Руководитель отдела искусственного интеллекта Meta: десятилетия развития искусственного интеллекта, сначала интеллект на уровне кошки/собаки

Переиздано Платоном

Читают: 0

Руководитель отдела искусственного интеллекта Meta: десятилетия развития искусственного интеллекта, интеллект на уровне кошки/собаки Первый анализ данных PlatoBlockchain. Вертикальный поиск. Ай.

Ян ЛеКун, главный научный сотрудник Meta в области искусственного интеллекта и известный деятель глубокого обучения, недавно представил обоснованный взгляд на прогресс искусственного интеллекта, как сообщил Джонатан Ваниан для CNBC. Его взгляды представляют собой отрезвляющий противовес более оптимистичным прогнозам лидеров отрасли, таких как генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг.

Реалистичный взгляд Лекуна на путь ИИ к разуму

ЛеКан утверждает, что нынешние системы искусственного интеллекта находятся на расстоянии нескольких десятилетий от достижения какой-либо формы разума, а способности к здравому смыслу все еще являются далекой целью. Эта точка зрения резко контрастирует с утверждением Хуана о том, что ИИ сможет соперничать с человеческими возможностями всего за пять лет. Комментарии Лекуна прозвучали во время мероприятия, посвященного 10-летнему юбилею группы фундаментальных исследований искусственного интеллекта Facebook, что стало важной вехой в развитии искусственного интеллекта.

Основная война ИИ и коммерческие интересы

Замечания Лекуна также проливают свет на коммерческую динамику, лежащую в основе индустрии искусственного интеллекта. Он многозначительно отмечает, что Nvidia, как крупный поставщик графических процессоров, необходимых для исследований в области искусственного интеллекта, заинтересована в разжигании ажиотажа вокруг искусственного интеллекта. Его метафора о «войне ИИ», в которой Nvidia поставляет оружие, подчеркивает острую конкуренцию и коммерческие интересы в развитии технологий ИИ.

Текущие ограничения ИИ и путь вперед

Подчеркнув ограничения ИИ, ЛеКун подчеркнул, что сегодняшнему ИИ не хватает фундаментального понимания, несмотря на то, что он обучен работе с огромными объемами текста. Например, системы искусственного интеллекта все еще испытывают трудности с базовыми логическими концепциями, несмотря на обучение, эквивалентное 20,000 XNUMX годам человеческого чтения. Это ограничение указывает на то, что внимание отрасли к языковым моделям и текстовым данным может оказаться недостаточным для разработки продвинутых, человекоподобных систем искусственного интеллекта.

<!–

Не используется

-> <!–

Не используется

Мультимодальный подход Meta к разработке ИИ

По данным CNBC отчетуПод руководством Лекуна Meta изучает мультимодальные системы искусственного интеллекта, которые объединяют текстовые, аудио, изображения и видеоданные. Этот подход направлен на обнаружение корреляций между различными типами данных, что потенциально обеспечивает более продвинутые функции искусственного интеллекта. Исследования Меты включают приложения дополненной реальности, такие как использование очков AR для улучшения тренировок по теннису — проект, который требует сложного сочетания обработки визуальных, текстовых и слуховых данных.

Ландшафт аппаратного обеспечения искусственного интеллекта: доминирование Nvidia и будущие возможности

CNBC сообщает, что графические процессоры Nvidia стали фактическим стандартом для обучения крупномасштабных моделей искусственного интеллекта, а сама Meta использует 16,000 100 графических процессоров Nvidia AXNUMX для своего программного обеспечения Llama AI. Тем не менее, ЛеКун предполагает, что в будущем могут появиться специализированные чипы искусственного интеллекта, которые перейдут от традиционных графических процессоров к более целенаправленным нейронным ускорителям глубокого обучения.

Квантовые вычисления: далекая мечта об улучшении искусственного интеллекта

ЛеКун и старший научный сотрудник Meta Майк Шрепфер выражают скептицизм по поводу непосредственного влияния квантовых вычислений на ИИ. Несмотря на потенциал квантовых машин совершить революцию в областях, связанных с интенсивным использованием данных, они рассматривают квантовые вычисления как увлекательную научную деятельность, имеющую неопределенную практическую значимость для текущих достижений ИИ.

Избранные изображения через YouTube