Cervello umano 30 volte più veloce dei migliori supercomputer

Una stima approssimativa mostra che il cervello umano è 30 volte più veloce dei migliori supercomputer

Gli scienziati hanno sviluppato un nuovo metodo per confrontare i supercomputer con il cervello umano in cui le prestazioni del computer sono state confrontate con una stima approssimativa della frequenza con cui i neuroni nel cervello possono emettere segnali elettrici.

Nel luglio di quest’anno, il pioniere della Silicon Valley Elon Musk, fondatore di Tesla Motors, SpaceX e il suo Progetto Filantropia Aperta annunciato un finanziamento di $ 7 milioni tra i 37 gruppi di ricerca che lavoreranno sul “Problema dell’IA killer”. Questi 37 team di ricerca lavoreranno sul tema dell’intelligenza artificiale da diverse angolazioni, il che includerebbe l’insegnamento dell’intelligenza artificiale per distinguere ciò che gli umani vogliono da loro, allineando anche l’interesse del robot con quello degli umani e mantenendo il controllo umano completo sull’intelligenza artificiale.

Fondamentalmente, Musk mira a guidare il sviluppo di un’IA più intelligente con la minima minaccia potenziale per l’umanità.

Uno dei 37 progetti di ricerca, finanziati da Musk, è noto come “AI Impacts project” e mira a trovare un nuova tecnica in grado di confrontare i supercomputer con il cervello umano.

Piuttosto che concentrarsi sulla velocità con cui l’hardware o il cervello possono eseguire determinati calcoli, il team di ricerca ha sviluppato un metodo attraverso il quale ha determinato quale dei due, il cervello e il computer, è in grado di comunicare messaggi istantaneamente all’interno della propria rete. Sulla base di questo esperimento, i ricercatori intendono stabilire un punto di riferimento che fornirà un modo utile per confrontare i progressi dell’IA con l’intelligenza umana.

Progetto Impatti AI:

Il progetto AI Impacts è nato dal cervello di due dottorandi, uno dell’Università della California a Berkeley e l’altro della Carnegie Mellon University. Questi scienziati hanno sostanzialmente sviluppato una nuova tecnica che può essere utilizzata per confrontare il cervello umano con i supercomputer.

La metodologia preliminare chiamata Bordi attraversati al secondo (TEPS) misura la velocità con cui un computer può trasmettere informazioni all’interno del proprio sistema. Un computer deve simulare un grafico e poi cercarlo, in base a questo è stato stabilito il tipico benchmark TEPS. Tuttavia, un cervello non può simulare un grafico come un computer. Pertanto, i ricercatori hanno dovuto confrontare le prestazioni del computer con la stima approssimativa della frequenza con cui i neuroni nel cervello possono emettere segnali elettrici.

“Un grande vantaggio pragmatico della misurazione del cervello in termini di comunicazione è che non è mai stato fatto prima”, afferma Katja Grace, ricercatrice presso l’Artificial Intelligence Research Institute di Berkeley che sta lavorando a un dottorato di ricerca in Logica, Informatica e Metodologia alla Carnegie, Mellon University. Grace ha aggiunto che questo metodo “fornisce una stima relativamente indipendente del prezzo dell’hardware del computer approssimativamente paragonabile a quello del cervello”.

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Con sede a Boston Istituto del futuro della vita ha concesso un finanziamento di $ 49,310 a questi due ricercatori per la loro Progetto Impatti AI e così sono stati inclusi nel gruppo del progetto di ricerca sull’intelligenza artificiale di Elon Musk.

Jeremy Hsu di IEEE Spectrum afferma:

“Il supercomputer Sequoia di IBM detiene attualmente il record del benchmark TEPS a 2,3 x 1013 TEPS. Grace e il suo collaboratore, Paul Christiano, uno studente di dottorato in informatica teorica a Cal Berkeley, hanno calcolato che il cervello umano dovrebbe essere potente almeno quanto Sequoia nella fascia bassa delle loro stime TEPS. Nella fascia alta, la sua stima massima delle capacità del cervello umano suggerisce che è 30 volte più potente del processore numerico di IBM a 6,4 volte 1014 TEPS. Hanno fissato il costo delle prestazioni del cervello umano da qualche parte tra $ 4.700 e $ 170.000 all’ora in termini di prezzi attuali dei computer per TEPS. Grace e Christiano affermano di aver precedentemente escogitato una “ipotesi piuttosto folle” che i prezzi del TEPS potrebbero migliorare di un fattore 10 ogni quattro anni. Ciò significa che l’hardware del computer che costa $ 100 l’ora per funzionare potrebbe diventare competitivo con il cervello umano per un periodo da sette a 14 anni”.

Tuttavia, non c’è ancora bisogno di preoccuparsi, perché non ci sono molte informazioni su quanto velocemente l’hardware del computer sarà in grado di evolversi nella sua Prestazioni TEPS. I ricercatori sottolineano anche che potrebbe essere il caso che invece di un’evoluzione più rapida, i computer potrebbero rallentare le loro prestazioni TEPS. Pertanto, i ricercatori assicurano alle masse che l’intelligenza artificiale non è possibile sostituire gli umani in qualunque momento presto, poiché tutte queste ipotesi hanno molte incertezze nei loro calcoli.

I ricercatori aggiungono anche che nel caso in cui diciamo che il ‘prezzo target TEPS’ risulta essere accurato al 100%, anche allora non c’è da preoccuparsi, perché Insieme all’hardware del computer competente, sarebbe necessario anche un software appropriato per consentire all’IA di emergere come un’IA più potente. e competere davvero con l’intelligenza umana. Grace ha osservato che “il valore della potenza di calcolo di un laptop non genera automaticamente Microsoft Word”.

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“Non abbiamo idea di quanto efficientemente il cervello utilizzi le sue risorse computazionali e di come si confronterà con l’efficienza dei sistemi progettati dagli esseri umani”, ha detto Grace. “Quindi, anche se sapessimo quanto hardware è necessario per fare ciò che fa il cervello come fa il cervello, questo potrebbe essere molto diverso dalla quantità di hardware di cui gli ingegneri umani hanno bisogno per ottenere le stesse funzioni una volta che hanno una qualche forma. per assolvere a tali funzioni».

I ricercatori ritengono che sia più facile misurare la comunicazione all’interno dei neuroni nel cervello piuttosto che misurare i calcoli. Ad ogni modo, nessuno sa nemmeno misurare i calcoli nel cervello perché non è stato ancora scoperto e nessuno sa come sono rappresentati i calcoli nel cervello … può essere che dopo qualche anno gli umani scoprano anche questo segreto. Comunque per ora Punto di riferimento TEPS sembra essere un metodo promettente con cui i ricercatori possono confrontare l’intelligenza artificiale con l’intelligenza a livello umano nel prossimo futuro.

Obiettivo del progetto AI Impacts:

Come accennato in precedenza, l’obiettivo principale del progetto AI Impacts è stabilire una nuova metodologia che può aiutare a confrontare i progressi dell’IA con il cervello umano.

L’altro obiettivo dei pionieri di questo progetto, Grace e Christiano, è Scopri se la ricerca sull’intelligenza artificiale fa “progressi improvvisi e sorprendenti a un certo punto” o se progredirebbe gradualmente adottando piccoli passi incrementali.

I ricercatori sperano che quest’ultimo sia vero perché darà loro il tempo di prevedere i progressi dell’IA.

Grace dice: “Per aiutarci, stiamo esaminando altre tecnologie che hanno fatto progressi improvvisi, il che è di per sé interessante. Il più grande salto in qualsiasi tendenza tecnologica che abbiamo trovato è stato quello delle armi nucleari”.

“L’intelligenza artificiale incide sui premi della ricerca”

I ricercatori della ricerca AI Impacts vogliono che le persone forniscano vari input che li aiutino nel loro lavoro di ricerca. Offrono anche premi che non hanno scadenze specifiche. Questo progetto è stato introdotto in “ricompense di ricerca” e le ricompense vanno da $ 50- $ 500 nella categoria per qualcuno che offre l’esempio di “progresso tecnologico discontinuo”, un’altra categoria offre $ 20- $ 100 per qualche esempio adatto in quella gente agito per prevenire un rischio che era di circa 15 anni di distanza.

Per ora anche Grace e Cristiano stanno studiando il Hardware Bitcoin per distinguere il trampolino di lancio che può aiutare ad accelerare la velocità con cui l’hardware migliora. Entrambi presumono inoltre che un uso completo dell’IA possa rivelarsi estremamente utile per far progredire la ricerca.

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Nel complesso, i ricercatori mirano a costruire “un modello quantitativo di quanto rapidamente si prevede che la ricerca sull’intelligenza artificiale cresca in un’economia con quantità crescenti di intelligenza artificiale disponibili per la ricerca”.

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