Отмина ли времето на лесните пари от изкуствения интелект?
Парите са решение, само че не и за безусловно всичко.
Като цяло това е позицията на откриватели на изкуствения разсъдък в едно скорошно изследване. Запитани дали „ увеличението на мащаба “ на актуалните подходи към AI може да докара до реализиране на неестествен общ разсъдък (AGI) или AI с общо предопределение, който да се равнява или да надминава човешкото знание, преобладаващата част от интервюираните дават отговор, че това е „ малко евентуално “ или „ доста малко евентуално “ да успее.
Резултатите от изследването, в което са взели участие 475 откриватели на изкуствения разсъдък са безапелационен отпор на от дълго време желания от софтуерната промишленост способ за реализиране на прогрес - доставяне с повече хардуер на генеративните модели и центровете за данни, които се употребяват за тяхното образование и работа. Като се има поради, че всички разработчици настояват, че това е крайната им цел, може умерено да се каже, че мащабирането се възприема като задънена улица.
„ Огромните вложения в мащабиране, които не са съпроводени от сравними старания да се разбере какво се случва, постоянно са ми се коствали неуместни “, споделя пред NewScientist Стюарт Ръсел, компютърен академик от Калифорнийския университет в Бъркли, който е оказал помощ за организирането на отчета.
„ Мисля, че преди към една година за всички стартира да излиза наяве, че изгодите от несъразмерните вложения са се изчерпали. “
В конкуренцията за въоръжаване с изкуствен интелект се хвърлят колосални суми. Инвестициите са достигнали над 56 милиарда $ единствено под формата на финансиране с рисков капитал през 2024 година, оповестява TechCrunch. Голяма част от тези средства се изразходват за създаване или ръководство на големи центрове за данни. Microsoft, да вземем за пример, се ангажира да похарчи 80 милиарда $ за AI инфраструктура през 2025 година
От това следва, че търсенето на сила е също толкоз зашеметяващо. Microsoft подписа контракт за стартиране в деяние на цяла нуклеарна електроцентрала единствено за центровете си за данни, а съперниците му Гугъл и Amazon също подписаха грандиозни покупко-продажби с нуклеарна сила.
Предположението, че изкуственият разсъдък може да се усъвършенства безпределно посредством мащабиране, постоянно е било на нестабилна основа, написа Futurist. Пример за това е екзистенциалната рецесия в софтуерния бранш, провокирана от китайския стартъп DeepSeek, чийто модел на изкуствен интелект може да се изправи против водещите чатботове на Запада, струващи милиарди долари, като разноските за образование и мощността му са много по-скромни.
Разбира се, това се виждаше и преди този момент. През ноември предходната година откривателите на OpenAI откриха, че идната версия на огромния езиков модел GPT демонстрира доста по-малко усъвършенствания, а в някои случаи и никакви усъвършенствания, в сравнение с предходните версии спрямо техните прародители.
През декември основният изпълнителен шеф на Гугъл Сундар Пичай публично съобщи, че лесните облаги от AI са „ свършили “ - само че решително добави, че няма причина промишлеността да не може „ просто да продължи да усилва мащаба си “.
Проучват се по-евтини и по-ефективни подходи. OpenAI употребява способ, прочут като test-time compute (изчисление по време на теста), при който АI отделя повече време за „ мислене “, преди да избере най-обещаващото решение. Така се реализира повишение на продуктивността, което другояче би изисквало планини от мащабиране, с цел да се възпроизведе, настояват откривателите.
Но този метод е „ малко евентуално да бъде сребърен патрон “, споделя Арвинд Нараянан, компютърен академик от Принстънския университет, пред NewScientist.
Междувременно DeepSeek е пионер в метода, наименуван „ примес от специалисти “, който употребява голям брой невронни мрежи, всяка от които е профилирана в разнообразни области - пословичните „ специалисти “ - с цел да помогне за намирането на решения, вместо да се разчита на един-единствен модел „ генералист “.
Независимо от това, в случай че задължението на Microsoft да продължи да харчи десетки милиарди долари за центрове за данни е някакъв индикатор, грубата мощ на мащабиране към момента ще бъде желан прийом за титаните в промишлеността - до момента в който на по-едрите започващи компании ще им остане да търсят способи да вършат повече с по-малко.
Като цяло това е позицията на откриватели на изкуствения разсъдък в едно скорошно изследване. Запитани дали „ увеличението на мащаба “ на актуалните подходи към AI може да докара до реализиране на неестествен общ разсъдък (AGI) или AI с общо предопределение, който да се равнява или да надминава човешкото знание, преобладаващата част от интервюираните дават отговор, че това е „ малко евентуално “ или „ доста малко евентуално “ да успее.
Резултатите от изследването, в което са взели участие 475 откриватели на изкуствения разсъдък са безапелационен отпор на от дълго време желания от софтуерната промишленост способ за реализиране на прогрес - доставяне с повече хардуер на генеративните модели и центровете за данни, които се употребяват за тяхното образование и работа. Като се има поради, че всички разработчици настояват, че това е крайната им цел, може умерено да се каже, че мащабирането се възприема като задънена улица.
„ Огромните вложения в мащабиране, които не са съпроводени от сравними старания да се разбере какво се случва, постоянно са ми се коствали неуместни “, споделя пред NewScientist Стюарт Ръсел, компютърен академик от Калифорнийския университет в Бъркли, който е оказал помощ за организирането на отчета.
„ Мисля, че преди към една година за всички стартира да излиза наяве, че изгодите от несъразмерните вложения са се изчерпали. “
В конкуренцията за въоръжаване с изкуствен интелект се хвърлят колосални суми. Инвестициите са достигнали над 56 милиарда $ единствено под формата на финансиране с рисков капитал през 2024 година, оповестява TechCrunch. Голяма част от тези средства се изразходват за създаване или ръководство на големи центрове за данни. Microsoft, да вземем за пример, се ангажира да похарчи 80 милиарда $ за AI инфраструктура през 2025 година
От това следва, че търсенето на сила е също толкоз зашеметяващо. Microsoft подписа контракт за стартиране в деяние на цяла нуклеарна електроцентрала единствено за центровете си за данни, а съперниците му Гугъл и Amazon също подписаха грандиозни покупко-продажби с нуклеарна сила.
Предположението, че изкуственият разсъдък може да се усъвършенства безпределно посредством мащабиране, постоянно е било на нестабилна основа, написа Futurist. Пример за това е екзистенциалната рецесия в софтуерния бранш, провокирана от китайския стартъп DeepSeek, чийто модел на изкуствен интелект може да се изправи против водещите чатботове на Запада, струващи милиарди долари, като разноските за образование и мощността му са много по-скромни.
Разбира се, това се виждаше и преди този момент. През ноември предходната година откривателите на OpenAI откриха, че идната версия на огромния езиков модел GPT демонстрира доста по-малко усъвършенствания, а в някои случаи и никакви усъвършенствания, в сравнение с предходните версии спрямо техните прародители.
През декември основният изпълнителен шеф на Гугъл Сундар Пичай публично съобщи, че лесните облаги от AI са „ свършили “ - само че решително добави, че няма причина промишлеността да не може „ просто да продължи да усилва мащаба си “.
Проучват се по-евтини и по-ефективни подходи. OpenAI употребява способ, прочут като test-time compute (изчисление по време на теста), при който АI отделя повече време за „ мислене “, преди да избере най-обещаващото решение. Така се реализира повишение на продуктивността, което другояче би изисквало планини от мащабиране, с цел да се възпроизведе, настояват откривателите.
Но този метод е „ малко евентуално да бъде сребърен патрон “, споделя Арвинд Нараянан, компютърен академик от Принстънския университет, пред NewScientist.
Междувременно DeepSeek е пионер в метода, наименуван „ примес от специалисти “, който употребява голям брой невронни мрежи, всяка от които е профилирана в разнообразни области - пословичните „ специалисти “ - с цел да помогне за намирането на решения, вместо да се разчита на един-единствен модел „ генералист “.
Независимо от това, в случай че задължението на Microsoft да продължи да харчи десетки милиарди долари за центрове за данни е някакъв индикатор, грубата мощ на мащабиране към момента ще бъде желан прийом за титаните в промишлеността - до момента в който на по-едрите започващи компании ще им остане да търсят способи да вършат повече с по-малко.
Източник: profit.bg
КОМЕНТАРИ