У кого есть шанс против Google в гонке ИИ? [закрыто]

На Google I / O только что вышел Google Duplex, и теперь он выпускает новый общественный автомобиль с независимым управлением Waymo. Я не могу вспомнить ни одного технического гиганта, который мог бы на самом деле конкурировать с Google AI, кроме Amazon. Я думаю, что другие компании будут объединяться, такие как Nvidia, Intel, AMD и т. Д. Apple, кажется, не хватает.

Практически любой "ребенок в гараже", так сказать. Никто еще не знает, как создать ИИ, и крупный прорыв может прийти откуда угодно. Это может достаточно легко сбить Google с их места.

Не забывайте, что многие китайские компании активно инвестируют в ИИ.
Не только самые большие 3 (Tencent, Alibaba, Baidu), но и многие другие (JD.com, Sina, ...), а также стартапы (SenseTime, iCarbonX) очень активны во всех секторах ИИ.

У них есть пара преимуществ на будущее:

• огромный и растущий внутренний рынок
• доступность больших объемов данных в сочетании с более мягкими правилами конфиденциальности данных
• сильная поддержка со стороны правительства (в форме Стратегического плана AI до 2030 года); сколько стран могут даже планировать что-то более чем на 5 лет?

Это чистая спекуляция с моей стороны, но я также думаю, что Amazon только потому, что Безос - инженер / основатель, заботится о доле рынка и полезности, а не о прибыли, почти наверняка понимает последствия недавних проверок узкого ИИ и будет инвестировать достаточно, чтобы Дай гугл за свои деньги.

(Отчасти это связано с тем, насколько успешным был Безос как предприниматель, что отчасти является фактором его гибкости.)

Я просто не вижу, чтобы это происходило где-то еще, без этого типа лидерства и контроля. Google, напротив, всегда был и остается «компанией-разработчиком алгоритмов», поэтому они лидируют почти по умолчанию.

Я предполагаю, что вы имеете в виду Сильную AI или AGI расу? Интересный вопрос, учитывая инвестиции Google в технологии, кажется трудно представить, что в этот момент они откажутся от трона.

Тем не менее, безусловно, есть некоторые конкуренты. Некоторые из них приходят на ум - Amazon, OpenAI, Baidu. У всех этих компаний есть значительные ресурсы и команды, посвященные решению проблемы сильного ИИ.

DarkDarkhorse в гонке будет команда , как OpenCog / SingularityNet. Они пытаются создать сильный ИИ, работающий на блокчейне (Бен Гертцель). Однако при достаточном количестве вычислений и изобретательности отдельный человек или небольшая команда могут сделать это сами.

По моему мнению, самой большой угрозой была бы Nvidia из-за их жесткой власти на рынке графических процессоров; им будет относительно легче догнать новаторские идеи.

Baidu находится на горизонте, хотя их исследования на данный момент, похоже, являются предметно-специфическими, а точнее НЛП.

Если говорить о Узком искусственном интеллекте, то, как вы говорите, крупные компании имеют очевидное преимущество. Более того, потому что они имеют возможность покупать небольшие сложные компании.

Если говорить об общем искусственном интеллекте, шансы равны, муза появится, когда они захотят того, кого хотят.

Я удивлен, что никто не упомянул IBM. Сначала они строят DeepBlue и побеждают шахматного гроссмейстера самого высокого ранга. Затем они раздавили чемпионов Jeopardy. Теперь они продают варианты Watson.

Может показаться, что у Google есть сильное преимущество перед конкурентами в узком искусственном интеллекте из-за его приобретения других компаний искусственного интеллекта, таких как Бостонская динамика. Google также имеет чрезвычайно большие наборы данных, которые можно анализировать в вычислительном отношении, чтобы выявить закономерности, тенденции и ассоциации, особенно связанные с поведением и взаимодействиями человека, что полезно в качестве обучающих данных при создании AGI. Однако достижение цели AGI гораздо сложнее с точки зрения объема исследований, которые необходимо выполнить, независимо от того, сколько у вас данных.

По моему мнению, специализированная исследовательская компания, такая как openAI, которая работает некоммерчески, может, безусловно, оказать положительное влияние на AGI и стать очень сильным конкурентом Google.

С другой стороны, Китай в настоящее время вкладывает миллиарды и миллиарды долларов в ИИ, поскольку Китай значительно отстает от остального мира в гонке ИИ. Тем не менее, в настоящее время они используют тысячи и тысячи величайших, самых инновационных умов во всем мире и оплачивают счета с целью получить больше импульса в этой области, чтобы идти в ногу с остальным миром.

В сущности, у Китая очень хорошие шансы выиграть гонку ИИ только благодаря огромным суммам грантов, которые он раздает исследователям и начинающим компаниям ИИ.

У кого есть шанс против Google в гонке ИИ?

Google TPU - это чип размером с GPU, разработанный для глубокого обучения, это матричный процессор, предназначенный для работы нейронных сетей.

« Стручки последнего поколения Cloud TPU v3 (более 1000 отдельных чипов TPU) с жидкостным охлаждением обеспечивают максимальную производительность, и каждый из них обеспечивает более 100 вычислительных мощностей petaFLOP. С точки зрения необработанных математических операций в секунду, Cloud TPU v3 Pod сопоставим с топ-5 суперкомпьютерами в мире (хотя он работает с более низкой числовой точностью). "

Cerebras 16nm TSMC пластины размером чип колоссальную 46,225mm² умирает , который потребляет 15 кВт и пакеты 400000 ядра, это говорит обеспечивает производительность от фермы на базе графических процессоров NVIDIA тысяч , что может занять несколько месяцев , чтобы собрать требуя при этом только 2-3% от его пространство и сила.

«В Cerebras устройство пакеты 84 плитки в 7x12 массиве. В каждом из них около 4,800 ядра , которые отвечают за ИИ редкой линейной алгебры с 48 КБайтом SRAM каждый (в общей сложности 18 Гб), их единственный источник памяти.

• 9 петабайт / с пропускная способность памяти
• 100 петабит / с пропускная способность ткани
• Нативная оптимизация для разреженности (чтобы избежать умножения на ноль)
• Совместимость программного обеспечения со стандартными структурами AI, такими как TensorFlow и PyTorch
• Cerebras заявляет, что в настоящее время она работает с основными заказчиками для оценки раннего уровня кремния и надеется, что к середине 2020 года она будет поставлять производственные серверы с использованием WSE ».

Для сравнения, Nvidia Tesla V100 имеет 815 мм² с 21,1 миллиардами транзисторов, в то время как чип Cerabras имеет 46,225 мм² с 1,2 триллионами транзисторов, это в 50 раз больше.

Да, это один чип; они не режут вафлю.