Проходил я нынче очередное обучение |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-11-24 15:56 Проходил я нынче очередное обучение. Как обычно это, конечно же, добровольное обучение, по которому в обязательном порядке собирает сертификаты работодатель. Не могу сказать, что удивительно бестолковое - было что послушать и даже что-то интересное (только как это применять на практике совершенно непонятно - очередной конь в вакууме). Ну да не суть. Но пока я писал финальный тест, то столкнулся с интересным феноменом и, как полагается ночью, задался одним вопросом из серии: «что нас ждёт впереди?». Если в общем, то я буду в своём репертуаре: ничего хорошего. Вопрос, внезапно, касался поисковиков. Мир стремительно меняется, на смену новому приходит старое (а может быть наоборот) и иногда за этими изменениями не успеваешь. Либо я стар, либо потерялся в своём мире эскапизма, где фигуристы пытаются осилить классическую хореографию, но я не заметил момент, когда чат GPT стал заменять поисковик. В чем интерес открытия? Чату, оказывается, можно задать вполне конкретный вопрос и даже в форме теста, а он тебе выдаёт правильный ответ с коротким комментарием. В том время, как в гугле приходится потратить достаточно много времени - чат выдаёт ответ здесь и сейчас. Вроде бы это даже круто. Но когда ты просишь его поделиться литературой, он пишет несуществующие книги и даже статьи. Но ответы на вопросы - правильные. Для себя я открыл сразу два вывода: если хочешь коротко и сердито - открываешь GPT. Но не факт, что правильно. Если нужно глубоко с прогулками по ссылкам - открываешь гугл. Прекрасно? Безусловно. Но, как грится, есть нюанс... Учитывая, что большинство людей совершено не желает ковыряться в каких-то вопросах, а страстно желает волшебную таблетку на все случаи жизни - насколько долго просуществуют классические поисковики? Не начнут ли подстраиваться под запросы пользователей компании типа гугл и Яндекс? Пойдут или нет они на поводу тренда давать чёткие ответы на четенькие вопросы? Или все-таки они сохранят себя как колоссальную базу данных? Вот первый раз воспользовался такой возможностью и чат лукаво подмигнул, мол, ты возвращайся. Так проще и быстрее, чем перелопачивать тьму тьмущую всякой электронной макулатуры. Интересный опыт. Заставляет задуматься. С перспективами ИИ - всё понятно. Он будет учиться, развиваться, творить доброе/вечное/светлое пока не станет умнее человечества? Так, невольно начинаешь верить в фантазию про восстание машин, терминатора и прочее. Но вот как эти перспективы будут развиваться - большой вопрос. Обучение ИИ - это просто колоссальные затраты энергии. Настолько большие, что многим даже в кошмарном сне не приснится. Затраты на один цикл обучения модели – для понимания масштаба, GPT 4 – это модель с 1.8 триллионов параметров, которую около 100 дней учили в вычислительном кластере, состоявшем из 8000 топовых видеокарт nVidia H100. Одна такая карта стоит в России около 4,4 млн рублей за штуку. Обучение GPT5, в которой уже не 1.5, а 10 триллионов параметров, требует 50 000 H100 на цикл обучения. Это колоссальные деньги. Причем обучение – это не только железо, но и электроэнергия – по оценке издания TheVerge, к 2027 году обучение и работа ИИ будет ежегодно потреблять от 85 до 137 тераватт-ч с трендом на кратный рост год к году, что объяснимо, ибо Microsoft уже нарастило свой кластер до 200 000 H100 и активно закупает мало кому доступные H200 (в России одна штука стоит около 6.3млн руб). Чтобы понять много энергии тратится на обучение ИИ или мало, достаточно посмотреть на цифру в 775.4 тераватт-ч в год – именно столько энергии в 2023 выработали все ядерные электростанции США вместе взятые. Масштабы чудовищные. Вопрос, который из этого вытекает - нас ждёт новый виток глобализации, когда всем странам, ведущим разработки ИИ придётся объединить усилия и объединить эти наработки или, наоборот - ещё большее размежевание, чем есть сейчас? К каким последствиям может привести каждый из сценариев? Ведь если начнётся размежевание - это приведёт к такому колоссальному технологическому разрыву между теми, кто может позволить себе эти технологии развивать, а значит, совершать технологические рывки со скоростью света и теми, кто будет топтаться на месте. Вот сценарии глобализации я пока не сгенерировал... Вообще, интересное время - ночь. Начал размышлять о том, по какому сценарию будут развиваться поисковые системы, а закончил, совершенно для себя внезапно, - глобальными вопросами мирного ИИ. Нет, чат GPT - это удобно. Но старые добрые поисковые системы мнн все-таки ближе. А глобальные вопросы... Пусть их решает кто-нибудь другой. Илон Маск, например. Источник: vk.com Комментарии: |
|