новости

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Новый отчет мудрости

Монтажер: Таози

[Введение в новую мудрость]Как далеко от нас Скайнет? Теперь ученые надеются ускорить развитие искусственного интеллекта человеческого уровня с помощью мощной суперкомпьютерной сети, которая, как ожидается, будет полностью работоспособна к 2025 году.

Новый суперкомпьютер, который является чрезвычайно мощным в мире, будет официально запущен в сентябре.

Говорят, что этот суперкомпьютер принесет момент AGI.

Она была построена SingularityNET и образует «многоуровневую сеть когнитивных вычислений», которая в основном используется для размещения и обучения архитектуры, необходимой для AGI.

Сюда входят глубокие нейронные сети, которые могут имитировать человеческий мозг, LLM, на котором основано обучение систем искусственного интеллекта, и мультимодальные системы для ввода и вывода мультимедиа.

В конце концов, AGI — это гипотетическая система будущего, которая может превзойти человеческий интеллект во многих областях и обладает возможностями самообучения и самосовершенствования.

Мощная поддержка графических процессоров NVIDIA создает новую суперкомпьютерную сеть искусственного интеллекта

Этот модульный суперкомпьютер будет оснащен передовыми компонентами и аппаратной инфраструктурой.

К ним относятся графические процессоры NVIDIA L40S, процессоры AMD Instinct и Genoa, серверные стойки Tenstorrent Wormhole, оснащенные графическими процессорами H200, и системы NVIDIA GB200 Blackwell.

Этот суперкомпьютер сам по себе станет прорывом в переходе к AGI.

В настоящее время их команда разрабатывает новый метод нейросимволического искусственного интеллекта, который снижает требования к ресурсам, но по-прежнему требует мощной вычислительной мощности.

В SingularityNET заявили, что миссия этого суперкомпьютера — превратиться в более совершенное неимитирующее машинное мышление, основанное на обучении больших данных и простом воспроизведении контекста.

Другими словами, новое машинное мышление основано на многошаговых алгоритмах рассуждения и динамическом моделировании мира, включающем междоменное сопоставление шаблонов и итеративное извлечение знаний.

В настоящее время на наших глазах меняется парадигма:

а. Непрерывное обучение: ИИ может постоянно учиться и обновлять знания.

б. Бесшовное обобщение: ИИ может применять полученные знания в новых, невидимых ситуациях.

в. Рефлексивная самомодификация ИИ: ИИ может автономно улучшать и корректировать свои собственные алгоритмы и структуры.

Инсайдеры говорят, что первый суперкомпьютер заработает в сентябре, а весь проект будет завершен к концу 2024 или началу 2025 года, в зависимости от графика поставок поставщика.

Путь к «суперразуму» ИИ

Возможно, многие люди мало что знают о SingularityNET.

Цель этой компании — предоставить доступ к данным для развития ИИ, ОИИ и будущего искусственного сверхинтеллекта (при условии, что будущие системы значительно превзойдут человеческие когнитивные способности).

Для этого Герцелю и его команде также требовалось уникальное программное обеспечение для управления федеративными (распределенными) вычислительными кластерами.

Объединенные вычислительные кластеры, которые позволяют абстрагировать пользовательские данные и предоставлять необходимые агрегированные данные для крупномасштабных и защищенных вычислений.

Эти расчеты включают наборы данных, которые содержат высокозащищенные элементы, такие как личная информация.

Герцель добавил: «OpenCog Hyperon — это программная платформа с открытым исходным кодом, разработанная специально для архитектуры систем искусственного интеллекта».

Эта новая аппаратная инфраструктура создана специально для поддержки OpenCog Hyperon и среды его экосистемы AGI.

Адрес статьи: https://arxiv.org/pdf/2310.18318.

Чтобы предоставить пользователям доступ к суперкомпьютерам, Герцель и его команда использовали систему сегментации слов, распространенную в сфере искусственного интеллекта.

Пользователи получают доступ к суперкомпьютеру через токены, которые они могут использовать и добавлять к существующим наборам данных, на которые другие пользователи полагаются для тестирования и внедрения концепций AGI.

GPT-3 был обучен на 300 миллиардах токенов, а GPT-4 — на 13 триллионах токенов.

Кроме того, беспилотная система обучается на тысячах часов видео, а OpenAI Copilot, используемый для программирования, обучается на миллионах строк человеческого кода на веб-сайте Github.

Шейн Легг, соучредитель DeepMind, заявил, что системы искусственного интеллекта могут достичь или превзойти человеческий интеллект к 2028 году.

Однако теперь, по оценкам Герцеля, этот уровень, как ожидается, будет достигнут в 2027 году.

Некоторые пользователи сети прямо заявили, что Скайнет скоро появится.

Другой пользователь сети сказал: «Давайте представим себе суперумный игрушечный компьютер».

Он учится иначе, чем другие компьютеры, — не просто запоминая большие объемы информации, но и пытаясь понимать и мыслить независимо. Этот новый способ обучения может помочь нам создать компьютеры, которые будут думать больше, чем люди.

Игрушка продолжает учиться и становиться умнее, возможно, даже придумывает, как себя улучшить. Это серьезное изменение в том, как мы создаем умные компьютеры.

Ссылки:

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

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