Jak plán IBM pro průmyslovou transformaci využívá umělou inteligenci, 5G a spolupráci
"Smrtelné výpočty" znamenají, že analogové počítače, které úzce spojují umělou inteligenci s hardwarem, vloží GPT-3 do vašeho toustovače za 1 dolar při provozu na několik wattů energie.
Formy umělé inteligence založené na strojovém učení přinesou revoluci v počítačových systémech, nový druh spojení hardwaru a softwaru, který může vložit umělou inteligenci do vašeho toustovače, tvrdí průkopník umělé inteligence Geoffrey Hinton.
Hinton byl požádán, aby přednesl přednášku na konferenci jako uznání za svůj článek z doby před deseti lety "Klasifikace ImageNet s hlubokými konvolučními neuronovými sítěmi", který napsal se svými postgraduálními studenty Alexem Krizhevskym a Ilyou Sutskeverem. Článek byl oceněn cenou konference "Test of Time" za "obrovský dopad" na obor. Tato práce, publikovaná v roce 2012, byla první, kdy konvoluční neuronová síť soutěžila na lidské úrovni v soutěži v rozpoznávání obrazu ImageNet, a byla to událost, která uvedla do pohybu současnou éru umělé inteligence.
Hinton, který je držitelem Turingovy ceny ACM za své úspěchy v počítačové vědě, což je v oboru ekvivalent Nobelovy ceny, založil Deep Learning Conspiracy, skupinu, která oživila skomírající oblast strojového učení se svými dalšími příjemci Turingova učení, Yannem LeCunem ze společnosti Meta a Yoshuou Bengiem z montrealského institutu MILA pro umělou inteligenci.
V tomto smyslu je Hinton svým postavením v oboru královskou rodinou umělé inteligence.
Ve své zvané přednášce Hinton strávil většinu času mluvením o novém přístupu k neuronovým sítím, nazvaném forward-forward network, který odstraňuje techniku zpětného šíření používanou téměř ve všech neuronových sítích. Navrhl, že odstraněním sítí se zadní podpěrou by se dopředu přední sítě mohly pravděpodobněji přiblížit tomu, co se děje v mozku ve skutečném životě.
Pracovní verze dokumentu je zveřejněna na Hintonově domovské stránce (PDF) na univerzitě v Torontu, kde je emeritním profesorem.
Dopředný přístup by mohl být vhodný pro smrtelný výpočetní hardware, řekl Hinton.
"Nyní, pokud se má něco takového stát, musíme mít učební postup, který poběží v konkrétním kusu hardwaru, a naučíme se využívat specifické vlastnosti tohoto konkrétního kusu hardwaru, aniž bychom věděli, jaké všechny tyto vlastnosti jsou," vysvětlil Hinton. "Ale myslím si, že algoritmus forward-forward je slibným kandidátem na to, co by tato malá procedura mohla být."
Jednou z překážek pro vytvoření nových analogových smrtelných počítačů, řekl, je to, že lidé jsou připoutáni ke spolehlivosti spuštění softwaru na milionech zařízení.
"Nahradili byste to tím, že každý z těchto mobilních telefonů by musel začít jako dětský mobilní telefon a musel by se naučit, jak být mobilním telefonem," navrhl. "A to je velmi bolestivé."
Dokonce i inženýři nejzběhlejší v příslušné technologii se budou pomalu vracet paradigmatu dokonalých, identických nesmrtelných počítačů ze strachu z nejistoty.
"Mezi lidmi, kteří se zajímají o analogové výpočty, je stále jen velmi málo těch, kteří jsou ochotni vzdát se nesmrtelnosti," řekl. Je to kvůli lpění na konzistenci, předvídatelnosti, řekl. "Pokud chcete, aby váš analogový hardware dělal pokaždé to samé... Máte skutečný problém se všemi těmi zbloudilými elektrickými věcmi a tak."