Третья волна ИИ будет определяться новыми структурами данных

Пол Ли, доктор медицины, генеральный директор и основатель Mind AI

На прошлой неделе вселенная блокчейнов озарилась разговорами о IPO Bitmain. Китайская компания по производству оборудования для майнинга криптовалюты опубликовала документы, в которых подробно описывается ее невероятный рост за последние три года, и у всех на уме возникает вопрос - смогут ли они продолжать в том же духе? До сих пор их рост полностью обеспечивался майнерами криптовалюты. В условиях спада рынка аналитики сомневаются в будущих перспективах Bitmain.

Я заинтригован IPO Bitmain, но по другой причине, чем большинство других. Пока все остальные смотрят на свои горнодобывающие установки и прогнозы продаж, я думаю об интервью, которое Джихан Ву, со-генеральный директор Bitman, дал Bloomberg еще в мае. В этом интервью Ву поделился проблеском своих ожиданий относительно будущего компании - будущего, которое однажды может быть так же связано с состоянием искусственного интеллекта, как и с состоянием криптовалютных рынков сегодня.

Bitmain выпустила свои первые микросхемы искусственного интеллекта в 2017 году, сосредоточив внимание на микросхемах, которые специализируются на алгоритмах распознавания объектов, изображений и лиц. Ву сказал Bloomberg, что, по его оценкам, через пять лет чипы ИИ могут составить 40% доходов Bitmain.

Но эта оценка зависит от ключевого предположения, которым Ву также поделился с Bloomberg.

«Искусственный интеллект требует большого количества вычислений», - сказал он.

Большинство разработчиков ИИ воспринимают это утверждение как данность. И если посмотреть на подавляющее большинство используемых сегодня приложений искусственного интеллекта, это кажется правдой. Сегодняшний ИИ требует больших вычислительных ресурсов, и большинство разрабатываемых проектов следующего поколения будут еще больше. Другие производители микросхем, такие как NVIDIA и Qualcomm, также удваивают свои усилия по разработке микросхем, способных обрабатывать все больше и больше данных, занимая при этом меньше места. Все они делают ставку на предположение, что будущее ИИ потребует экспоненциально большей вычислительной мощности, чем то, что доступно сегодня.

Но что, если это предположение неверно?

Что, если следующий прорыв в области ИИ не будет зависеть от использования все большей и большей вычислительной мощности?

Цель исследований искусственного интеллекта - создать компьютеры, которые улучшат жизнь людей, используя силу рассуждений, которую люди принимают как должное. Но основная разработка искусственного интеллекта включает в себя вычислительно-интенсивные алгоритмы, которые не похожи на человеческие модели мышления.

Я ставлю свое будущее на смелую идею: третья волна ИИ не потребует массивных наборов данных и больших вычислительных мощностей для обучения своих систем. Вместо этого приложения ИИ третьей волны будут основаны на новых структурах данных.

Есть много причин искать новую структуру данных. Интенсивный с точки зрения вычислений ИИ - это…

  • Расточительство. Системы искусственного интеллекта, которым для обработки повторяющихся вычислений требуются массивные центры обработки данных, истощают мировое энергоснабжение из-за их огромных потребностей в электроэнергии.
  • Дорого. Помимо затрат на электроэнергию, владеть или арендовать микросхемы искусственного интеллекта дорого.
  • Неэлегантно: «умному» существу не нужно просматривать 10 000 изображений собаки, чтобы распознать собаку.
  • Инвазивный. Алгоритмы машинного обучения используют массивные наборы данных для распознавания закономерностей. Эта потребность в данных ведет к безответственному поведению в технологическом секторе, когда компании извлекают как можно больше личных данных из своих пользователей, ожидая, что будущим приложениям ИИ они понадобятся.
  • Недоступно: ИИ наделит людей сверхчеловеческими способностями. Если эти возможности основаны на вычислительно интенсивном ИИ, они будут недоступны по цене и только увеличат разрыв между богатыми и бедными, здоровыми и нездоровыми, привилегированными и обездоленными.

Когда я встретил Джона Доу, теперь главного научного сотрудника Mind AI, я был взволнован тем, что нашел талантливого инженера, который разделил мое разочарование по поводу основного подхода к AI. Проявив невероятную дальновидность, Джон начал разработку новой структуры данных, названной канонической, в 2006 году. Как и я, Джон искал подход к ИИ, который фактически моделировал человеческое мышление и рассуждения.

Понимая, что мы ориентируемся на будущее ИИ, Доу объединил усилия со мной и моим соучредителем Джошуа Хонгом в 2016 году, чтобы основать Mind AI, механизм искусственного интеллекта, который меняет повествование об ИИ.

Что вы думаете? Является ли будущее ИИ просто гонкой вычислительных вооружений, в которой побеждает тот, у кого больше вычислительных мощностей? Или Bitmain делает долгую ставку на увядающие технологии?

Поделитесь своими мыслями о нашем канале Telegram, или Твитните у нас, или напишите нам по адресу [email protected].

Чтобы быть в курсе наших успехов, подпишитесь на нашу рассылку или подпишитесь на нас здесь, на Medium.