AIに必要な計算能力は5年後には100万倍を超える！ 12 の組織が共同で 88 ページの記事を発表しました:「インテリジェント コンピューティング」が解毒剤です

人工知能は資金を奪い合う産業であり、高性能なコンピューティング機器がなければ、基本モデルの開発はおろか、モデルの微調整すら不可能です。

しかし、ハードウェアと 現在のコンピューティング パフォーマンスの開発スピードだけに依存していると、遅かれ早かれ増大する需要に対応できなくなるでしょう。まだ必要です コンピューティング機能を調整および調整するためにサポート ソフトウェアが使用されますが、現時点では 「インテリジェント コンピューティング」 テクノロジーが必要です。

最近、志江研究所、中国工程院、国立国防技術大学、浙江大学を含む12もの国内外の研究機関が共同で論文を発表しました。理論的基礎、インテリジェンスとコンピューティングの技術的統合、重要なアプリケーション、課題、将来の展望を網羅する、インテリジェント コンピューティング

の分野に関する包括的な調査が初めて行われました。

#論文リンク: https://spj.science.org/doi/10.34133/icomputing.0006

これは、インテリジェント コンピューティングの定義とその統一された理論的枠組みを正式に提案する最初のレビュー記事 であり、全文は次のように構成されています。

AI が大規模コンピューティング能力の時代を切り開く

人類社会は情報社会から知的社会へ移行しており、そしてコンピューティングは標準となり、その推進は社会発展の重要な要素となっています。すべてが相互接続されるデジタル文明の新時代において、従来のデータ コンピューティングは、より高いレベルのインテリジェンスに対する人類の増大するニーズを満たすには程遠いです。

インテリジェント コンピューティングに対する人々の関心の高まりは、コンピューティング科学の発展、物理世界のインテリジェントな認識、人間の意識の認知メカニズムの理解と相まって、共同して人間の能力を向上させてきました。インテリジェンスのレベルによって、知識の発見と創造が加速されます。

近年、コンピューティングと情報技術が急速に発展し、ディープラーニングの空前の人気と成功により、人工知能 (AI) は人類の探求の最前線として確立されました。

Yann LeCun が提案した畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)、この分野での Yoshua Bengio の貢献など、これに基づいて一連の画期的な研究結果が達成されました。深層学習の因果推論の研究。人工知能の先駆者の 1 人であるジェフリー ヒントンは、2006 年にディープ ビリーフ ネットワーク (ディープ ブリーフ ネットワーク) モデルとバックプロパゲーション最適化アルゴリズムを提案しました。

J̈urgen Schmidhuber は、広く使用されているリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) と長期短期記憶 (LSTM) を提案し、それらをシーケンスの処理に使用することに成功しました。音声、ビデオ、時系列データなどのデータ。

2016年3月、DeepMind社が立ち上げた人工知能囲碁プログラムAlphaGoが世界トップの人間囲碁名人イ・セドル氏と対戦し、世界中からかつてないほどの注目を集めました。人間と機械の戦争 この戦争は人工知能の地滑り的な勝利で終わり、人工知能の波をまったく新しいレベルに押し上げる触媒となりました。

人工知能を実現するもう 1 つの重要な要因は、大規模な事前トレーニング済みモデルの出現であり、自然言語や自然言語で広く使用され始めています。画像処理、転移学習の助けを借りてさまざまなアプリケーションを処理します。

たとえば、GPT-3 は、高い構造的複雑さと多数のパラメーターを備えた大規模なモデルが深層学習のパフォーマンスを向上できることを証明しました。多数の大規模な深層学習モデル。

インテリジェンスとコンピューティング

コンピューティング能力は、インテリジェント コンピューティングをサポートする重要な要素の 1 つです。

情報社会における天文学的な数のデータ ソース、異種ハードウェア構成、変化するコンピューティング ニーズを考慮すると、インテリジェント コンピューティングは主に垂直および水平アーキテクチャを通じてインテリジェント タスクのコンピューティング能力要件を満たします。

垂直アーキテクチャ は、均質なコンピューティング インフラストラクチャを特徴とし、主にインテリジェントな手法を適用することによって改善されます。リソース利用効率を向上させてコンピューティング能力を向上させます。

対照的に、水平アーキテクチャは、異種混合および広域コンピューティング リソースを調整およびスケジュールして、コラボレーションの計算効率を最大化します。

たとえば、2020 年 4 月、世界的な新型コロナウイルス感染症研究のコンピューティング ニーズに応え、Folding@home は 400,000 人のコンピューティング ボランティアを結集し、3 週間で 2.5 エクサフロップスのコンピューティングを達成しました。その能力は世界中のどのスーパーコンピューターよりも優れています。

インテリジェンスとコンピューティングで大きな成功を収めているにもかかわらず、これら 2 つの分野は依然としていくつかの困難に直面しています。

知能の挑戦

ディープラーニングを使用した人工知能は現在、解釈可能性、多用途性、進化可能性の過程にあります。 . セクシュアリティと自律性の側面は未解決のままです。

現在のほとんどの人工知能技術は、人間の知能に比べて弱い役割しか果たせず、特定の分野やタスクでのみ役割を果たし、強力で汎用的な人工知能を実現しています。まだまだ先は長い。

最後に、データベースのインテリジェンスから、知覚的インテリジェンス、認知的インテリジェンス、自律的インテリジェンス、人間と機械の融合インテリジェンスなど、より多様な形式のインテリジェンスにアップグレードする際にも大きな課題があります。理論的および技術的な課題。

コンピューティングの課題

デジタルの波は、アプリケーション、接続、端末、ユーザーにも前例のない成長をもたらしました。生成されるデータの量に応じて、膨大なコンピューティング能力が必要になります。

たとえば、人工知能に必要な計算能力は 100 日ごとに 2 倍になります。つまり、今後 5 年間で 100 万倍以上増加すると予想されます。

ムーアの法則が薄れるにつれて、このように急速に増加するコンピューティング能力の要件に対応することが困難になります。

#ムーアの法則: 集積回路上に収容できるトランジスタの数は、約 2 年ごとに 2 倍になります

インテリジェント社会における大規模なタスクの処理は、さまざまな特定のコンピューティング リソースの効果的な組み合わせに依存しています。従来のハードウェア モデルはインテリジェントなアルゴリズムにうまく適応できず、ソフトウェアの開発が大幅に制限されます。 . .

インテリジェント コンピューティングとは何ですか?

今日に至るまで、インテリジェント コンピューティングの定義はまだ広く受け入れられていません。

研究者の中には、インテリジェント コンピューティングを人工知能とコンピューティング テクノロジーの組み合わせとみなしている人もいますが、この見解は、インテリジェント コンピューティングの定義を人工知能の分野に限定しており、固有の制限や問題を無視しています。人間、機械、物間の三者間の相互作用の重要な役割。

別の考え方では、インテリジェント コンピューティングを計算知性と見なし、人間または生物の知能を模倣して特定の問題を解決するための最適なアルゴリズムを実装し、インテリジェント コンピューティングを計算知性と呼びます。アルゴリズムの革新。

この論文では、研究者らは、世界の 3 つの基本空間、つまり人間社会空間、物理空間、情報空間の緊密な統合がますます進んでいます。

インテリジェント コンピューティングの定義

インテリジェント コンピューティングとは、新しいコンピューティング理論手法、アーキテクチャ システム、テクノロジ領​​域を含む、世界の相互接続をサポートするデジタル文明の時代を指します。能力の。インテリジェント コンピューティングは、特定の実際のニーズに基づいて最小限のコストでコンピューティング タスクを完了し、十分なコンピューティング能力を満たし、最適なアルゴリズムを呼び出し、最良の結果を取得します。

インテリジェント コンピューティングの新しい定義は、人間社会、物理世界、情報空間の統合における急速に増大するコンピューティング ニーズに応えて提案されています。インテリジェント コンピューティングは人間中心であり、高いコンピューティング能力、高いエネルギー効率、高いインテリジェンス、および高いセキュリティを追求します。

その目標は、大規模で複雑なコンピューティング タスクをサポートする、ユビキタス、効率的、安全、自律的、信頼性の高い、透明性のあるコンピューティング サービスを提供することです。図 1 は、人間と身体と情報の統合をサポートするさまざまなコンピューティング パラダイムを具体化したインテリジェント コンピューティングの全体的な理論的枠組みを示しています。

第一に、インテリジェント コンピューティングは、既存のコンピューターでも、クラウド コンピューティングでも、エッジ コンピューティングでも、ニューロモーフィック コンピューティング、オプトエレクトロニクス コンピューティング、コンピューティング) は単純な統合ではありません。むしろ、タスク要件に基づいて既存のコンピューティング手法とリソースを体系的かつ包括的に最適化することで、実際の問題を解決するコンピューティングの一種です。

対照的に、スーパーコンピューティング、クラウド コンピューティング、エッジ コンピューティングなどの既存の主要なコンピューティング分野は、異なる分野に属しています。スーパーコンピューティングは高いコンピューティング能力の実現を目指しており、クラウド コンピューティングはクロスプラットフォームを重視しています。 /デバイスの利便性、エッジコンピューティングによりサービス品質と伝送効率を追求。

インテリジェント コンピューティングは、エッジ コンピューティング、クラウド コンピューティング、スーパー コンピューティング分野の間でデータ ストレージ、通信、コンピューティングを動的に調整し、エンドツーエンドをサポートするさまざまなクロスドメイン インテリジェント コンピューティング システムを構築します。ツーエンドのクラウド コラボレーション、クラウド間コラボレーション、スーパーコンピューティングの相互接続。

インテリジェント コンピューティングでは、既存のコンピューティング テクノロジを最大限に活用する必要があります。さらに重要なのは、新しいインテリジェント コンピューティング理論、アーキテクチャ、アルゴリズム、およびシステムの形成を促進することです。

第二に、人間-物理-情報空間の将来の統合と発展における問題を解決するために、インテリジェントコンピューティングの概念が提案されています。

ビッグデータ時代の情報技術アプリケーションの発展に伴い、物理空間、デジタル空間、人間社会の間の境界はますます曖昧になってきています。

#人類世界は、人間、機械、物が密接に統合された新しい空間へと進化しており、社会システム、情報システム、物理環境が動的に結合された大規模なシステムを構成しています。このシステムでは、人、機械、物が非常に複雑な方法で統合され、相互作用し、将来の新しいコンピューティング テクノロジとアプリケーション シナリオの開発と革新が促進されます。

以上がAIに必要な計算能力は5年後には100万倍を超える！ 12 の組織が共同で 88 ページの記事を発表しました:「インテリジェント コンピューティング」が解毒剤ですの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。