Yapay zeka kadar hızlı hareket eden bir sektöre ayak uydurmak zorlu bir iştir. Yani bir yapay zeka bunu sizin için yapana kadar, kendi başımıza ele almadığımız dikkate değer araştırma ve deneylerin yanı sıra, makine öğrenimi dünyasındaki son hikayelerin kullanışlı bir özetini burada bulabilirsiniz.
Bu hafta AI çip girişimi olan D-Matrix’te, kabarık “Türünün ilk örneği” olarak nitelendirdiği çıkarım bilgi işlem platformunun ticarileştirilmesi için 110 milyon dolar. D-Matrix, teknolojisinin GPU tabanlı alternatiflere göre daha düşük sahip olma maliyetiyle çıkarımlara (yani yapay zeka modellerinin çalıştırılmasına) olanak tanıdığını iddia ediyor.
D-Matrix destekçisi Playground Global ortağı Sasha Ostojic, “D-Matrix, üretken yapay zekayı ticari olarak uygulanabilir hale getirecek şirkettir” dedi.
D-Matrix’in bu sözü yerine getirip getirmediği açık bir sorudur. Ancak buna ve buna benzer girişimlere olan ilgi (bkz. NeuReality, Tenstorrent, vb.) teknoloji sektörü oyuncuları arasında yapay zeka donanım sıkıntısının ciddiyeti konusunda farkındalığın arttığını gösteriyor. Üretken yapay zekanın benimsenmesi hızlandıkça, bu modelleri çalıştıran çiplerin tedarikçileri (Nvidia gibi) talebe ayak uydurmakta zorlanıyor.
Son zamanlarda Microsoft’un uyardı Veri merkezleri için yeterli miktarda AI çipi (özellikle GPU) alamazsa, potansiyel Azure AI hizmet kesintilerinin hissedarları. Nvidia’nın en iyi AI çipleri bildirildiğine göre Kısmen çok yüksek olması sayesinde 2024’e kadar tükendi talep etmek Baidu, ByteDance, Tencent ve Alibaba gibi denizaşırı teknoloji devlerinden.
Bu hiç de şaşırtıcı değil MicrosoftAmazon ve Meta, diğerlerinin yanı sıra yapay zeka çıkarımı için şirket içi yeni nesil çipler geliştirmeye yatırım yapıyor. Ancak bu zorlu eylem planını takip edecek kaynaklara sahip olmayan şirketler için, D-Matrix gibi yeni kurulan şirketlerin donanımları bir sonraki en iyi şey olabilir.
En iyimser senaryoda, D-Matrix ve yakınları, üretken yapay zeka (ve daha geniş yapay zeka) alanındaki start-up’lar için oyun alanını eşitleyerek eşitleyici bir güç olarak hareket edecek. Yakın zamanda analiz Yapay zeka araştırma firması SemiAnaliz tarafından hazırlanan araştırma, yapay zeka endüstrisinin GPU’lara bağımlılığının teknoloji dünyasını nasıl “GPU açısından zengin” ve “GPU açısından fakir” olarak ikiye ayırdığını ortaya koyuyor; ilk grup Google OpenAI gibi yerleşik şirketlerden oluşuyor ve ikinci grup çoğunlukla Avrupalı startup’lardan ve devlet kurumlarından oluşuyor. Fransa’nın Jules Verne’i gibi süper bilgisayarları destekliyordu.
Eşitsizlik yapay zeka endüstrisini rahatsız ediyor açıklayıcılar Üretken yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılan verileri, bu eğitilmiş modellerde sıklıkla ortaya çıkan zararlı önyargılara karşı etiketleyenler. Donanım başka bir örnek olma tehdidinde bulunuyor. Bu, tüm umutların D-Matrix gibi startuplara bağlı olduğu anlamına gelmiyor; yeni yapay zeka teknikleri ve mimarileri de dengesizliğin giderilmesine yardımcı olabilir. Ancak daha ucuz, ticari olarak temin edilebilen yapay zeka çıkarım çipleri bulmacanın önemli bir parçası olacağa benziyor.
İşte son birkaç güne ait diğer AI hikayeleri:
- Imbue 200 milyon dolar topladı: aşılamakEskiden Genel Akıllı olarak bilinen yapay zeka araştırma laboratuvarı, kabarık Şirkete 1 milyar doların üzerinde değer kazandıran B Serisi finansman turunda 200 milyon dolar. Imbue, geçen Ekim ayında iddialı bir hedefle gizlice piyasaya sürüldü: makinelerde şu anda eksik olan insan zekasının temellerini araştırmak. Yeni dilim, girişimin bunu başarma çabalarına aktarılacak.
- eBay fotoğraflardan listeler oluşturur: eBay Pazar yeri satıcıları için tek bir fotoğraftan ürün listesi oluşturabilen yeni bir yapay zeka aracını kullanıma sunuyor. Potansiyel olarak büyük bir zaman tasarrufu sağlar. Ancak bazı kullanıcıların keşfettiği gibi, eBay’in üretken yapay zeka araçları şu ana kadar kalite departmanında yetersiz kalıyor.
- Anthropic ücretli bir plan başlattı: Eski OpenAI çalışanlarının ortak kurduğu yapay zeka girişimi Anthropic, duyuruldu Anthropic’in yapay zeka destekli, metin analiz eden sohbet robotu Claude 2 için tüketiciye yönelik ilk premium abonelik planı Claude Pro’nun lansmanı.
- OpenAI bir geliştirici konferansı başlattı: OpenAI, 6 Kasım’da ilk kez bir geliştirici konferansına ev sahipliği yapacak. duyuruldu Bu hafta. Açılış konuşmasının ve OpenAI’nin teknik personeli tarafından yönetilen ara oturumların yer alacağı bir günlük OpenAI DevDay etkinliğinde OpenAI, bir blog yazısında “yeni araçların ve fikir alışverişinin” ön izlemesini yapacağını söyledi – ancak gerisini bıraktı. hayal gücü.
- Zoom, AI araçlarını yeniden markalıyor ve yenilerini tanıtıyor: Kalabalık video konferans pazarında rekabetçi kalabilmek için Zoom, önceden Zoom IQ olarak bilinen üretken yapay zeka asistanı da dahil olmak üzere yapay zeka destekli birçok özelliğini güncelliyor ve yeniden markalıyor.
- Yapay zeka modelleri halüsinasyona mahkum mu?: OpenAI’nin ChatGPT’si gibi büyük dil modellerinin hepsi aynı sorundan muzdariptir: bir şeyler uydururlar. Ama bu her zaman böyle mi olacak? Uzmanlardan iki kuruşunu istiyoruz.
- Savcılar AI çocuk istismarıyla mücadele ediyor: ABD’nin 50 eyaletinin tamamındaki ve dört bölgedeki başsavcılar, bir mektup Kongre’yi yapay zeka destekli çocuk cinsel istismarı materyallerine karşı harekete geçmeye çağırıyoruz. Üretken yapay zeka, çocuk pornografisi bölümünde genellikle iyi huyludur. Ancak en kötü durumlarda, başsavcıların da işaret ettiği gibi, bu durum suiistimali kolaylaştırmak için kullanılabilir.
- Artisse sizin fotoğraflarınızı oluşturur: Yeni bir araç olan Artisse, kullanıcıların önce bir dizi selfie yükleyerek kendi yapay zeka fotoğraflarını oluşturmalarına olanak tanıyor. Bu inanılmaz derecede yeni değil; diğer araçlar bunu yapar. Ancak Artisee, fantastik diyarlarda yer alsa bile, daha geniş bir giriş ve çıkış kapasitesi yelpazesi ve ortaya çıkan fotoğraflarda daha fazla gerçekçilik sunarak mevcut AI fotoğraf uygulamalarını geliştireceğini iddia ediyor.
Daha fazla makine öğrenimi
Resim Kredisi: UZH / Leonard Bauersfeld
İlk etapta, kelimenin tam anlamıyla, elimizde bu var Yapay zeka destekli yüksek hızlı dronePilotların drone’larını bir dizi kapıdan saatte 100 km’ye varan hızlarda yönlendirdiği sporda, dünya insan şampiyonlarını yenmeyi başardı. Bir yapay zeka modeli, “öğrenmenin ilk aşamalarında birden fazla dronun yok edilmesini önlemeye yardımcı olan” bir simülatörde eğitildi ve tüm hesaplamalarını gerçek zamanlı olarak gerçekleştirerek en iyi turu yarım saniyeyle elde etti. İnsanlar ışık ve yön değiştirme gibi değişen koşullara hâlâ daha iyi tepki veriyor, ancak yapay zekanın orada da onları yakalaması an meselesi olabilir.
Makine öğrenimi modelleri diğer beklenmedik yöntemlerle de ilerlemektedir: “Bilgisayarlara koku hissi vermeyi” amaçlayan Osmo. Science dergisinde bir makale yayınladı kokunun aslında güvenilir bir şekilde ölçülebileceğini ve haritalanabileceğini gösteriyor. “RGB, tüm renklerin üç boyutlu bir haritasıdır… Ana Koku Haritasını (POM) keşfimizi RGB’nin koku alma versiyonu olarak görüyoruz.” Model, daha önce karşılaşmadığı kokuların özelliklerini başarıyla tahmin ederek POM’un geçerliliğini ortaya koydu. Şirketin ilk pazarı koku sentezini kolaylaştırmak olacak gibi görünüyor.
Temel Koku Haritası, ya da benim deyimimle, Koku Alanı. Resim Kredisi: Osmo
Bu diğer çalışmada yapay zekanın seçmelerde de iyi olduğunu söylemek doğru olmaz, ancak karışımda başka bir anlamın da olması yerinde olur. Imperial College London’daki biyologlar Kosta Rika’daki 300’den fazla bölgeden neredeyse 36.000 saatlik ses kaydettiler, böylece oradaki yaban hayatını takip edebildiler. Hepsini dinlemek 20 yıl ya da 20 yüksek lisans öğrencisinin 1 yılını alırdı, ancak makine öğrenimi modelleri sinyali gürültüden çıkarma konusunda harikadır, bu yüzden onu iki ayda analiz ettiler. Kosta Rikalı uluyanların %80’den az ağaç örtüsünün olduğu yerleri sevmedikleri ve insan varlığına Meksika’dakilere göre daha duyarlı oldukları ortaya çıktı.
Microsoft’un İyi Araştırma Laboratuvarı için Yapay Zeka’nın benzer doğrultuda birkaç projesi var. Juan Lavista Ferres’in bu yazıda ele aldığı konu. Ve burada, İspanyolca. Temel olarak bu, çok fazla veri olması ve buna bakacak yeterli zamanın veya insanın olmamasıyla aynı sorundur. Ancak özel olarak eğitilmiş modellerle yüz binlerce hareketle tetiklenen fotoğraf, uydu görüntüsü ve diğer veriler üzerinde çalışabilirler. Ormansızlaşmanın kapsamı ve ikincil etkileri gibi şeyleri ölçen bu tür projeler, koruma çabaları ve yasalar için sağlam ampirik destek sağlar.
Yeni bir tıbbi uygulama olmadan hiçbir toparlama tamamlanmış sayılmaz ve gerçekten de Yale’de kalp ultrasonunun makine öğrenimi modeliyle analiz edildi Bir tür kalp hastalığı olan ciddi aort darlığını tespit etmek için. Bunun gibi bir tanının daha hızlı ve daha kolay konulması hayat kurtarabilir ve %100 emin olunmasa bile, uzman olmayan bir sağlık hizmeti sağlayıcısına, belki bir doktora danışılması gerektiği konusunda tüyo verebilir.
Son olarak biraz var ChinaTalk’taki muhabirlerin analiziBaidu’nun son LLM’si Ernie’yi zor durumda bırakan kişi. Esas olarak Çince dilinde çalışıyor, yani tamamı ikinci el, ancak işin özü, ülkenin yapay zekayla ilgili kısıtlayıcı düzenlemelerinden beklediğiniz gibi. Tayvan’ın egemenliği gibi “baharatlı” konular reddediliyor ve bazen mevcut rejimi yansıtan, bazen de biraz tuhaf “ahlaki iddialar ve hatta politika önerileri” ortaya atılıyor. Mesela Richard Nixon’u seviyor. Ancak bazı Yüksek Lisans’ların yapamadığı şeyi yapıyor: Tehlikeli bir bölgeye girdiğini düşündüğünde susmak. Keşke hepimiz bu kadar takdire şayan bir sağduyuya sahip olsaydık.