Geoffrey Xintonning Kembrijdagi so'nggi ma'ruzasidan qiziqarli fikrlar
Yaqinda Geoffrey Xintonning Kembrijdagi ma'ruzasining yozuvi ommaga taqdim etildi va u AI hamjamiyatida katta shov-shuvga sabab bo'lmoqda. Xinton bilan tanish bo'lmaganlar uchun u sun'iy intellekt sohasidagi yorituvchi bo'lib, uni ko'pincha "Chuqur o'rganishning otalari" deb atashadi. Bir qator qiziqarli mavzularga bag'ishlangan ma'ruza sun'iy intellekt va uning kelajagi haqidagi an'anaviy fikrlashni qiyinlashtiradigan intellektual sayohatdir.
AI xavf-xatarlariga noyob nuqtai nazar
Xinton ma'ruzasining asosiy yo'nalishlaridan biri bu sun'iy umumiy intellektning (AGI) potentsial xavflari haqidagi nuqtai nazaridir. AGI atrofidagi munozaralar ko'pincha uning imkoniyatlari va afzalliklari atrofida aylansa-da, Xinton xavflarni ta'kidlab, yangi nuqtai nazarni keltiradi. U tomoshabinlarni AGI ning qorong'u tomoni haqida o'ylashga va uning oqibatlari haqida hushyor bo'lishga chaqiradi.
Immortal Models vs. Mortal Computation
Ma'ruzaning yana bir o'ylantiruvchi jihati "o'limli" hisoblash tushunchasi atrofida. Xinton qiziqarli savol tug'diradi: AI modellari ularning apparatidan ajralmas bo'lsa-chi? Turli xil qurilmalarda ishlashi mumkin bo'lgan zamonaviy AI modellaridan farqli o'laroq, bu erda g'oya ularning apparati bilan chuqur integratsiyalashgan AI agentlarini yaratishdir. Ushbu agentlar o'quv jarayonida o'z apparatlarini moslashtiradi va optimallashtiradi, bu esa sezilarli energiya tejashga olib keladi.
Ushbu yondashuv ikkita jozibador imkoniyatni taqdim etadi:
- Energiya samaradorligi: Bunday modellar ancha kam energiya sarfi bilan ishlashi mumkin. Bu g‘oya barqaror sun’iy intellekt texnologiyalariga intilish bilan aks sado beradi.
- Uskuna o'sishi: Muayyan muammolarni hal qilish uchun turli xil arxitekturaga ega uskunani "o'stirish" tushunchasi hayratlanarli. Ushbu yondashuv raqamli parametrlarni nozik sozlashdan tashqariga chiqadi va modelni o'qitish jarayonida me'moriy xususiyatlarni tanlashni o'z ichiga oladi.
Orqa tarqalishdan voz kechishdagi qiyinchiliklar
Xinton bunday "o'lik" modellarga o'tish, ayniqsa, o'qitish nuqtai nazaridan qiyinchiliklar tug'dirishini tan oladi. Backpropagation, chuqur o'rganishda keng tarqalgan model o'qitish algoritmi ushbu paradigma o'zgarishi uchun mos kelmasligi mumkin. Buning bir qancha sabablari bor:
- Energiya sarfi: Ma'lumki, orqaga tarqalish energiyani ko'p talab qiladi, bu uni energiya tejaydigan AI bilan kamroq moslashtiradi.
- Noma'lum model tuzilishi: Agar modellar o'z arxitekturasini dinamik ravishda shakllantirish uchun rivojlansa, taxmin qilinganidek, model funktsiyasining aniq shaklini taxmin qilish qiyin bo'ladi.
Aslini olganda, bu "o'lik" modellarga mos keladigan muqobil model o'qitish yondashuvlarini o'rganish uchun muhim turtki bo'ladi. Xintonning ma'ruzasi sun'iy intellekt hamjamiyatini an'anaviy usullardan tashqari o'ylashga va tabiatdan, xususan, orqa tarqalish bilan solishtirganda tubdan farq qiluvchi jarayonlarni qo'llaydigan inson miyasidan ilhom olishga undaydi.
Analog kompyuterlardan AI kelajagiga sayohat
Xintonning ma'ruzasi analog kompyuterlar kontseptsiyasidan AIning kelajakni shakllantirish salohiyati haqida fikr yuritishgacha bo'lgan jozibali sayohat sifatida namoyon bo'ladi. U turli bosqichlarni o'z ichiga oladi, jumladan:
- "O'lik" modellar tushunchasi
- Ushbu modellarga mos keladigan yangi o'qitish usullari
- AI agentlari o'rtasida bilim almashish strategiyalari
- Bilimlarni uzatishda distillashning roli
- AI modellarining haqiqiy dunyodan bilim olish imkoniyati
Oxir-oqibat, ma'ruza o'ylantiruvchi xulosaga olib keladi: AIning boshqaruvni o'z qo'liga olish istiqboli, bu tushuncha bizning kelajagimizda AIning roli haqida imkoniyatlar va savollar doirasini ochadi.
Xulosa qilib aytganda, Xintonning ma'ruzasi tanish sun'iy intellekt tushunchalari bo'yicha yangi nuqtai nazarni taklif qiladi va bizni AI landshaftidagi muqobil yo'llarni ko'rib chiqishga chaqiradi. Bu innovatsion fikrlashni rag'batlantirish va AI hamjamiyatida mazmunli munozaralarni uyg'otishni va'da qiladigan jozibali intellektual sayohat.
Masʼuliyatdan voz kechish
Bunga javoban Ishonch loyihasi bo'yicha ko'rsatmalar, iltimos, ushbu sahifada taqdim etilgan ma'lumotlar yuridik, soliq, investitsiya, moliyaviy yoki boshqa har qanday maslahat shakli sifatida talqin qilinmasligi va talqin qilinmasligini unutmang. Faqat yo'qotishingiz mumkin bo'lgan narsaga investitsiya qilish va agar shubhangiz bo'lsa, mustaqil moliyaviy maslahat olish muhimdir. Qo'shimcha ma'lumot olish uchun biz shartlar va emitent yoki reklama beruvchi tomonidan taqdim etilgan yordam va qo'llab-quvvatlash sahifalariga murojaat qilishni tavsiya qilamiz. MetaversePost to'g'ri, xolis hisobot berish majburiyatini oladi, lekin bozor sharoitlari ogohlantirilmasdan o'zgarishi mumkin.
Muallif haqida
Damir - guruh rahbari, mahsulot menejeri va muharrir Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse va kabi mavzularni qamrab oladi Web3- tegishli sohalar. Uning maqolalari har oy milliondan ortiq foydalanuvchilarning katta auditoriyasini jalb qiladi. U SEO va raqamli marketing bo'yicha 10 yillik tajribaga ega mutaxassis bo'lib ko'rinadi. Damir haqida Mashable, Wired nashrlarida tilga olingan. Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto va boshqa nashrlar. U BAA, Turkiya, Rossiya va MDH davlatlari oʻrtasida raqamli koʻchmanchi sifatida sayohat qiladi. Damir fizika bo'yicha bakalavr darajasini oldi, uning fikricha, bu unga internetning doimiy o'zgaruvchan manzarasida muvaffaqiyatga erishish uchun zarur bo'lgan tanqidiy fikrlash qobiliyatlarini berdi.
Boshqa maqolalar
Damir - guruh rahbari, mahsulot menejeri va muharrir Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse va kabi mavzularni qamrab oladi Web3- tegishli sohalar. Uning maqolalari har oy milliondan ortiq foydalanuvchilarning katta auditoriyasini jalb qiladi. U SEO va raqamli marketing bo'yicha 10 yillik tajribaga ega mutaxassis bo'lib ko'rinadi. Damir haqida Mashable, Wired nashrlarida tilga olingan. Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto va boshqa nashrlar. U BAA, Turkiya, Rossiya va MDH davlatlari oʻrtasida raqamli koʻchmanchi sifatida sayohat qiladi. Damir fizika bo'yicha bakalavr darajasini oldi, uning fikricha, bu unga internetning doimiy o'zgaruvchan manzarasida muvaffaqiyatga erishish uchun zarur bo'lgan tanqidiy fikrlash qobiliyatlarini berdi.
