Riaditeľ výpočtových systémov MIT Media Labu, Dr. Michael Bletsas, sa zameral na princípy transformačných výhod a príležitostí, ktoré prináša umelej inteligencie (AI) na konferencii AI Beyond Expo. Podčiarkol, že ak budeme aj naďalej po piatich rokoch hovoriť iba o AI, spoločnosť by mohla ísť nesprávnym smerom. Diskusia by sa mala namiesto toho presunúť k „zvýšenej inteligencii,“ kde ľudia a stroje spolupracujú namiesto toho, aby súťažili.
Bletsas vyjadril svoj názor na to, ako sú v súčasnosti spoločnosti využívané AI, najmä generatívne modely AI ako ChatGPT. Poukázal na obavu, že mnohé spoločnosti prijímajú AI rýchlejšie, než je potrebné, podnietené strachom z premeškania príležitosti. Bletsas upozornil, že spoločnosti často zamieňajú vlastnú kvalitu inteligencie s jej prejavom, čo môže viesť k suboptimálnejmu využitiu technológie.
Okrem toho Bletsas identifikoval tri hlavné výzvy v súvislosti s ďalším rozvojom AI. Prvá spočíva v obmedzenej dostupnosti vhodných údajov na tréning AI, pretože stroje teraz generujú väčšinu údajov, ktoré nie sú vhodné na modelovanie ľudskej inteligencie. Druhá výzva sa týka potreby väčších výpočtových systémov vzhľadom na spomalenie pokroku definovaného Mooreovým zákonom, čo naznačuje, že nemôžeme len očakávať každý rok výkonnejší počítač. Tvrdil, že algoritmické zlepšenia, ktoré môžu ešte stále nastávať na univerzitách nezávisle na veľkých technologických firmách, sú kľúčové pre pokrok. Napokon varoval pred rastúcimi energetickými nárokmi dátových centier, ktoré by mohli prekročiť našu dodávku energie, ak sa rozvoj AI bude ďalej zoväčšovať súčasným tempom.
Bletsas tiež upozornil na aplikácie záchranných životov AI v oblastiach, ako sú medicínske diagnózy a rádiológia, a to s príkladom z detekcie rakoviny. Tiež zdôraznil úspech modelu strojového učenia vyvinutého na MIT, ktorý odhaduje riziko rakoviny do piatich rokov a významne zlepšuje počty časného odhalenia.
Nakoniec Bletsas vyjadril nadšenie z možností AI, ako je štruktúrovanie proteínov prostredníctvom algoritmu Deep Mind AlphaFold, a jeho aplikácie v kybernetickej bezpečnosti pre tréningové scenáre. Jeho poznámky zdôraznili nevyhnutnosť inovatívnych prístupov a spolupráce na dosiahnutie plného potenciálu umelej inteligencie.
Kľúčové otázky a odpovede:
Čo je ‚zvýšená inteligencia‘?
Zvýšená inteligencia sa odkazuje na model partnerstva zameraný na ľudí a umelej inteligencii, ktorí spolupracujú na posilnenie kognitívnej výkonnosti, vrátane učenia sa, rozhodovania a nových skúseností.
Prečo je tam problém s dostupnosťou údajov pre tréning AI?
Problém vzniká preto, že stroje generujú väčšinu údajov, z ktorých väčšina nemusí byť ideálna pre modelovanie inteligencie podobnej ľudskému správaniu. Vhodné, vysokej kvality údaje, ktoré zobrazujú ľudské správanie a myslenie, sú menej dostupné.
Ako súvisí Mooreov zákon s vývojom AI?
Mooreov zákon, ktorý hovorí, že počet tranzistorov na mikročipe sa zdvojnásobuje asi každé dva roky, bol mieradlom zvyšovania výkonu výpočtového výkonu. Spomalujúci sa pokrok znamená, že vývojári AI sa nemôžu spoliehať iba na výkonnejšie hardvérové zlepšenia.
Prečo sú algoritmické zlepšenia kľúčové pre pokrok AI?
Algoritmické zlepšenia sú zásadné, pretože môžu viesť k efektívnejšiemu využívaniu výpočtových zdrojov, umožňujúc technológiám AI pracovať lepšie bez potreby neustálych aktualizácií hardvéru.
Ako môžu vzniknúť potenciálne energeticé obavy pri rozvoji AI?
Energetické požiadavky dátových centier potrebné na prevádzku komplexných modelov AI rastú rýchlo. Ak dodávka energie nedosiahne tempo rastu, škálovanie technológií AI by mohlo stať nesúdržnité.
Výhody ľudsko-strojovej spolupráce:
– Posilňuje kognitívne úlohy a rozhodovanie
– Zvyšuje efektívnosť a produktivitu
– Vedie k inovatívnym riešeniam pre komplexné problémy
– Zlepšuje časné odhalovacie počty v medicínskych diagnózach
Nevýhody:
– Môže udržiavať existujúce predsudky, ak sú trénovacie údaje chybné
– Môžu viesť k nahradeniu pracovných miest v niektorých odvetviach
– Vzbudzujú obavy týkajúce sa ochrany údajov a bezpečnosti
– Vyžadujú značné energetické zdroje, čo má vplyv na životné prostredie
Kľúčové výzvy a kontroverzie:
– Zabezpečenie toho, aby údaje používané pre tréning AI boli rozmanité a reprezentatívne
– Harmonizácia dopytu po väčšom výpočtovom výkone so zmierňujúcou sa mierou hardvérového rozvoja
– Riešenie environmentálneho vplyvu exponenciálne rastúcich energetických potrieb dátových centier
– Zabezpečenie toho, aby výhody AI boli spravodlivo distribuované v celej spoločnosti
– Rozvíjanie etických rámcov na usmerňovanie výskumu a aplikácií AI
Pre tých, ktorí sa snažia pochopiť širší vplyv umelej inteligencie na spoločnosť, odkazy na autoritatívne domény by mohli zahŕňať nasledovné:
– IBM Watson
– DeepMind
– MIT Media Lab
Tieto zdroje môžu poskytnúť ďalšie pohľady a informácie na rozvoj a aplikácie AI. Špecifiká Bletsasových poznámok na Beyond Expo sú však jedinečné pre túto udalosť a jeho osobitné hľadisko.