Yann LeCun to człowiek, który odpowiada w Mecie za rozwój i wdrażanie w jej usługach rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Jest on zarazem jednym z pionierów rozwoju deep learning. W wywiadzie, który udzielił z okazji dziesięciolecia istnienia jego działu, zdradził nam kilka ciekawych informacji zarówno o Nvidii, jak i ogólnie o rozwoju SI. Co ciekawe, ma on całkowicie inne poglądy na tą sprawę niż Jensen Huang.
Choć Nvidia się stara, SI jeszcze długo nie dorówna człowiekowi
Niedawno szef Nvidii podzielił się ze światem swoim przemyśleniem, z którego wynika, że sztuczna inteligencja dorówna człowiekowi w mniej niż pięć lat. LeCun mówi z kolei coś całkowicie innego – jego zdaniem bardzo dużo jeszcze jej brakuje do tego, aby mogła skutecznie naśladować istotę rozumną. A co więcej, to sama Nvidia napędza “hype” na SI, z czego czerpie potężne profity. W chwili obecnej producent jest głównym dostawcą układów służących do jej szkolenia oraz wykorzystywania w praktyce.
LeCun zauważa, że Nvidia napędza wojnę pomiędzy różnymi modelami SI, czerpiąc korzyści ze sprzedaży podzespołów dla wszystkich stron tego konfliktu. Dlatego też uważa, że obecny rozwój nie odbywa się w sposób optymalny, w efekcie czego nie powstaną szybko systemy naśladujące człowieka. Jak zauważa, tekst jest ubogim źródłem informacji, a brak jakichkolwiek doświadczeń fizycznych – lub ogólniej związanych z cielesnością – sprawia, że sztuczna inteligencja nie zdaje sobie sprawy z wielu rzeczy.
Czytaj też: Sztuczna inteligencja miewa halucynacje. Efekty mogą być tragiczne
Meta już jakiś czas temu zauważyła nieefektywność modeli trenowanych na źródłach tekstowych, dlatego zdecydowała się na nowe rozwiązania – modele “transformer”. Na czym polega różnica? Mają one za zadanie wyszukiwać niezliczoną ilość korelacji pomiędzy różnymi rodzajami danych, a żeby im w tym pomóc, tworzone są nawet trójwymiarowe wizualizacje danych, wspierające zarówno dane dostarczane w formie tekstowej, jak i dźwiękowej. To krok dalej niż konwencjonalny trening SI i LeCun ma nadzieję, że pozwoli na stworzenie lepszej od dotychczasowych.
Co ciekawe – LeCun nie wierzy w rozwój komputerów kwantowych. Dlaczego? Głównym powodem jest fakt, że większość problemów, do których mają być zastosowane, można rozwiązań równie dobrze za pomocą klasycznych modeli, aczkolwiek sam pomysł na maszyny kwantowe określa jako fascynujący. A więc być może w przyszłości znajdą się dla nich jakieś naprawdę praktyczne zastosowania?
Do obecnego stanu rozwoju SI wracając. Z układów Nvidii korzystają wszyscy – zaczynając od OpenAI oraz Microsoftu i Google. Nie może zatem dziwić, że ten producent jest jak najbardziej zainteresowany dalszym rozwojem sektora sztucznej inteligencji. Z jednej strony fakt, że ktoś jest w stanie dostarczyć odpowiednie rozwiązania, uspokaja, jednak z drugiej to, że jest monopolistą, nie cieszy. A konkurencji póki co nie widać…
