211service.com
Jak AI znovu objevuje, co jsou počítače
22. října 2021
Andrea Daquinová
Podzim 2021: sezóna dýní, pekanových koláčů a broskvových nových telefonů. Apple, Samsung, Google a další každý rok přímo na povel opouštějí své nejnovější verze. Tato svítidla v kalendáři spotřebních technologií již neinspirují překvapení a úžas těchto opojných raných dnů. Ale za vším tím marketingovým leskem se děje něco pozoruhodného.
Nejnovější nabídka společnosti Google, Pixel 6, je prvním telefonem, který má samostatný čip vyhrazený pro AI, který sedí vedle jeho standardního procesoru. A čip, který provozuje iPhone, obsahuje posledních pár let to, co Apple nazývá neuronový engine, také určený pro AI. Oba čipy jsou vhodnější pro typy výpočtů zapojených do školení a spouštění modelů strojového učení na našich zařízeních, jako je AI, která napájí váš fotoaparát. Téměř bez našeho povšimnutí se AI stala součástí našeho každodenního života. A mění to, jak přemýšlíme o počítačích.
Co to znamená? Počítače se za 40 nebo 50 let příliš nezměnily. Jsou menší a rychlejší, ale stále jsou to krabice s procesory, které spouštějí pokyny od lidí. Umělá inteligence to mění minimálně na třech frontách: jak se vyrábějí počítače, jak se programují a jak se používají. Nakonec to změní to, k čemu jsou.
Jádro výpočetní techniky se mění z drcení čísel na rozhodování, říká Pradeep Dubey, ředitel paralelní výpočetní laboratoře společnosti Intel. Nebo, jak říká ředitelka MIT CSAIL Daniela Rus, AI osvobozuje počítače z jejich krabic.
Práce kvapná málo platná
První změna se týká způsobu výroby počítačů – a čipů, které je řídí. Tradiční výpočetní zisky přišly s tím, jak se stroje zrychlovaly při provádění jednoho výpočtu za druhým. Po desetiletí svět těžil ze zrychlení čipů, které přicházelo s metronomickou pravidelností, protože výrobci čipů drželi krok s Moorovým zákonem.
Ale modely hlubokého učení, díky kterým fungují současné aplikace umělé inteligence, vyžadují jiný přístup: potřebují velké množství méně přesných výpočtů, které mají být prováděny všechny současně. To znamená, že je potřeba nový typ čipu: takový, který dokáže co nejrychleji přesouvat data a zajistit, aby byla dostupná, kdykoli a kdekoli je potřeba. Když se před deseti lety objevilo na scéně hluboké učení, byly již k dispozici speciální počítačové čipy, které v tom byly docela dobré: grafické procesorové jednotky neboli GPU, které byly navrženy tak, aby zobrazovaly celou obrazovku s pixely desítkykrát za sekundu.
Počítačem se může stát cokoliv. Většina předmětů pro domácnost, od zubních kartáčků přes vypínače až po domovní zvonky, se již dodává v chytré verzi.
Výrobci čipů jako Intel a Arm a Nvidia, kteří dodali mnoho prvních GPU, se nyní soustředí na výrobu hardwaru šitého na míru speciálně pro AI. Google a Facebook si také poprvé prosazují cestu do tohoto odvětví, v závodě o nalezení výhod AI prostřednictvím hardwaru.
Například čip uvnitř Pixelu 6 je novou mobilní verzí procesorové jednotky TPU společnosti Google. Na rozdíl od tradičních čipů, které jsou zaměřeny na ultrarychlé a přesné výpočty, jsou TPU navrženy pro velkoobjemové, ale málo přesné výpočty vyžadované neuronovými sítěmi. Google tyto čipy používá interně od roku 2015: zpracovávají fotografie lidí a vyhledávací dotazy v přirozeném jazyce. Sesterská společnost Google DeepMind je používá k výcviku svých AI.
V posledních několika letech Google zpřístupnil TPU dalším společnostem a tyto čipy – stejně jako podobné čipy vyvíjené jinými – se stávají standardem ve světových datových centrech.
AI dokonce pomáhá navrhovat vlastní výpočetní infrastrukturu. V roce 2020 použil Google algoritmus zesíleného učení – typ umělé inteligence, který se učí, jak vyřešit úkol metodou pokusu a omylu – k návrhu rozložení nového TPU. AI nakonec přišla s podivnými novými návrhy, které by žádného člověka nenapadly – ale fungovaly. Tento druh umělé inteligence by mohl jednoho dne vyvinout lepší a efektivnější čipy.
Ukaž, neříkej
Druhá změna se týká toho, jak se počítačům říká, co mají dělat. Posledních 40 let programujeme počítače; příštích 40 je budeme školit, říká Chris Bishop, vedoucí výzkumu společnosti Microsoft ve Spojeném království.
Aby programátoři přiměli počítač k něčemu, jako je rozpoznávání řeči nebo identifikace objektů na obrázku, museli nejprve přijít s pravidly pro počítač.
Díky strojovému učení už programátoři nepíší pravidla. Místo toho vytvářejí neuronovou síť, která se tato pravidla učí sama. Je to zásadně odlišný způsob myšlení.
Související příběh
AI se učí, jak se tvořit Lidé se snažili vyrobit skutečně inteligentní stroje. Možná je musíme nechat, aby se s tím vypořádali sami.
Příklady jsou již běžné: rozpoznávání řeči a identifikace obrazu jsou nyní standardními funkcemi chytrých telefonů. Další příklady se dostaly na titulky, jako když se AlphaZero naučil hrát Go lépe než lidé. Podobně AlphaFold otevřel biologický problém – zjišťování, jak se skládají proteiny – se kterým se lidé potýkali po celá desetiletí.
Pro Bishopa přijdou další velké průlomy v molekulární simulaci: trénování počítačů pro manipulaci s vlastnostmi hmoty, což může potenciálně učinit světově měnící skoky ve spotřebě energie, výrobě potravin, výrobě a medicíně.
Takové bezdeché sliby se dělají často. Je také pravda, že hluboké učení nás překvapuje. Dva z dosud největších skoků tohoto druhu – přimět počítače, aby se chovaly, jako by rozuměly jazyku, a rozpoznaly, co je na obrázku – již mění způsob, jakým je používáme.
Počítač ví nejlépe
Po desetiletí znamenalo přimět počítač, aby něco provedl, zadat příkaz nebo alespoň kliknout na tlačítko.
Stroje již nepotřebují klávesnici nebo obrazovku, se kterou by lidé mohli komunikovat. Počítačem se může stát cokoliv. Většina předmětů pro domácnost, od zubních kartáčků přes vypínače až po domovní zvonky, se již dodává v chytré verzi. Ale jak se množí, budeme chtít trávit méně času tím, že jim budeme říkat, co mají dělat. Měli by být schopni zjistit, co potřebujeme, aniž by jim to někdo říkal.
Toto je posun od drcení čísel k rozhodování, který Dubey považuje za definici nové éry výpočetní techniky.
Rus chce, abychom přijali nabízenou kognitivní a fyzickou podporu. Představuje si počítače, které nám říkají věci, které potřebujeme vědět, když je potřebujeme vědět, a zasáhnou, když potřebujeme pomoc. Když jsem byl dítě, jednou z mých oblíbených filmových scén na celém světě byl Čarodějův učeň, říká Rus. Víš, jak Mickey přivolá koště, aby mu pomohla uklidit? K tomu nepotřebujeme magii.
Víme, jak ta scéna končí. Mickey ztratí kontrolu nad koštětem a udělá velký nepořádek. Nyní, když stroje interagují s lidmi a začleňují se do chaosu širšího světa, je vše nejistější. Počítače jsou z krabic.