи иновативно размишљање и подстаћи смислене дискусије унутар АИ заједнице.
Одрицање од одговорности
У складу са Смернице пројекта Труст, имајте на уму да информације дате на овој страници нису намењене и не треба да се тумаче као правни, порески, инвестициони, финансијски или било који други облик савета. Важно је да инвестирате само оно што можете приуштити да изгубите и да тражите независан финансијски савет ако сумњате. За додатне информације, предлажемо да погледате одредбе и услове, као и странице помоћи и подршке које пружа издавач или оглашивач. MetaversePost је посвећен тачном, непристрасном извештавању, али тржишни услови су подложни променама без претходне најаве.
О аутору
Дамир је вођа тима, менаџер производа и уредник у Metaverse Post, покривајући теме као што су АИ/МЛ, АГИ, ЛЛМ, Метаверсе и Web3-сродна поља. Његови чланци привлаче огромну публику од преко милион корисника сваког месеца. Чини се да је стручњак са 10 година искуства у СЕО и дигиталном маркетингу. Дамир се помиње у Масхабле, Виред, Cointelegraph, Тхе Нев Иоркер, Инсиде.цом, Ентрепренеур, БеИнЦрипто и друге публикације. Путује између УАЕ, Турске, Русије и ЗНД као дигитални номад. Дамир је стекао диплому физике, за коју верује да му је дало вештине критичког размишљања које су му потребне да буде успешан у свету интернета који се стално мења.
više чланака
Дамир је вођа тима, менаџер производа и уредник у Metaverse Post, покривајући теме као што су АИ/МЛ, АГИ, ЛЛМ, Метаверсе и Web3-сродна поља. Његови чланци привлаче огромну публику од преко милион корисника сваког месеца. Чини се да је стручњак са 10 година искуства у СЕО и дигиталном маркетингу. Дамир се помиње у Масхабле, Виред, Cointelegraph, Тхе Нев Иоркер, Инсиде.цом, Ентрепренеур, БеИнЦрипто и друге публикације. Путује између УАЕ, Турске, Русије и ЗНД као дигитални номад. Дамир је стекао диплому физике, за коју верује да му је дало вештине критичког размишљања које су му потребне да буде успешан у свету интернета који се стално мења.
