Інтригуюча думка з останньої кембриджської лекції Джеффрі Гінтона
Нещодавно запис лекції Джеффрі Хінтона в Кембриджі став доступним для громадськості, і він викликав неабиякий резонанс у спільноті ШІ. Для тих, хто не знайомий з Гінтоном, він є світилом у галузі ШІ, якого часто називають одним із «хрещених батьків глибокого навчання». Лекція, яка торкається ряду захоплюючих тем, є інтелектуальною подорожжю, яка кидає виклик звичайним уявленням про ШІ та його майбутнє.
Унікальний погляд на небезпеки ШІ
Одним із ключових моментів лекції Хінтона є його погляд на потенційну небезпеку загального штучного інтелекту (AGI). У той час як дискусії навколо AGI часто обертаються навколо його можливостей і переваг, Hinton привносить новий погляд, підкреслюючи ризики. Він закликає аудиторію замислитися над темною стороною AGI і бути пильними щодо її наслідків.
Безсмертні моделі проти смертних обчислень
Ще один спонукаючий до роздумів аспект лекції обертається навколо концепції «смертних» обчислень. Хінтон ставить інтригуюче запитання: що, якби моделі штучного інтелекту були невіддільні від апаратного забезпечення? На відміну від сучасних моделей штучного інтелекту, які можуть працювати на різних пристроях, ідея полягає в тому, щоб створити агентів штучного інтелекту, глибоко інтегрованих із їхнім обладнанням. Ці агенти адаптували б і оптимізували своє обладнання під час процесу навчання, потенційно призводячи до значної економії енергії.
Цей підхід пропонує дві привабливі можливості:
- Енергоефективність: Моделі такого типу можуть працювати зі значно меншим енергоспоживанням. Ця ідея перегукується з прагненням до стійких технологій ШІ.
- Зростання обладнання: Концепція «вирощування» апаратного забезпечення з різними архітектурами для вирішення конкретних проблем викликає спокусу. Цей підхід виходить за рамки точного налаштування числових параметрів і охоплює вибір архітектурних особливостей під час навчання моделі.
Проблеми у відході від зворотного поширення
Хінтон визнає, що перехід до таких «смертних» моделей представляє проблеми, особливо з точки зору навчання. Зворотне поширення, поширений модельний алгоритм навчання в глибокому навчанні, може не підійти для цієї зміни парадигми. На це є кілька причин:
- Енергоспоживання: Відомо, що зворотне поширення є енергоємним, що робить його менш сумісним з енергоефективним ШІ.
- Невідома структура моделі: Якщо моделі розвиваються, щоб динамічно формувати свою архітектуру, як передбачається, стає складно передбачити точну форму функції моделі.
По суті, це створює значну мотивацію для вивчення альтернативних підходів до навчання моделей, які відповідають «смертним» моделям. Лекція Хінтона заохочує спільноту штучного інтелекту думати за межі звичайних методів і шукати натхнення в природі, зокрема в людському мозку, який використовує принципово інші процеси, ніж зворотне поширення.
| споріднений: Джеффрі Хінтон досліджує два шляхи до інтелекту та небезпеки штучного інтелекту в останній розмові |
Подорож від аналогових комп’ютерів до майбутнього ШІ
Лекція Хінтона розгортається як захоплююча подорож від концепції аналогових комп’ютерів до роздумів про потенціал ШІ формувати майбутнє. Він охоплює різні етапи, зокрема:
- Поняття «смертних» моделей
- Нові методи навчання, які підходять для цих моделей
- Стратегії обміну знаннями між агентами ШІ
- Роль дистиляції в передачі знань
- Можливість моделей ШІ отримувати знання з реального світу
Лекція зрештою веде до висновку, який спонукає до роздумів: перспектива ШІ взяти під контроль, ідея, яка відкриває сферу можливостей і питань про роль ШІ в нашому майбутньому.
На завершення лекція Хінтона пропонує свіжий погляд на знайомі концепції штучного інтелекту та закликає нас розглянути альтернативні шляхи в ландшафті ШІ. Це захоплююча інтелектуальна подорож, яка обіцяє стимулювати інноваційне мислення та розпалити змістовні дискусії в спільноті ШІ.
відмова
Відповідно до Правила проекту Trust, будь ласка, зверніть увагу, що інформація, надана на цій сторінці, не призначена і не повинна тлумачитися як юридична, податкова, інвестиційна, фінансова або будь-яка інша форма консультації. Важливо інвестувати лише те, що ви можете дозволити собі втратити, і звернутися за незалежною фінансовою порадою, якщо у вас виникнуть сумніви. Щоб отримати додаткову інформацію, ми пропонуємо звернутися до положень та умов, а також до сторінок довідки та підтримки, наданих емітентом або рекламодавцем. MetaversePost прагне до точного, неупередженого звітування, але ринкові умови можуть змінюватися без попередження.
про автора
Дамір є керівником групи, менеджером із продуктів і редактором Metaverse Post, що охоплює такі теми, як AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse тощо Web3- суміжні поля. Його статті щомісяця приваблюють величезну аудиторію понад мільйон користувачів. Здається, він є експертом із 10-річним досвідом роботи в SEO та цифровому маркетингу. Даміра згадували в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto та інші видання. Він подорожує між ОАЕ, Туреччиною, Росією та СНД як цифровий кочівник. Дамір отримав ступінь бакалавра з фізики, що, на його думку, дало йому навички критичного мислення, необхідні для досягнення успіху в Інтернеті, який постійно змінюється.
інші статті
Дамір є керівником групи, менеджером із продуктів і редактором Metaverse Post, що охоплює такі теми, як AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse тощо Web3- суміжні поля. Його статті щомісяця приваблюють величезну аудиторію понад мільйон користувачів. Здається, він є експертом із 10-річним досвідом роботи в SEO та цифровому маркетингу. Даміра згадували в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto та інші видання. Він подорожує між ОАЕ, Туреччиною, Росією та СНД як цифровий кочівник. Дамір отримав ступінь бакалавра з фізики, що, на його думку, дало йому навички критичного мислення, необхідні для досягнення успіху в Інтернеті, який постійно змінюється.
