ओपनएआई डेवलपर्स रेडिट के साथ ट्रेन एआई में जा रहे हैं

एनवीडिया जेन-सुन हुआंग के सीईओ सैन DGX-1 एलोन मस्क, सह संस्थापक OpenAI से पता चलता

ओपन OpenAI गैर-लाभकारी संगठन है, जो कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में अनुसंधान में लगी हुई है प्राप्त एनवीडिया सुपर कंप्यूटर DGX-1 कंपनी से। OpenAI विशेषज्ञ वर्तमान में AI के "कमजोर" रूप पर काम कर रहे हैं। वैज्ञानिक ऐसी प्रणाली विकसित कर रहे हैं जो प्राथमिक डेटा की एक बड़ी मात्रा को संसाधित कर सकती है, जो सूचना के एक संरचित सरणी का उत्पादन कर सकती है। इसके लिए शक्तिशाली कंप्यूटर की आवश्यकता होती है, और DGX-1 एक बहुत शक्तिशाली कंप्यूटिंग कॉम्प्लेक्स है। एनवीडिया का दावा है कि डीजीएक्स -1 एक नई पीढ़ी के जीपीयू पर आधारित है जो डेटा प्रोसेसिंग स्पीड 250 xv आर्किटेक्चर सर्वर के बराबर है।

OpenAI के निर्माता एलोन मस्क और सैम ऑल्टमैन हैं। संगठन का मुख्य उद्देश्य एआई के क्षेत्र में काम करने वाले वैज्ञानिकों को सहयोग के लिए आकर्षित करना है। अनुसंधान के परिणाम सभी कॉमर्स के लिए खुले और सुलभ होने की योजना है। संस्थापकों के अनुसार, यह सब "बुराई" कृत्रिम बुद्धि के उद्भव को रोकने में मदद करेगा। मस्क ने यह धमकी कई बार दी है।

DGX-1 को AI के विकास के लिए पर्याप्त कंप्यूटिंग शक्ति के साथ दुनिया का पहला गहन शिक्षण सुपर कंप्यूटर के रूप में तैनात किया गया है। इस सुपर कंप्यूटर का उपयोग करते हुए, OpenAI के शोधकर्ता पारंपरिक सर्वरों की तुलना में AI के कमजोर रूप को बहुत तेजी से सीख पाएंगे। पहले चरण में, एआई को लोगों के पाठ संचार को समझने के लिए सिखाया जाएगा। इस मामले में दिमाग का खज़ाना रेडिट के रूप में काम करेगा। संसाधन के संदेश एआई को "फ़ीड" करेंगे, और वह व्यक्तिगत शब्दों, उनके समूहों और वाक्यों के बीच संबंधों को समझना सीखेंगे। कार्य इस तथ्य से जटिल है कि रेडिटा के साथ पाठ शब्दजाल, संक्षिप्त रूप से संतृप्त है, ये अकादमिक ग्रंथ नहीं हैं।

ओपनएआई के एक शोधकर्ता, लेडी करपैथी कहते हैं, आत्म-शिक्षा एआई समय के साथ अधिक स्मार्ट हो जाएगी। "डीप लर्निंग मॉडल का एक विशेष वर्ग है, क्योंकि यह मॉडल जितना बड़ा होता है, उतना ही बेहतर होता है।"

कृत्रिम बुद्धिमत्ता डेवलपर्स के लिए भाषा एक महत्वपूर्ण मुद्दा बनी हुई है। और यद्यपि कई समस्याओं का समाधान किया गया है, और अधिक समाधान होना बाकी है। बहुत पहले नहीं, Google ने एक प्रयोग किया था जब फिल्मों से संवादों का उपयोग करके एक स्व-शिक्षण प्रणाली को प्रशिक्षित किया गया था। कुछ समय बाद, यह पता चला कि एआई अपेक्षाकृत जटिल सवालों के काफी सहनीय जवाब देता है। कभी-कभी एआई के कमजोर रूप और लोगों को करीब लाने का प्रयास अप्रत्याशित परिणाम देता है। इस साल मार्च में, माइक्रोसॉफ्ट ने लॉन्च कियाऔर ट्विटर पर, किशोर बॉट तैय, और उसने सिर्फ एक दिन में बुरा सीखा। उसके बाद, Microsoft कर्मचारियों ने लगभग सभी ताई संदेशों को हटाना सबसे अच्छा समझा और उसे सोने के लिए भेज दिया।

OpenAI वैज्ञानिक यह समझना चाहते हैं कि क्या कोई रोबोट वास्तविक दुनिया में लोगों के साथ बातचीत करके कोई भाषा सीख सकता है। रेडिट के साथ प्रयोग प्रयोगों की श्रृंखला में पहला कदम है। DGX-1 के लिए धन्यवाद, प्रशिक्षण नियोजित की तुलना में बहुत तेज होगा। AI को योजनाबद्ध डेटा सरणियों से बड़े के उदाहरण पर प्रशिक्षित किया जा सकता है। पाठ के अलावा, एआई को कई कार्यों को करने के लिए परीक्षण और त्रुटि से प्रशिक्षित किया जाएगा। इस पद्धति का उपयोग वीडियो गेम खेलने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता सिखाने के लिए किया जा सकता है। शायद वह यह समझने में सक्षम होगा कि खेल के सिक्कों की एक संख्या में संचय आपको अर्जित अंकों की संख्या बढ़ाने और चरित्र की क्षमताओं में सुधार करने की अनुमति देता है।



यह सब क्यों जरूरी है? व्यावहारिक रूप में, AI का कमजोर रूप कई क्षेत्रों में उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एक ऐसा रोबोट बनाएं जो गृहकार्य करने में सक्षम हो। और ऐसा रोबोट समय के साथ बेहतर और बेहतर काम करेगा, क्योंकि यह सीखने में सक्षम है। Google सहित कई कंपनियों द्वारा वर्तमान में विकसित की जा रही स्वायत्त कारों के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए AI के कमजोर रूप की भी आवश्यकता है। एआई के मजबूत रूप के रूप में, यहां यह डरने योग्य है कि वह अपने उद्देश्यों के लिए लोगों का उपयोग करना शुरू नहीं करता है, जैसा कि मस्क ने बार-बार उल्लेख किया है।

कई शोधकर्ता ओपनआईएआई के मिशन की व्यवहार्यता पर सवाल उठाते हैं ताकि एक "अच्छा" कृत्रिम अधीक्षण बनाया जा सके। संगठन के प्रतिनिधियों के अनुसार, दुर्भावनापूर्ण AI बनाने का खतरा इस तथ्य से ऑफसेट है कि प्रौद्योगिकियां, विकास परिणाम सभी के लिए सुलभ हैं। वहीं, ऑक्सफ़ोर्ड के एक वैज्ञानिक निक बोस्सोम का मानना ​​है कि यह खुलापन है जो नकारात्मक परिणाम पैदा कर सकता है। तथ्य यह है कि हर कोई हर किसी के साथ अनुसंधान के परिणामों को साझा करता है, बोस्रोम्स कहते हैं, एक समस्या हो सकती है। "यदि आपके पास" हर किसी को बुरा लगता है "बटन है, तो आप इसे हर किसी के साथ साझा करने की संभावना नहीं रखते हैं। लेकिन OpenAI के मामले में, यह बटन सभी के लिए उपलब्ध होगा। यदि संगठन अपने काम के परिणामों को छिपाता है, जिसे वह खतरनाक मानता है, तो OpenAI का अस्तित्व अपना अर्थ खो देगा, क्योंकि संगठन अब खुला नहीं होगा।

फिर भी, बॉरोसम का मानना ​​है कि सकारात्मक परिणाम होने चाहिए। मुख्य परिणाम एक मजबूत एआई फॉर्म की स्थिति में कंपनी के अधीक्षण को नियंत्रित करने की संभावना में कमी है। एआई के एक मजबूत रूप का एकाधिकार करना बुरा है, और ओपनएआई द्वारा इस तरह के घटनाओं के विकास की संभावना को कम करने की संभावना है।

Source: https://habr.com/ru/post/hi396947/