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Nuovo rapporto sulla saggezza

Editore: Taozi

[Introduzione alla Nuova Saggezza]Quanto dista Skynet da noi? Ora, gli scienziati sperano di accelerare lo sviluppo dell’intelligenza artificiale a livello umano attraverso una potente rete di supercalcolo, che dovrebbe essere pienamente operativa entro il 2025.

Un nuovo supercomputer estremamente potente al mondo verrà lanciato ufficialmente a settembre.

Si dice che questo supercomputer porterà il momento AGI.

Questo è stato costruito da SingularityNET, formando una "rete di calcolo cognitivo multilivello", utilizzata principalmente per ospitare e addestrare l'architettura richiesta per AGI.

Ciò include reti neurali profonde che possono imitare il cervello umano, LLM su cui si basa la formazione del sistema di intelligenza artificiale e sistemi multimodali per input e output multimediali.

Dopotutto, l’AGI è un ipotetico sistema futuro che può superare l’intelligenza umana in molteplici campi e ha capacità di autoapprendimento e auto-miglioramento.

Il più potente supporto GPU di NVIDIA crea una nuova rete di supercalcolo AI

Questo supercomputer modulare sarà dotato di componenti avanzati e di infrastrutture hardware.

Questi includono GPU NVIDIA L40S, processori AMD Instinct e Genoa, rack di server Tenstorrent Wormhole dotati di GPU H200 e sistemi NVIDIA GB200 Blackwell.

Questo stesso supercomputer rappresenterà una svolta nella transizione all’AGI.

Attualmente, il loro team sta sviluppando un nuovo metodo di intelligenza artificiale neuro-simbolica che riduce i requisiti di risorse ma richiede comunque una potente potenza di calcolo.

SingularityNET ha affermato che la missione di questo supercomputer è quella di trasformarsi in un pensiero automatico non imitativo più avanzato basato sull'apprendimento dei big data e sulla semplice riproduzione del contesto.

In altre parole, il nuovo pensiero automatico si basa su algoritmi di ragionamento in più fasi e sulla modellazione dinamica del mondo, che coinvolgono la corrispondenza di modelli tra domini e l’estrazione iterativa della conoscenza.

Attualmente, davanti ai nostri occhi, un paradigma sta cambiando:

a. Apprendimento continuo: l’intelligenza artificiale può apprendere e aggiornare continuamente la conoscenza.

b. Generalizzazione senza soluzione di continuità: l'intelligenza artificiale può applicare la conoscenza appresa a situazioni nuove e invisibili.

c. Automodificazione riflessiva dell'IA: l'IA può migliorare e adattare autonomamente i propri algoritmi e strutture.

Addetti ai lavori affermano che il primo supercomputer diventerà operativo a settembre e l'intero progetto sarà completato entro la fine del 2024 o l'inizio del 2025, a seconda del programma di consegna del fornitore.

La strada verso la “super intelligenza” dell’IA

Forse molte persone non sanno molto di SingularityNET.

L’obiettivo di questa azienda è fornire accesso ai dati per lo sviluppo di AI, AGI e della futura superintelligenza artificiale (assumendo sistemi futuri che superino di gran lunga le capacità cognitive umane).

Per fare ciò, Goertzel e il suo team avevano bisogno anche di un software unico per gestire i cluster informatici federati (distribuiti).

Cluster di elaborazione federati che consentono di astrarre i dati degli utenti ed esporre i dati aggregati necessari per l'elaborazione protetta e su larga scala.

Questi calcoli coinvolgono set di dati che contengono elementi altamente sicuri come informazioni di identificazione personale.

Goertzel ha aggiunto: "OpenCog Hyperon è un framework software open source progettato specificamente per l'architettura del sistema AI".

Questa nuova infrastruttura hardware è costruita appositamente per abilitare OpenCog Hyperon e il suo ambiente ecosistema AGI.

Indirizzo del documento: https://arxiv.org/pdf/2310.18318

Per garantire agli utenti l’accesso ai supercomputer, Goertzel e il suo team hanno utilizzato un sistema di segmentazione delle parole comune nel campo dell’intelligenza artificiale.

Gli utenti ottengono l'accesso al supercomputer tramite token, che possono utilizzare e aggiungere ai set di dati esistenti su cui altri utenti fanno affidamento per testare e implementare i concetti AGI.

GPT-3 è stato addestrato su 300 miliardi di token, mentre GPT-4 è stato addestrato su 13 trilioni di token.

Inoltre, il sistema di guida autonoma viene addestrato su migliaia di ore di video e il copilota OpenAI utilizzato per la programmazione viene addestrato su milioni di righe di codice umano sul sito Web Github.

Shane Legg, co-fondatore di DeepMind, ha affermato che i sistemi di intelligenza artificiale potrebbero raggiungere o superare l’intelligenza umana entro il 2028.

Tuttavia, Goertzel stima ora che questo livello dovrebbe essere raggiunto nel 2027.

Alcuni netizen hanno detto direttamente che Skynet sta arrivando.

Un altro utente della rete ha detto: "Immaginiamo un computer giocattolo super intelligente".

Apprende in modo diverso rispetto agli altri computer, non solo memorizzando grandi quantità di informazioni, ma cercando di comprendere e pensare in modo indipendente. Questo nuovo modo di apprendere potrebbe aiutarci a creare computer che pensano più come gli esseri umani.

Il giocattolo continua ad apprendere e a diventare più intelligente, magari anche a capire come migliorarsi. Questo è un cambiamento importante nel modo in cui costruiamo computer intelligenti.

Riferimenti:

https://www.livescience.com/technology/artificial-intelligence/new-supercomputing-network-lead-to-agi-1st-node-coming-within-weeks

https://x.com/SingularityNET/status/1822264864057741759