Поиск по статьям
Все про умный дом
Все о пожарной безопасности
Сейчас читают
- Как смотреть youtube без тормозов и замедленияЕсли Вы на этой странице, то Вам, скорее всего, […]
- 10 лучших прогрессивных языков программирования для разработки мобильных приложенийЗнаете ли вы, что мобильные приложения — это не только […]
- 6 важных особенностей, которые следует учитывать при строительстве нового домаСтроительство нового дома – это уникальная возможность […]
Гороскоп на Сегодня
На этой неделе проходило еще одно мероприятие Nvidia GTC, и Дженсен Хуанг, соучредитель, президент и генеральный директор компании, размышлял о сфере технологий искусственного интеллекта, которая становится все более прибыльной для Nvidia, но которая также продолжает сталкиваться со многими старыми вопросами этики. ответственность и необходимость регуляторных ограничений.
Многие из этих вопросов приобрели новую актуальность в свете довольно внезапного успеха ChatGPT от OpenAI, а теперь и GPT-4, а также того, как эти и другие сервисы генеративного ИИ захватывают повествование об ИИ.
По мере того, как Nvidia в последние годы создавала свой стек технологий ИИ, Хуанг был таким же громким сторонником технологии, как и все остальные, и более настойчиво, чем большинство других, говорил о будущих преимуществах ИИ и о том огромном значении, которое придается дальнейшему росту вычислительной мощности и эффективность. Он признает, что совсем недавно эволюция ИИ вступила в новую фазу.
«Первая волна искусственного интеллекта была связана с полным переосмыслением вычислительной архитектуры», — сказал он во время вопросов и ответов для СМИ.
«Понимание того, что машинное обучение и глубокое обучение изменят тип программного обеспечения, которое мы можем писать, и то, как мы будем писать программное обеспечение в целом.
Из-за этого природа компьютера и то, что он собой представляет, будут полностью переосмыслены.
Мы посвятили последние 12, 13, 14 лет или около того переосмыслению каждого отдельного уровня вычислений, от чипов до системных архитектур и системного программного обеспечения, до всех библиотек, движков и фреймворков для каждой из областей приложений к самим приложениям».
По его словам, вторая волна ИИ вращалась вокруг восприятия.
Это означало использование глубокого обучения, компьютерного зрения, распознавания речи, больших языковых моделей и связанных с ними технологий для восприятия и классификации объектов и данных, а также использование этих возможностей для прорыва в автономном вождении, робототехнике и других областях.
«Третья волна, которую мы начинаем видеть сейчас, то, что мы бы назвали интеллектом… рассуждения о том, что происходит в мире.
А рассуждения, конечно, очень сложные.
И следующий шаг — это… планирование действий».
Сочетание рассуждений и планирования — это то, что мы в настоящее время наблюдаем в виде генеративного ИИ, отметил Хуан, добавив, что новые приложения генеративного ИИ «вызвали переломный момент» в технологии ИИ и выводах, который увеличивает спрос на суперкомпьютеры ИИ. .
Хуан описал возможную четвертую волну как место, где «цифровой мир и физический мир объединяются», чтобы помочь различным отраслям с помощью цифровых двойников и связанных с ними технологий метавселенной.
За последние два года Nvidia говорила об этой четвертой волне гораздо больше, чем о текущей волне, сосредоточенной на генеративном ИИ, но вполне возможно, что генеративный ИИ встал между ними с силой и настойчивостью, которых никто не ожидал, даже дальновидный лидер Nvidia.
Считайте Nvidia одной из тех фирм, которые все еще оценивают, насколько важным будет генеративный ИИ для их прибыли.
На вопрос одного репортера о потенциальном доходе от генеративного ИИ Хуанг ответил: «В генеративном ИИ наш текущий доход, вероятно, примерно близок к… однозначному проценту. Крошечный, крошечный, крошечный.
Если бы я запланировал на 12 месяцев вперед — то есть 12 месяцев назад, крошечные, но через 12 месяцев, довольно большие. Насколько точно, трудно сказать.
Но я бы сказал, довольно большой, очень большой.
Он добавил, что генеративные ИИ-решения увеличили спрос на обучение ИИ на системах Nvidia DGX, а также на возможности логического вывода других систем. «Мы наблюдаем довольно сильный рост спроса как на логические выводы, так и на обучение», — прокомментировал он.
Необходимость обучать больше языковых моделей, моделей изображений и других типов моделей для поддержки еще большего количества приложений генеративного ИИ будет продолжать увеличивать общий объем рынка ИИ.
Тем не менее, несмотря на то, что Генеративный ИИ создает новый рыночный драйвер для Nvidia и других компаний, он также поднимает вопросы о том, как эти приложения будут этически получать различные типы контента и как создатели этого контента будут получать справедливое вознаграждение, поскольку приложения Генеративного ИИ воздействуют на свои собственные, чтобы использовать его.
Наряду с этим по-прежнему возникает много вопросов о том, как этично управлять генеративным ИИ, регулировать его и, при необходимости, обуздать.
Отвечая на вопрос о собственных стандартах Nvidia в отношении этического ИИ, Хуанг сказал: «Мы продаем только клиентам, которые приносят пользу, если мы считаем, что клиент использует наши продукты для причинения вреда, мы, безусловно, откажемся от этого».
Однако он отметил, что в конечном итоге Nvidia является поставщиком технологий для создания и обучения решений для генеративного ИИ, а не разработчиком приложений, ориентированных на пользователя.
«Лучшее, что мы можем сделать как работодатели, родители и лидеры, — это обеспечить барьеры [для ИИ], которые частично основаны на влиянии и знаниях, частично на ценностях и частично на системах».
Что касается системных ограждений, над которыми такая компания, как Nvidia, имеет наибольший контроль, Хуанг сообщил, что Генеративный ИИ и почти весь ИИ все еще находятся в стадии разработки и требуют постоянного тестирования и доработки.
«ИИ как продукт никогда не будет реализован», — сказал он. «Он работает 24/7, и вы его улучшаете 24/7».
Говоря о необходимости регулирования ИИ, Хуанг сказал, что Nvidia не просили внести свой вклад в нормативно-правовую базу, но добавил: «Я также ясно дал понять, что регулирование является необходимым регулированием.
Все, что влияет на нарушение социальных норм и безопасность людей, должно регулироваться. Это было бы очень разумно».
Тем не менее, те, кто будет регулировать ИИ, должны понимать, что именно они регулируют, сказал Хуанг.