Von Google bis Amazon, der KI-Besessenheit der Technologiegiganten

Kürzlich haben mehrere renommierte ausländische Technologiegiganten ihre KI-Ambitionen unter Beweis gestellt.

Beispielsweise veranstaltete Apple die WWDC 23, Microsoft die Build 23 und sogar Google veranstaltete im Februar eine Suchmaschinen-Business-Konferenz.

Die Aktionen dieser Giganten unterstreichen zweifellos den Aufstieg der generativen künstlichen Intelligenz (AIGC) und bringen auch eine Gruppe von Teams und Institutionen mit sich, die zuvor kein Interesse an künstlicher Intelligenz hatten.

Jetzt setzen diese großen Technologieunternehmen stark auf künstliche Intelligenz. Einige bemerkenswerte Anzeichen sind: Google AI, Microsoft Copilot, Apple Machine Learning und OpenAI auf der Suche nach allgemeiner künstlicher Intelligenz.

Machine Learning bei Apple

Apple scheint „kein Interesse“ an dem Begriff künstliche Intelligenz zu haben.

Auf der diesjährigen WWDC wurde weder „künstliche Intelligenz“ noch einige der populäreren Begriffe in der aktuellen Technologiewelt wie „ChatGPT“ erwähnt. Alles, was Apple getan hat, war, sieben Mal kurz „maschinelles Lernen (ML)“ zu erwähnen.

Selbst bei der Einführung der Vision Pro AR-Brille, die sie seit 7 Jahren vorbereiten, gaben sie nur an, dass sie „fortgeschrittene neuronale Netze zur Codierung und Decodierung verwenden“.

Tatsächlich ist Apples Verständnis von künstlicher Intelligenz möglicherweise genauer. Sie haben stark in die Forschung zum maschinellen Lernen investiert und ein Team talentierter Forscher und Ingenieure zusammengestellt. Sie wenden maschinelles Lernen auf eine Vielzahl von Projekten an, darunter Siri, Fotos, Gesundheit und CarPlay, um das Benutzererlebnis zu verbessern.

In diesem Jahr hat Apple auch neue Funktionen aktualisiert, die auf maschinellem Lernen basieren, wie Live Text, Visual Look Up und Safety Check, die alle auf dem iOS 16-System laufen. Offensichtlich liegt Apples Fokus auf künstliche Intelligenz (maschinelles Lernen) darauf, die Art und Weise zu verändern, wie Benutzer interagieren.

Das einzig Bedauerliche ist vielleicht, dass Apple bei Daten nicht sehr wettbewerbsfähig ist. Immerhin hat Cook mehr als einmal gesagt: Wir sind ein Unternehmen, das sich nicht für Benutzerdaten interessiert.

Mit anderen Worten: Auch wenn Apples Mobilgeräte faszinierend sind, könnten sie Schwierigkeiten haben, mit Cloud-Computing-Unternehmen wie Google und Meta zu konkurrieren.

GoogleAI

Die bekannteste davon ist zweifellos die Google Brain-Technologie, und es gibt auch das „Google AI Residency Program“ in Sachen Talenttraining.

Google hat bahnbrechende Fortschritte bei Algorithmen und Systemen für künstliche Intelligenz erzielt und die Entwicklung von auf künstlicher Intelligenz basierenden Produkten und Diensten wie Google Search, Google Translate und Google Fotos vorangetrieben.

Bei der Google I/O-Veranstaltung wurde Bard hervorgehoben, ein Chatbot, der mit ChatGPT von OpenAI konkurriert.

Angesichts des Ansatzes von Google glauben einige Brancheninsider, dass Googles Anpassung der Operationen der künstlichen Intelligenz und die Priorisierung der schnellen Produkteinführung „reaktionsfähig“ ist und von seinem bisherigen innovationsorientierten Ansatz abweicht.

Googles Mutterkonzern Alphabet investiert seit Jahren in künstliche Intelligenz und hat 2014 DeepMind übernommen. Vor Kurzem hat Alphabet sein Google-Forschungsteam mit DeepMind zusammengelegt, um Bemühungen im Bereich der künstlichen Intelligenz zu integrieren. Einige Experten glauben jedoch, dass diese Integration früher hätte erfolgen sollen, da Google seine führenden Produkte für künstliche Intelligenz nicht voll ausschöpfte und im Jahr 2022 hinter Microsoft zurückfiel.

Meta und selbstüberwachtes Lernen

Meta ist seit 2017 sehr optimistisch, was selbstüberwachtes Lernen angeht. In den letzten Jahren haben sie der Branche auch viele selbstüberwachte Lernalgorithmen und Frameworks zur Verfügung gestellt.

Zum Beispiel haben SimCLR, SwAV und DINO SOTA-Ergebnisse bei Aufgaben wie Bildklassifizierung und Zielerkennung erzielt.

Meta gründete 2021 Megatron, einen Computercluster für das selbstüberwachte Lernen von Algorithmen. Im Jahr 2022 veröffentlichten sie das Data2vec-Papier, in dem sie einen SSL-Algorithmus für Sprach-, Bild- und Textmodalitäten einführten.

Wie Yann LeCunn von Meta schon oft betont hat, glaubt er nicht an RLHF.

„Ich denke, RLHF ist hoffnungslos, weil der Raum für falsche Antworten sehr groß ist und böse Probleme im Allgemeinen Long-Tail-Verteilungen haben, die RLHF nicht lösen kann. Jedes System, das die Welt nicht selbst erlebt und lernt, wird durch das, was es ist, eingeschränkt.“ hat Data gelernt.“

Microsoft und Copilot

Microsoft hat in den letzten Jahren stark in künstliche Intelligenz investiert, und sein Copilot-Projekt ist eines der ehrgeizigsten Beispiele dieser Investition. Es handelt sich um ein leistungsstarkes Sprachmodell, das Texte generieren, Sprachen übersetzen und bei einer Vielzahl kreativer Aufgaben unterstützen kann.

Das Ziel von Copilot ist es, die Art und Weise, wie Menschen arbeiten und schaffen, zu verändern, indem die Effizienz verbessert, Kreativität angeregt und die Inklusion gefördert wird. Microsoft plant, den Copilot-Dienst Microsoft 365-Benutzern kostenlos und als eigenständiges Produkt anzubieten. Dieses Tool hat das Potenzial, den Einfluss der künstlichen Intelligenz auf die Welt einzuleiten und Vorteile wie höhere Produktivität, verbesserte Qualität und erweiterte Kreativität mit sich zu bringen.

Microsoft hat die Anwendung von Copilot auch auf die CRM- und ERP-Bereiche ausgeweitet und Dynamics 365 Copilot auf den Markt gebracht, und GitHub hat außerdem Github Copilot for Business veröffentlicht, einen Programmierassistenten für künstliche Intelligenz für die Öffentlichkeit.

OpenAGI

Der CEO von OpenAI, Sam Altman, und andere Gründer haben auf mehreren Plattformen über künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) gesprochen und sowohl Interesse als auch Besorgnis über die damit verbundenen Vorteile und Risiken zum Ausdruck gebracht. Altman sagte in einem Interview mit Lex Fridman, dass AGI seiner Meinung nach „wahrscheinlich noch in 10 bis 20 Jahren“ sei und voraussichtlich einen „positiven Einfluss“ auf die Menschheit haben werde, und betonte gleichzeitig, wie wichtig es sei, seinen verantwortungsvollen Einsatz sicherzustellen.

Altman gab auch zu, dass AGI einige Risiken birgt, beispielsweise Missbrauch oder die Entstehung massiver Arbeitslosigkeit. Altman betonte die Notwendigkeit, die Vor- und Nachteile von AGI zeitnah abzuwägen. Er arbeitet an der Entwicklung von Sicherheitsrichtlinien und dem Aufbau einer Expertengemeinschaft, um den verantwortungsvollen Umgang mit AGI zu fördern. Altmans Besuch spiegelt das wachsende weltweite Interesse an AGI wider. Da AGI zunehmend zur Realität wird, ist es wichtig, über die möglichen Vorteile und Risiken nachzudenken. Unter Altmans Führung konzentriert sich OpenAI auf eine sichere und ethische AGI-Entwicklung.

In einem Blogbeitrag beschrieben Altman und die anderen Gründer ihre Erwartungen an AGI und argumentierten, dass es „einige der drängendsten Probleme der Welt“ wie Klimawandel, Armut und Krankheit lösen und gleichzeitig die menschliche Kreativität und Intelligenz inspirieren kann .

Sie sind sich jedoch auch der potenziellen Risiken von AGI bewusst, einschließlich der Verwendung zur Herstellung autonomer Waffen oder der Verursachung von Massenarbeitslosigkeit durch den Ersatz menschlicher Arbeitsplätze.

Amazon und Cloud-Dienste

Amazon hat stark in die Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz investiert und seine Cloud-Dienste sind eine wichtige Plattform für die Entwicklung und den Einsatz künstlicher Intelligenz.

Sie engagieren sich auch für die Bereitstellung von Tools und Ressourcen für KI-Entwickler. Die cloudbasierte Plattform SageMaker erleichtert beispielsweise das Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von ML-Modellen, die für eine Vielzahl von Anwendungen wie Betrugserkennung, Abwanderungsvorhersage und Produktempfehlungen verwendet werden können.

Der kürzlich veröffentlichte Falcon 40B ist ein umfangreiches Sprachmodell, das auf Amazon Web Services (AWS) entwickelt wurde. Falcon 40B ist ein vielseitiges und robustes Tool für die Übersetzung, Beantwortung von Fragen, Zusammenfassungen und Bilderkennung und ist über Amazon SageMaker JumpStart auf AWS zugänglich.

Referenzquelle: https://www.php.cn/link/3e1804747c4cf0e9f098b445b1fff36c

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