В недавнем интервью CNBC генеральный директор Nvidia, Дженсен Хуанг, сделал смелое заявление: будущее поколение искусственного интеллекта потребует в 100 раз больше вычислительных ресурсов, чем модели, существовавшие на момент релиза ChatGPT. Это заявление бросает вызов существующим представлениям о развитии ИИ и указывает на радикальные изменения в подходах к его разработке.
Хуанг подчеркнул, что рост необходимой вычислительной мощности обусловлен не просто увеличением объёма данных для обучения. Речь идёт о принципиально новом подходе к обработке информации. Современные модели ИИ стремятся к более глубокому пониманию запросов, прорабатывая логические цепочки рассуждений, шаг за шагом, чтобы найти оптимальный ответ. Это «пошаговое мышление» требует невероятного количества вычислительных операций.
Заявление Хуанга подтверждает существующую тенденцию экспоненциального роста вычислительных требований для обучения больших языковых моделей (LLM). «Бросайте больше вычислительных мощностей — это сделает его умнее!» — этот лозунг, шутя, процитировал сам Хуанг, отражая распространённый подход в исследованиях ИИ с 60-х годов. Сегодня, вместо ограниченных наборов данных, мы используем весь Интернет, и мы используем специально разработанные архитектуры, такие как трансформеры, для улучшения производительности.
Факторы, обуславливающие рост вычислительных потребностей
Помимо «пошагового мышления», несколько факторов способствуют экспоненциальному росту вычислительных потребностей в области ИИ:
- Увеличение размера моделей: Более сложные модели с большим количеством параметров требуют больше ресурсов для обучения и работы.
- Более сложные архитектуры: Разработка новых архитектур нейронных сетей, например, трансформеров с многоуровневой обработкой, повышает вычислительную сложность.
- Рост объёма данных: Обучение на огромных наборах данных, включающих текст, изображения, видео и другие типы информации, значительно увеличивает вычислительные затраты.
- Повышенные требования к точности и надёжности: Стремление к более точным и надёжным моделям требует более длительного и ресурсоёмкого обучения.
- Развитие мультимодальных моделей: Модели, способные обрабатывать несколько типов данных одновременно (текст, изображение, звук), требуют значительно больше вычислительных ресурсов.
Следствия и перспективы
Заявление Хуанга имеет серьёзные следствия. Для развития следующего поколения ИИ потребуются колоссальные инвестиции в вычислительную инфраструктуру, включая разработку новых, более энергоэффективных процессоров и оптимизацию алгоритмов.
Это также повлечёт за собой развитие новых подходов к обучению ИИ, направленных на повышение энергоэффективности и снижение вычислительных затрат. Возможно, будут активно использоваться квантовые компьютеры или другие новые технологии, способные обрабатывать информацию намного более эффективно.
Рекомендации для разработчиков ИИ
В свете заявления Хуанга, разработчики ИИ должны уделять большее внимание:
- Оптимизации алгоритмов: Поиск более эффективных алгоритмов обучения и работы ИИ.
- Разработке новых архитектур: Создание более энергоэффективных и производительных архитектур нейронных сетей.
- Использованию распределённых вычислений: Распределённая обработка данных может значительно ускорить процесс обучения.
- Разработке новых аппаратных решений: Создание специализированных процессоров для обработки больших объёмов данных.
В заключении, заявление Дженсена Хуанга подчеркивает необходимость инвестиций в инновации в области вычислительных технологий для дальнейшего развития ИИ. Это вызов для всей индустрии, но и огромная возможность создать ещё более мощные и полезные системы искусственного интеллекта.
