Для AGI потрібен енергетичний прорив, каже Альтман з OpenAI

Перевидано Платоном

читають: 0

Energy breakthrough needed for AGI, says OpenAI's Altman PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

AI Коротко Генеральний директор OpenAI Сем Альтман вважає, що прорив у виробництві енергії необхідний для розвитку все більш потужних і енергоємних моделей ШІ.

Під час панельної дискусії з Bloomberg у Давосі минулого тижня він стверджував: «Немає способу досягти цього без прориву». Альтман підтримує відновлювані джерела енергії, такі як ядерний синтез, і він мотивований продовжувати інвестувати в цю технологію. Він особисто інвестував 375 мільйонів доларів у Helion Energy – стартап із ядерного синтезу, який підписав договір угода постачати енергію Microsoft у найближчі кілька років.

Моделі штучного інтелекту, що складаються з мільярдів параметрів, потребують величезної кількості енергії для навчання. Повідомляється, що стара система OpenAI GPT-3 споживала 936 мегават-годин (МВт-год), відповідно AI компанії Numenta. Управління енергетичної інформації США Оцінки що середнє домогосподарство споживає близько 10.5 МВт-год на рік. Це означає, що навчання GPT-3 спожило стільки ж енергії, скільки приблизно 90 домогосподарств споживають за рік.

Більші моделі вимагатимуть ще більше енергії. «Ми ще не закінчили з масштабуванням [LLM] – нам все ще потрібно розвиватися», – Ейден Гомес, генеральний директор Cohere, оголошений під час іншої дискусії в Давосі.

AlphaGeometry є проривом у міркуванні ШІ

Дослідники Google DeepMind навчили систему штучного інтелекту доводити геометричні теореми майже на тому ж рівні, якого досягли золоті медалісти олімпіад з математики.

У папері опублікований in природа Минулого тижня команда DeepMind представила AlphaGeometry – систему, що складається з мовної моделі та механізму символічної дедукції. Перший генерує потенційні математичні стратегії для вирішення певної проблеми, а другий намагається вивести остаточне рішення.

«Завдяки AlphaGeometry ми демонструємо зростаючу здатність штучного інтелекту логічно міркувати, а також відкривати та перевіряти нові знання», пише співавтори Трі Трінь і Тханг Луонг. «Вирішення геометричних задач олімпіадного рівня є важливою віхою в розвитку глибоких математичних міркувань на шляху до більш просунутих і загальних систем ШІ».

Цікаво, що система була навчена на 100 мільйонах вибірок синтетичних даних, що зображують випадкові геометричні діаграми. Перед AlphaGeometry було поставлено завдання вивчити всі зв’язки між точками та лініями у фігурах, щоб знайти всі геометричні докази.

Під час тестування продуктивності системи їй вдалося розв’язати 25 із 30 геометричних завдань із олімпіадних змагань за кілька годин. Для порівняння, середньостатистичний золотий медаліст може вирішити приблизно 25.9 із них за один і той же час.

Google DeepMind опублікував код своєї моделі тут.

Медичні чат-боти ШІ можуть не демократизувати охорону здоров’я

Всесвітня організація охорони здоров’я (ВООЗ) не налаштована на те, що медичні системи штучного інтелекту будуть корисними для бідніших країн, якщо вони створюватимуться організаціями в заможніших країнах, які не зможуть навчати їх на більш різноманітних даних.

Розробникам подобається Google вірять, що ШІ може допомогти тим, хто матиме обмежений доступ до охорони здоров’я в майбутньому. Але офіційні особи ВООЗ вважають, що технологія може не служити їм належним чином, особливо якщо вони не є представниками пацієнтів, які використовуються для отримання клінічних даних для навчання цих систем.

«Останнє, чого ми хочемо бачити в рамках цього стрибка вперед із технологіями, — це поширення або посилення несправедливості та упереджень у соціальній структурі країн у всьому світі», — заявив Ален Лабрік, директор ВООЗ із цифрової охорони здоров’я та інновації, природа повідомляє.

Лабрік та його колеги стверджували, що розробка медичного штучного інтелекту не повинна здійснюватися великими технологічними компаніями, і що їхні технології повинні бути перевірені незалежними третіми сторонами, перш ніж вони будуть випущені. Зараз розробники створюють моделі, здатні автоматично генерувати клінічні нотатки під час зустрічей, допомагати лікарям діагностувати захворювання тощо.

Потенційні проблеми, наприклад різні акценти, мови чи історії хвороби, яких немає в навчальних даних, потенційно можуть вивести ці системи з ладу, що призведе до зниження ефективності та поганих результатів для пацієнтів.

Amazon запускає експериментальний ШІ-асистент покупок

Тепер споживачі можуть опитувати чат-бота зі штучним інтелектом про певний товар, що продається на Amazon, за допомогою мобільного додатку онлайн-ринку.

Вкладку «Пошук конкретної інформації», яка раніше відображала огляди продуктів і відповіді на поширені запитання, було замінено великою мовною моделлю, Marketplace Pulse вперше повідомили. Схоже, що система працює, приймаючи та узагальнюючи інформацію зі сторінки списку продукту.

Користувачі мережі можуть ставити запитання про товар, який їх цікавить. Чат-бот не порівнює товари та не пропонує альтернативи. Він також не може виконувати такі дії, як додавання товарів у віртуальні кошики покупців або розкриття історії цін. Представник Amazon підтвердив CNBC, що він тестує чат-бота.

«Ми постійно винаходимо, щоб допомогти зробити життя клієнтів кращим і простішим, і зараз тестуємо нову функцію на основі генеративного штучного інтелекту, щоб покращити покупки на Amazon, допомагаючи клієнтам отримувати відповіді на поширені запитання щодо продуктів», пояснені Марія Боскетті. Як і всі чат-боти, остання система Amazon схильна до галюцинацій, тож сприймайте її слова з дрібкою солі.

Цікаво, що можливості віртуального торгового помічника досить відкриті. Повідомляється, що він може писати жарти, вірші або навіть генерувати код на основі інформації про продукт кількома мовами. ®