Der leitende Wissenschaftler von Meta sieht in der aktuellen Lage der KI-Branche einen „andauernden Krieg“ und behauptet, dass NVIDIAs CEO Jensen Huang die Waffen dafür liefere.
Der leitende Wissenschaftler von Meta glaubt, dass NVIDIA „KI-Entwicklungen“ vorantreibt, ist jedoch weit von Intelligenz auf menschlicher Ebene entfernt
Diese Berichterstattung gibt eine einseitige Perspektive auf das, was Fachleute wie Yann über die KI-Branche denken, und seine Kommentare sind ziemlich interessant, wenn man bedenkt, dass er den aktuellen Stand der künstlichen Intelligenz als alles andere als „menschlich“ ansieht.
Darüber hinaus sagt Yann, dass NVIDIA vom KI-Hype „viel zu gewinnen“ hat, da NVIDIAs GPUs eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung künstlicher allgemeiner Intelligenz gespielt haben und Unternehmen, die am KI-Zug beteiligt sind, vollständig von den KI-Chips von Team Green abhängig sind auf Augenhöhe mit menschlicher Intelligenz.
„Ich kenne Jensen“, sagte LeCun kürzlich bei einer Veranstaltung, bei der das 10-jährige Jubiläum seines Fundamental AI Research-Teams der Facebook-Muttergesellschaft hervorgehoben wurde. LeCun sagte das Nvidia Der CEO kann von der KI-Begeisterung viel profitieren. „Es gibt einen KI-Krieg und er liefert die Waffen.“
Abgesehen vom Zustand der Branche glaubt Yann LeCun, dass die derzeitige Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz durch LLMs und Textdaten nicht der „optimale“ Weg ist, und behauptet, dass dies nicht ausreichen wird, um menschenähnliche KI-Systeme zu schaffen.
Text ist eine sehr schlechte Informationsquelle. Trainieren Sie ein System mit dem Äquivalent von 20.000 Jahren Lesematerial, und es versteht immer noch nicht, dass, wenn A dasselbe wie B ist, B dasselbe wie A ist.
Es gibt viele wirklich grundlegende Dinge auf der Welt, die sie durch diese Art von Training einfach nicht verstehen.
Meta hat die Ineffizienz beim Training von Textdaten und Sprachmodellen erkannt und das Unternehmen hat eine neue Art von Modell entwickelt, die sogenannten Transformer-Modelle. Von solchen Modellen wird erwartet, dass sie die wahrscheinlichen Milliarden versteckter Korrelationen zwischen diesen verschiedenen Arten von Daten aufdecken. Darüber hinaus hat Meta auch an mehreren „Assistenz“-Modellen gearbeitet, die für mehrere Verbrauchermodelle konzipiert sind und zusätzlich zu Text und Audio auch dreidimensionale visuelle Daten nutzen und sich damit ein wenig von herkömmlichen Trainingsdaten entfernen.
Der leitende Wissenschaftler von Meta glaubt auch, dass die Verlagerung des Fokus der Branche auf Quantencomputing nicht machbar ist, und behauptet, dass klassisches Computing diese Aufgabe viel effizienter erledigt.
So viele Probleme Sie mit Quantencomputern lösen können, können Sie mit klassischen Computern viel effizienter lösen. Quantencomputing ist ein faszinierendes wissenschaftliches Thema.
Weniger klar ist die praktische Relevanz und die Möglichkeit, Quantencomputer tatsächlich herzustellen, die tatsächlich nützlich sind.
NVIDIA spielt eine entscheidende Rolle beim tatsächlichen Übergang zu KI-Funktionen der nächsten Generation, vor allem durch die Rechenleistung, die das Unternehmen durch seine Hardware- und Softwareentwicklungen bietet. Meta hat die Bedeutung der KI-GPUs von NVIDIA durch den Einsatz Tausender KI-Chips hervorgehoben, die dem Unternehmen beim Training seines Llama-KI-Modells geholfen haben. Neben Meta sind Unternehmen wie OpenAI, Microsoft und Google Hauptabnehmer der KI-GPUs von NVIDIA, was zeigt, wie wichtig die Produkte von Team Green für die Entwicklung des KI-Sektors sind.