ข้อมูลเชิงลึกที่น่าสนใจจากการบรรยายที่ Cambridge ของ Geoffrey Hinton ครั้งล่าสุด
เมื่อเร็ว ๆ นี้ บันทึกการบรรยายของ Geoffrey Hinton ในเคมบริดจ์ได้ถูกเผยแพร่สู่สาธารณะ และเป็นเรื่องที่สร้างความฮือฮาในชุมชน AI สำหรับผู้ที่ไม่คุ้นเคยกับ Hinton เขาเป็นผู้ทรงคุณวุฒิในด้าน AI ซึ่งมักเรียกกันว่าเป็นหนึ่งใน “เจ้าพ่อแห่งการเรียนรู้เชิงลึก” การบรรยายซึ่งครอบคลุมหัวข้อที่น่าสนใจมากมาย คือการเดินทางอันชาญฉลาดที่ท้าทายความคิดเดิมๆ เกี่ยวกับ AI และอนาคตของมัน
มุมมองที่ไม่ซ้ำใครเกี่ยวกับอันตรายจาก AI
ไฮไลท์สำคัญประการหนึ่งของการบรรยายของ Hinton คือมุมมองของเขาเกี่ยวกับอันตรายที่อาจเกิดขึ้นจากปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) แม้ว่าการหารือเกี่ยวกับ AGI มักจะเกี่ยวข้องกับความสามารถและคุณประโยชน์ แต่ Hinton ก็นำเสนอมุมมองใหม่ๆ โดยการเน้นย้ำถึงความเสี่ยง เขากระตุ้นให้ผู้ชมไตร่ตรองด้านมืดของ AGI และระมัดระวังเกี่ยวกับผลกระทบของมัน
แบบจำลองอมตะกับการคำนวณของมนุษย์
มุมมองที่กระตุ้นความคิดอีกประการหนึ่งของการบรรยายเกี่ยวข้องกับแนวคิดของการคำนวณแบบ "มนุษย์" Hinton ถามคำถามที่น่าสนใจ: จะเกิดอะไรขึ้นถ้าโมเดล AI ไม่สามารถแยกออกจากฮาร์ดแวร์ได้ ตรงกันข้ามกับโมเดล AI ร่วมสมัยที่สามารถทำงานบนอุปกรณ์ต่างๆ ได้ แนวคิดที่นี่คือการสร้างเอเจนต์ AI ที่บูรณาการอย่างลึกซึ้งกับฮาร์ดแวร์ของพวกเขา ตัวแทนเหล่านี้จะปรับและเพิ่มประสิทธิภาพฮาร์ดแวร์ในระหว่างกระบวนการเรียนรู้ ซึ่งอาจนำไปสู่การประหยัดพลังงานได้อย่างมาก
แนวทางนี้มีความเป็นไปได้สองประการที่น่าหลงใหล:
- ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน: รุ่นประเภทนี้สามารถทำงานได้โดยใช้พลังงานน้อยกว่ามาก แนวคิดนี้สอดคล้องกับการแสวงหาเทคโนโลยี AI ที่ยั่งยืน
- การเติบโตของฮาร์ดแวร์: แนวคิดของฮาร์ดแวร์ที่ “เติบโต” ด้วยสถาปัตยกรรมที่แตกต่างกันเพื่อแก้ไขปัญหาเฉพาะนั้นน่าดึงดูดมาก วิธีการนี้เป็นมากกว่าการปรับแต่งพารามิเตอร์เชิงตัวเลขอย่างละเอียด และครอบคลุมการเลือกคุณสมบัติทางสถาปัตยกรรมระหว่างการฝึกแบบจำลอง
ความท้าทายในการออกจากการขยายพันธุ์แบบย้อนกลับ
ฮินตันตระหนักดีว่าการเปลี่ยนไปใช้โมเดล "มนุษย์" ดังกล่าวนำมาซึ่งความท้าทาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแง่ของการฝึกอบรม Backpropagation ซึ่งเป็นอัลกอริธึมการฝึกโมเดลที่แพร่หลายในการเรียนรู้เชิงลึก อาจไม่เหมาะกับการเปลี่ยนกระบวนทัศน์นี้ มีหลายสาเหตุนี้:
- การใช้พลังงาน: Backpropagation เป็นที่รู้กันว่าใช้พลังงานมาก ทำให้เข้ากันได้กับ AI ที่ประหยัดพลังงานได้น้อยลง
- โครงสร้างโมเดลที่ไม่รู้จัก: หากโมเดลวิวัฒนาการเพื่อสร้างรูปร่างสถาปัตยกรรมแบบไดนามิกตามที่จินตนาการไว้ การคาดการณ์รูปแบบที่แน่นอนของฟังก์ชันของโมเดลจะกลายเป็นเรื่องท้าทาย
โดยพื้นฐานแล้ว สิ่งนี้ก่อให้เกิดแรงจูงใจที่สำคัญในการสำรวจแนวทางการฝึกอบรมโมเดลทางเลือกที่สอดคล้องกับโมเดล "มนุษย์" การบรรยายของ Hinton ส่งเสริมให้ชุมชน AI คิดให้ไกลกว่าวิธีการทั่วไป และแสวงหาแรงบันดาลใจจากธรรมชาติ โดยเฉพาะสมองของมนุษย์ ซึ่งใช้กระบวนการพื้นฐานที่แตกต่างกันเมื่อเทียบกับการขยายพันธุ์กลับ
การเดินทางจากคอมพิวเตอร์แอนะล็อกสู่อนาคตของ AI
การบรรยายของ Hinton เผยให้เห็นการเดินทางอันน่าหลงใหลจากแนวคิดคอมพิวเตอร์แอนะล็อกไปจนถึงการไตร่ตรองเกี่ยวกับศักยภาพของ AI ในการกำหนดอนาคต ครอบคลุมขั้นตอนต่างๆ ได้แก่:
- แนวคิดของแบบจำลอง "มนุษย์"
- วิธีการฝึกอบรมแบบใหม่ที่เหมาะกับรุ่นเหล่านี้
- กลยุทธ์การแบ่งปันความรู้ระหว่างตัวแทน AI
- บทบาทของการกลั่นในการถ่ายทอดความรู้
- ความเป็นไปได้ของโมเดล AI ที่ได้รับความรู้จากโลกแห่งความเป็นจริง
การบรรยายในท้ายที่สุดนำไปสู่ข้อสรุปที่กระตุ้นความคิด: โอกาสที่ AI จะเข้าควบคุม แนวคิดที่เปิดขอบเขตของความเป็นไปได้ และคำถามเกี่ยวกับบทบาทของ AI ในอนาคตของเรา
ปิดท้ายด้วยการบรรยายของ Hinton นำเสนอมุมมองใหม่เกี่ยวกับแนวคิด AI ที่คุ้นเคย และท้าทายให้เราพิจารณาเส้นทางอื่นในภูมิทัศน์ของ AI เป็นการเดินทางทางปัญญาที่น่าหลงใหลซึ่งสัญญาว่าจะกระตุ้นความคิดสร้างสรรค์และจุดประกายการสนทนาที่มีความหมายภายในชุมชน AI
ข้อจำกัดความรับผิดชอบ
สอดคล้องกับ แนวทางโครงการที่เชื่อถือได้โปรดทราบว่าข้อมูลที่ให้ไว้ในหน้านี้ไม่ได้มีจุดมุ่งหมายและไม่ควรตีความว่าเป็นคำแนะนำทางกฎหมาย ภาษี การลงทุน การเงิน หรือรูปแบบอื่นใด สิ่งสำคัญคือต้องลงทุนเฉพาะในสิ่งที่คุณสามารถที่จะสูญเสียได้ และขอคำแนะนำทางการเงินที่เป็นอิสระหากคุณมีข้อสงสัยใดๆ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม เราขอแนะนำให้อ้างอิงข้อกำหนดและเงื่อนไขตลอดจนหน้าช่วยเหลือและสนับสนุนที่ผู้ออกหรือผู้ลงโฆษณาให้ไว้ MetaversePost มุ่งมั่นที่จะรายงานที่ถูกต้องและเป็นกลาง แต่สภาวะตลาดอาจมีการเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้า
เกี่ยวกับผู้เขียน
Damir เป็นหัวหน้าทีม ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ และบรรณาธิการที่ Metaverse Postซึ่งครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse และ Web3- สาขาที่เกี่ยวข้อง บทความของเขาดึงดูดผู้ชมจำนวนมากกว่าล้านคนทุกเดือน ดูเหมือนว่าเขาจะเป็นผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ 10 ปีในด้าน SEO และการตลาดดิจิทัล Damir ได้รับการกล่าวถึงใน Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto และสิ่งพิมพ์อื่น ๆ เขาเดินทางไปมาระหว่างสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ ตุรกี รัสเซีย และ CIS ในฐานะคนเร่ร่อนทางดิจิทัล Damir สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาฟิสิกส์ ซึ่งเขาเชื่อว่าทำให้เขามีทักษะการคิดเชิงวิพากษ์ที่จำเป็นต่อการประสบความสำเร็จในภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของอินเทอร์เน็ต
บทความอื่น ๆ
Damir เป็นหัวหน้าทีม ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ และบรรณาธิการที่ Metaverse Postซึ่งครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse และ Web3- สาขาที่เกี่ยวข้อง บทความของเขาดึงดูดผู้ชมจำนวนมากกว่าล้านคนทุกเดือน ดูเหมือนว่าเขาจะเป็นผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ 10 ปีในด้าน SEO และการตลาดดิจิทัล Damir ได้รับการกล่าวถึงใน Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto และสิ่งพิมพ์อื่น ๆ เขาเดินทางไปมาระหว่างสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ ตุรกี รัสเซีย และ CIS ในฐานะคนเร่ร่อนทางดิจิทัล Damir สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาฟิสิกส์ ซึ่งเขาเชื่อว่าทำให้เขามีทักษะการคิดเชิงวิพากษ์ที่จำเป็นต่อการประสบความสำเร็จในภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของอินเทอร์เน็ต
