Керівник Meta зі штучним інтелектом: десятиліття до інтелекту ШІ, спочатку інтелект на рівні котів/собак

Перевидано Платоном

читають: 0

Керівник Meta зі штучним інтелектом: Десятиліття до AI Sentience, інтелект на рівні кота/собаки. Перший інтелект даних PlatoBlockchain. Вертикальний пошук. Ai.

Ян Лекун, головний науковий співробітник Meta та відомий діяч глибокого навчання, нещодавно представив обґрунтовану точку зору на прогрес ШІ, як повідомив Джонатан Ваніан для CNBC. Його погляди є тверезою противагою більш оптимістичним прогнозам лідерів галузі, таких як генеральний директор Nvidia Дженсен Хуанг.

Реалістичний погляд Лекуна на шлях ШІ до розуму

ЛеКун стверджує, що поточні системи штучного інтелекту ще кілька десятиліть від досягнення будь-якої форми розуму, а здібності здорового глузду все ще є далекою метою. Ця точка зору різко суперечить твердженням Хуанга про те, що штучний інтелект зможе конкурувати з людськими можливостями лише за п’ять років. Коментарі Лекуна були зроблені під час заходу з нагоди святкування 10-річчя групи фундаментальних досліджень штучного інтелекту Facebook, що відзначає віху в розвитку штучного інтелекту.

Основна війна ШІ та комерційні інтереси

Зауваження Лекуна також проливають світло на комерційну динаміку, що рушить в індустрію ШІ. Він чітко зазначає, що Nvidia, як основний постачальник графічних процесорів, необхідних для досліджень штучного інтелекту, має особисті інтереси в підживленні галасу щодо штучного інтелекту. Його метафора «війни штучного інтелекту» з Nvidia, що постачає зброю, підкреслює гостру конкуренцію та комерційні ставки в розвитку технологій ШІ.

Поточні обмеження штучного інтелекту та майбутній шлях

Підкреслюючи обмеження штучного інтелекту, Лекун підкреслив, що сучасному штучному інтелекту бракує фундаментального розуміння, незважаючи на те, що він навчається на величезній кількості тексту. Наприклад, системи штучного інтелекту все ще мають проблеми з основними логічними концепціями, незважаючи на навчання, еквівалентне 20,000 XNUMX років людського читання. Це обмеження вказує на те, що галузь зосереджена на мовних моделях і текстових даних може бути недостатньою для розробки просунутих систем ШІ, схожих на людину.

<!–

Не використовується

-> <!–

Не використовується

Мультимодальний підхід Meta до розробки ШІ

За даними CNBC звітом, під керівництвом Лекуна, Meta досліджує мультимодальні системи штучного інтелекту, які поєднують текст, аудіо, зображення та відеодані. Цей підхід спрямований на виявлення кореляції між різними типами даних, потенційно дозволяючи розширеніші функції ШІ. Дослідження Meta включають додатки доповненої реальності, як-от використання окулярів AR для покращення тренувань у теніс. Цей проект потребує складного поєднання обробки візуальних, текстових і звукових даних.

Апаратний ландшафт AI: домінування Nvidia та майбутні можливості

CNBC каже, що графічні процесори Nvidia стали стандартом де-факто для навчання великомасштабних моделей ШІ, а сама Meta використовує 16,000 100 графічних процесорів Nvidia AXNUMX для свого програмного забезпечення Llama AI. Проте ЛеКун припускає, що в майбутньому можуть з’явитися спеціалізовані мікросхеми штучного інтелекту, які перейдуть від традиційних графічних процесорів до більш цілеспрямованих нейронних прискорювачів глибокого навчання.

Квантові обчислення: далека мрія про вдосконалення ШІ

Старший науковий співробітник LeCun і Meta Майк Шрепфер висловлює скептицизм щодо безпосереднього впливу квантових обчислень на ШІ. Незважаючи на те, що квантові машини можуть революціонізувати галузі, що містять інтенсивні дані, вони розглядають квантові обчислення як захоплююче наукове завдання з невизначеним практичним значенням для поточних досягнень ШІ.

Вибране зображення через YouTube