Ricursive Intelligence-in təsisçisi Anna Goldie və Azalia Mirhoseini daha səmərəli süni intellekt çiplərinin dizaynının hesablama böhranını həll etməyə kömək edə biləcəyinə inanırlar. Təsisçilər Çərşənbə günü TechCrunch Disrupt-də səhnəyə çıxaraq, çiplərin dizaynını avtomatlaşdırmaq və sürətləndirmək məqsədi ilə çiplərin dizaynını inkişaf etdirə biləcək, hər təkrarlamalardan öyrənə biləcək və sonrakı dizaynları təkmilləşdirə biləcək süni intellektin necə inkişaf etdirildiyini ətraflı izah ediblər.
"Önümüzdəki beş ildə hesablamalara ən azı 10 min qat daha çox tələbat olacağıq və bu, bir qədər konservativdir", Goldie səhnədə dedi. Beləliklə, biz 10 min dəfə daha çox məlumat mərkəzi qurmaq istəmirik. Düşünürük ki, daha səmərəli, məlumat mərkəzlərindəki bant genişliyini daha səmərəli istifadə edən, paltar və paltarlardan daha səmərəli istifadə edən çiplər yaratmaqla kömək etməliyik, çünki əgər biz [məlumat mərkəzləri] kosmosda və ya başqa bir şeyə çevirsəydik, bilmirəm, günəşə görəcəksiniz.
Bəziləri öz çiplərini dizayn etməkdən qorxsa da, Goldie iddia edir ki, AI çip dizaynını idarə etməsinə icazə verərək insanlar tətbiqlərin inkişafına və kompüterlə əldə edə biləcəyi imkanları genişləndirə biləcək yeni imkanları araşdırmağa diqqət yetirə biləcəklər.
"Düşünürəm ki, hər şeyin dəyişməsinin yolu insanların öz böyük ideyalarını və yaradıcı düşüncələrini gətirməsi və icra edilməsi süni intellekt tərəfindən idarə edilməsidir", Goldie deyib. Bu, çip dizaynında, proqram təminatında və digər yerlərdə baş verir. Bu, rekursiv çip dizaynında da elə bir şeydir.
Təsisçilərin sözlərinə görə, süni intellekt ənənəvi qurğuların üstünlük təşkil edə biləcək qeyri-ənənəvi düzənlikləri taparaq ənənəvi çip dizayn metodlarını çətinləşdirir. Məsələn, quruluşçuların əvvəlcədən inkişaf etdirdiyi AI sistemi olan AlphaChip, ilk başda mühəndisləri təəccübləndirən, lakin nəticədə uğurlu olduğunu sübut edən çip komponentlərinin dairəvi, donut şəklində düzəlişini istehsal etdi.
Onlar izah ediblər ki, onlar ənənəvi yanaşmadan bütün çipləri onlarla kiçik bloklara bölmək əvəzinə optimallaşdırırlar. Bu yanaşma süni intellektin gələcəkdə daha çox paylaşmağı planladıqlarını söyləyən dalğa kimi dizaynlar da daxil olmaqla mürəkkəb nümunələr yaratmasına imkan verir.
Xülasə — davamını mənbədə oxuyun.
