Google отвръща на удара: системата DiPaCo срещу новия съвместен проект на Microsoft и OpenAI
Microsoft и OpenAI неотдавна оповестиха грандиозния си взаимен план на стойност 100 милиарда $. Целта им е да изградят супермощен суперкомпютър за изкуствен интелект и великански център за данни, в който да се образоват суперумни AI модели. Този упорит проект дава обещание да направи същински пробив в региона на изкуствения разсъдък. Както и да затвърди позицията на Microsoft и OpenAI като водачи в тази сфера.
Но Гугъл DeepMind реши да се включи в играта с много дръзновен ход. Да обезцени вложенията на съперниците, като сътвори отворена, световно разпределена система за образование на свръхинтелигентни модели на ИИ. Това е системата DiPaCo (Distributed Path Composition).
Същността на DiPaCo е разпределено образование на невронни мрежи, като се употребяват всички налични изчислителни запаси в международен мащаб. Тази технология ще даде опция на невронните мрежи да се мащабират до невероятни размери без рестриктивните мерки на централизираните системи. Това е като торент в света на невронните мрежи.
Основните детайли на DiPaCo са два логаритъма. DiLoCo, който дава отговор за паралелизирането на процесите на разпределена обработка на данни, и самият DiPaCo, който се грижи за паралелизирането на процесите на образование на моделите. Заедно те образуват мощен инструмент за основаване на свръхинтелигентни модели с изкуствен интелект.
Успехът на DiPaCo може освен да сложи под въпрос успеваемостта на многомилиардните вложения на Microsoft и OpenAI, само че и да промени самата парадигма на създаване на изкуствен интелект. Този план има капацитета да демократизира достъпа до образованието на свръхинтелигентни модели. И като цяло да разбие монопола на тези колоси в региона на невронните мрежи, което може да докара до бърз прогрес в региона на ИИ.
Освен това DiPaCo може да затрудни държавните управления (особено Съединени американски щати и Китай), които се стремят да управляват развиването на ИИ, като контролират най-големите центрове за образование на модели. Разпределеният темперамент на DiPaCo прави този надзор доста по-труден и по-малко ефикасен.
