W nieskończenie rozwijającym się obszarze technologii, zdolności sztucznej inteligencji na poziomie centrów danych, które kiedyś były odległe, teraz zagościły w środowiskach desktopowych. Bez nowego ogłoszenia dotyczącego GeForce, nacisk przeniesiony został na liczne rozwinięcia AI, oferujące od asystentów cyfrowych po oszałamiająco realistyczne awatary.
Po zaprezentowaniu układów chipów generacji Blackwell, kart przyspieszających i platform, można by przypuszczać, że osiągnięto granice rozwoju AI. Niemniej jednak Nvidia jest daleka od zajęcia tylnej pozycji. Pod przewodnictwem dyrektora generalnego Jensena Huanga na konferencji Computex, Nvidia zdaje się być zdeterminowana w utwierdzaniu swojej dominacji na rynku poprzez wprowadzanie nowych fal innowacji.
Celem jest wykorzystanie pełnej mocy obliczeniowej znajdującej się w procesorach graficznych, przynosząc zaawansowaną wiedzę bezpośrednio na komputery RTX i, w rezultacie, do szerszej publiczności, w tym graczy. Zbliża to początek ery dostępnej sztucznej inteligencji, rozwijającej się na fundamentach ustanowionych przez Omniverse i inne imponujące prezentacje deweloperskie.
Asystenci cyfrowi zaczynają pojawiać się w domach, dzięki rozwinięciom w kategorii Copilot+. Te usługi oparte na sztucznej inteligencji generatywnej i systemy przede wszystkim działają w chmurze, ale przyszłość wskazuje na lokalne wykonywanie. Komputery zaprojektowane do przetwarzania zadań AI w domu są na horyzoncie, napędzane rdzeniami Tensor w kartach graficznych RTX, odblokowując setki TOPS w wydajności obliczeniowej. Dzięki temu Microsoft i Nvidia pracują nad natychmiastowym przyspieszaniem funkcji współpilota na dowolnym komputerze RTX, a nowe zestawy narzędzi deweloperskich (SDK) ułatwią tworzenie asystentów personalnych i modeli językowych.
Co więcej, wprowadzenie Cyfrowych Usługodawców Ludzkich prezentuje fascynującą, lecz nieco przerażającą perspektywę. Obecni asystenci oparte na prośbach tekstowych mają zostać zastąpieni „ludźmi cyfrowymi”, to znaczy generatywną sztuczną inteligencją, która imituje ludzkie zachowanie, zdolną do rozpoznawania mowy, natychmiastowej konwersji tekstu, tłumaczenia, realistycznych animacji twarzy oraz natychmiastowego renderowania tekstur skóry i włosów o realistycznym wyglądzie. Warto zauważyć, że Nvidia stworzyła swój własny mały model językowy (SLM) i dodała warstwę, która generuje gesty i ruchy ciała. Ta wizja przeznaczona jest dla wszystkich użytkowników komputerów RTX, obiecując niezrównany poziom interaktywności i realizmu.
Pomoc dla graczy: Wzmacnianie rozgrywki z wykorzystaniem AI
Debiut projektu G-Assist był po prostu kwestią czasu, uzupełniając koło od przyspieszania codziennych zadań do ulepszania doświadczeń z gier wideo. Wprowadzenie opartego na sztucznej inteligencji chatbota w obsługiwanych grach zapewnia pomoc w grze i monitorowanie wydajności systemu w czasie rzeczywistym, oferując rozwiązania dostosowane do konkretnych wyzwań w grze. Jeśli gracz utknie w określonym momencie, asystent AI staje na wysokości zadania, potencjalnie eliminując potrzebę przełączania okien lub szukania pomocy na zewnętrznych urządzeniach.
Ważne pytania i odpowiedzi:
P: Jaka jest istotność chipów generacji Blackwell i kart przyspieszających?
O: Układy chipów generacji Blackwell i karty przyspieszające stanowią skok naprzód w mocy przetwarzania AI, pozwalając na uruchamianie bardziej zaawansowanych zastosowań AI nie tylko w dużych centrach danych, ale także na komputerach stacjonarnych. Ten postęp technologiczny jest kluczowy dla uczynienia AI bardziej dostępnym dla szerszej publiczności, w tym graczy i codziennych użytkowników.
P: Jak inkorporacja AI w środowiska desktopowe może wpłynąć na przeciętnego użytkownika?
O: Inkorporowanie AI w środowiska desktopowe może znacząco poprawić doświadczenie użytkownika, zapewniając bardziej efektywne, inteligentne i spersonalizowane interakcje z asystentami cyfrowymi, poprawiając doświadczenia z grami dzięki wsparciu AI w grze oraz oferując nowe możliwości tworzenia treści i symulacji za pomocą platformy takiej jak Omniverse.
Kluczowe wyzwania i kontrowersje:
Jednym z głównych wyzwań związanych z wprowadzeniem AI na komputery stacjonarne jest zapewnienie odpowiedniego wykorzystania mocy obliczeniowej GPU, bez powodowania znacznego wzrostu kosztów ani zużycia energii dla użytkowników. Dodatkowo, rozwój „ludzi cyfrowych” stawia pytania etyczne i psychologiczne dotyczące wpływu interakcji z bytami sztucznymi, które blisko naśladują zachowanie ludzkie.
Zalety i wady:
Zalety:
1. Polepszone Dostępność: Przeniesienie AI z centrów danych na komputery stacjonarne sprawia, że potężne narzędzia AI stają się dostępne dla szerszego grona użytkowników.
2. Poprawiona Produktywność i Rozrywka: Asystenci cyfrowi i ulepszenia oparte na AI w grach zapewniają bogatsze doświadczenia użytkownika oraz potencjalne zyski produktywności.
3. Spersonalizowanie: Lokalne przetwarzanie AI pozwala na większą personalizację i prywatność, ponieważ dane mogą być przetwarzane na urządzeniu użytkownika, a nie w chmurze.
Niezadowolenia:
1. Wymagania Kosztowe i Zasobowe: Wysokowydajna AI na komputerach stacjonarnych może być kosztowna i może wymagać znacznych zasobów sprzętowych, co czyni ją mniej dostępną dla niektórych użytkowników.
2. Złożoność: Rozwój i optymalizacja aplikacji AI dla środowisk desktopowych mogą być złożone i mogą mieć większe wymaganie liczebne zarówno dla deweloperów, jak i użytkowników.
3. Rozważania Etyczne: Mogą pojawić się obawy etyczne związane z wykorzystaniem AI, w tym zależnością od pomocy AI i potencjalnym obniżeniem wartości interakcji ludzi.
Powiązane Linki:
Aby uzyskać więcej informacji na temat AI w środowiskach desktopowych i najnowszych osiągnięć technologicznych, odwiedź główne strony internetowe kluczowych graczy przemysłowych i instytucji badawczych:
– Nvidia
– Microsoft
– Computex (dla wydarzeń i ogłoszeń związanych z technologią i AI)
Upewnij się, że podane adresy URL są poprawne i ważne przed odwiedzeniem. Podane linki prowadzą do stron głównych, nie obejmując konkretnych podstron ani artykułów.