Brak pracy dla AI niepoprawnej politycznie

Sztuczna inteligencja nie będzie już tak ekscytująca? Zbliżamy się ku granicy naszych możliwości

3 minuty czytania
Komentarze

Sztuczna inteligencja to temat, który budzi sporo kontrowersji. Z jednej strony obserwujemy bowiem dyskusje osób, które są zachwycone możliwościami, jakie otwiera nam nauczanie maszynowe, a z drugiej opinie ludzi, którzy boją się utraty pracy. Ja zdecydowanie zaliczam się do tej pierwszej grupy, co zapewne spowodowane jest też kierunkiem, jaki studiuję. Okazuje się jednak, że sztuczna inteligencja już wkrótce może przestać nas tak zadziwiać, jak robiła to do tej pory. Wszystko z powodu ograniczenia, na jakie w tym momencie nie mamy wielkiego wpływu. Wygląda na to, że po prostu kończy nam się moc obliczeniowa.

Sztuczna inteligencja zachwyca nas każdego dnia. To może się jednak skończyć

Sztuczna Inteligencja w smartfonach

Samochody, które do jazdy nie potrzebują kierowców, modele, które w oparciu o nauczanie maszynowe przewidują zdarzenia czy ceny produktów lub nawet oprogramowanie do ulepszania jakości starych filmów. To wszystko nie byłoby możliwe bez wykorzystania sztucznej inteligencji. Warto wspomnieć jednak, że same algorytmy, na których opiera się praca AI, nie wystarczą – potrzebujemy jeszcze olbrzymiej mocy obliczeniowej, którą w dzisiejszym świecie posiadają głównie największe firmy. Jak donosi portal Wired, koszty uczenia sieci neuronowych w dzisiejszym świecie stają się tak absurdalne, że niektóre firmy rezygnują z wykorzystania sztucznej inteligencji w swoich produktach. Zeszłoroczna poprawka w mechanizmach tłumaczenia Google, która zaowocowała aktualnie używanym algorytmem, wymagała używania 12 tysięcy układów obliczeniowych bez przerwy przez tydzień. Zdaniem ekspertów podobna usługa firmę, która nie posiada własnych serwerów, kosztowałaby prawie 12 milionów złotych. A była to przecież tylko poprawka.

Zobacz także: Linux zmienia nazwy w dokumentacji. Pożegnajmy słowa master i slave.

Badacze, którzy każdego dnia zajmują się nauczaniem maszynowym, informują, że automatyzacja różnych zadań może znacznie zwolnić wraz z momentem, w którym dojdziemy do granicy możliwości naszych komputerów. Song Han, profesor Massachusetts Institute of Technology również widzi problem w wykorzystaniu zasobów przez sztuczną inteligencję. Podaje jednak, że w ciągu ostatnich lat wraz z zespołem udało mu się stworzyć bardziej zoptymalizowane wersje popularnych algorytmów. Niestety przed badaczami jeszcze długa droga. Jako przykład warto znów wspomnieć o tłumaczeniu, tym razem pomiędzy językiem angielskim a francuskim. Portal Wired informuje, że ulepszenie dokładności z 50% do 90%, bez odpowiedniego zoptymalizowania algorytmów, wiązałoby się z koniecznością zwiększenia mocy obliczeniowej serwerów o wiele miliardów razy. Jak można się spodziewać, jest to niewykonalne.

Jak można rozwiązać ten problem?

Sztuczna Inteligencja wykryje guza mózgu

Ogromną szansą dla nauczania maszynowego, jak i dla każdej innej dziedziny informatyki, mogą być komputery kwantowe, które oferują nieporównywalnie większą wydajność do technologii, jaką stosujemy obecnie. Neil Thompson z Massachusetts Institute of Technology jest jednak sceptyczny. Badacz sugeruje, że zapotrzebowanie AI na zasoby jest już tak duże, że jedyną nadzieję widzi w optymalizacji algorytmów. W tym przypadku ma jednak dobre wieści – choć nie będzie to łatwe zadanie, to jest z pewnością wykonalne. Także zdecydowanie nie jest to koniec naszej przygody ze sztuczną inteligencją. W najbliższych czasach, aż do kolejnego przełomowego odkrycia w zakresie optymalizacji, nasze zdumienie możliwościami nauczania maszynowego może po prostu stać się odrobinę mniejsze.

Źródło: Wired

Motyw