Cercetătorii intenționează să accelereze dezvoltarea inteligenței generale artificiale (AGI) cu o rețea mondială de computere extrem de puternice – începând cu un nou supercomputer care va intra online în septembrie.
Inteligenţă artificială (AI) cuprinde tehnologii, inclusiv învățarea automată și sisteme AI generative precum GPT-4. Acestea din urmă oferă raționament predictiv bazat pe antrenament dintr-un set mare de date – și adesea pot depăși capacitățile umane într-un anumit domeniu, pe baza datelor lor de antrenament. Cu toate acestea, ele sunt sub egale la sarcinile cognitive sau de raționament și nu pot fi aplicate peste discipline.
AGI, prin contrast, este un viitor sistem ipotetic care depășește inteligența umană în mai multe discipline – și poate învăța de la sine și își poate îmbunătăți procesul decizional pe baza accesului la mai multe date.
Supercomputerele, construite de SingularityNET, vor forma o „rețea de calcul cognitivă pe mai multe niveluri” care va fi folosită pentru a găzdui și antrena arhitecturile necesare pentru AGI, au spus reprezentanții companiei într-un comunicat.
Acestea includ elemente ale sistemelor AI avansate, cum ar fi rețelele neuronale profunde, care imită funcțiile creierului uman; modele de limbaj mari (LLM), care sunt seturi mari de sisteme AI de date pe care se antrenează; și sisteme multimodale care conectează comportamentele umane, cum ar fi intrările de vorbire și mișcare, cu ieșirile multimedia. Acest lucru este similar cu ceea ce ați vedea din videoclipurile AI.
Construirea unei noi rețele de supercomputere AI
Primul dintre supercomputere va începe să fie online în septembrie, iar lucrările vor fi finalizate până la sfârșitul lui 2024 sau începutul lui 2025, au declarat reprezentanții companiei pentru LiveScience, în funcție de termenele de livrare a furnizorilor.
Supercomputerul modular va avea componente avansate și infrastructură hardware, inclusiv unități de procesare grafică (GPU) Nvidia L40S, procesoare AMD Instinct și Genoa, rack-uri pentru servere Tenstorrent Wormhole cu GPU-uri Nvidia H200, alături de sistemele Nvidia GB200 Blackwell. În total, ele formează unele dintre cele mai puternice hardware AI disponibile.
„Acest supercomputer în sine va fi o descoperire în tranziția la AGI. În timp ce noile abordări AI neuro-simbolice dezvoltate de echipa SingularityNET AI scad nevoia de date, procesare și energie oarecum în comparație cu rețelele neuronale profunde standard, avem totuși nevoie de semnificative. facilități de supercalculare”, CEO SingularityNET Ben Goertzel a spus LiveScience într-o declarație scrisă.
„Misiunea mașinii de calcul pe care o creăm este de a asigura o tranziție de fază de la învățarea pe date mari și reproducerea ulterioară a contextelor din memoria semantică a rețelei neuronale la gândirea automată non-imitativă bazată pe algoritmi de raționament în mai mulți pași și lumea dinamică. modelare bazată pe potrivirea modelelor încrucișate și distilare iterativă a cunoștințelor În fața ochilor noștri, are loc o schimbare paradigmatică către învățarea continuă, generalizarea fără probleme și automodificarea reflexivă a inteligenței artificiale.
Drumul către o „superinteligență” AI
Scopul SingularityNET este de a oferi acces la date pentru creșterea AI, AGI și a unui viitor super inteligență artificială — un viitor sistem ipotetic care este mult mai avansat din punct de vedere cognitiv decât orice om. Pentru a face acest lucru, Goertzel și echipa sa aveau nevoie și de software unic pentru a gestiona clusterul de calcul federal (distribuit).
Clusterele de calcul federate permit extragerea datelor utilizatorului și expunerea datelor rezumate necesare pentru calcule la scară largă, dar protejate, ale seturilor de date care conțin elemente foarte sigure, cum ar fi PII.
„OpenCog Hyperon este un cadru de software open-source conceput special pentru arhitectura sistemelor AI”, a adăugat Goertzel. „Această nouă infrastructură hardware este construită special pentru a implementa OpenCog Hyperon și mediul său ecosistem AGI.”
Pentru a oferi utilizatorilor acces la supercomputer, Goertzel și echipa sa folosesc un sistem tokenizat care este comun în AI. Utilizatorii obțin acces la supercomputer și prin jetoanele lor pot folosi și pot adăuga date la seturile existente pe care se bazează alți utilizatori pentru a testa și implementa conceptele AGI.
În forma lor cea mai simplă, jetoanele AI imită jetoanele din jocurile video independente din arcade. Jucătorii trebuiau să cumpere jetoane pentru a le introduce apoi în jocul video pentru a avea o anumită șansă de a juca. În acest caz, datele colectate din jocul sunt accesibile tuturor celorlalți care joacă, nu numai la o arcade, ci și oriunde se află acea instanță a jocului în alte arcade din întreaga lume.
„GPT-3 a fost antrenat pe 300 de miliarde de jetoane (de obicei cuvinte, părți de cuvinte sau semne de punctuație), iar GPT-4 pe 13 trilioane.” a scris Savantul Mercatus și inginer de software Nabeel S. Qureshi. „Mașinile care se conduc singure sunt antrenate pe mii de ore de filmări video; OpenAI Copilot, pentru programare, este antrenat pe milioane de linii de cod uman de pe site-ul Github.”
Liderii AI, în special cofondatorul DeepMind, Shane Legg, au declarat că sistemele ar putea întâlni sau depășește inteligența umană până în 2028. Goertzel a estimat anterior sistemele vor ajunge la acel punct până în 2027în timp ce Mark Zuckerberg este urmărind activ AGI după ce a investit 10 miliarde de dolari în construirea infrastructurii de instruire a modelelor avansate de IA în ianuarie.
SingularityNET, care face parte din Artificial Super Intelligence Alliance (ASI) – un colectiv de companii dedicate cercetării și dezvoltării AI open source – intenționează să extindă rețeaua în viitor și să extindă puterea de calcul disponibilă. Alți membri ASI includ Fetch.ai, care a investit recent 100 de milioane de dolari într-o platformă de calcul descentralizată pentru dezvoltatori.