Снимка: Bing Guan/Bloomberg |
Лабораториите за проучвания в големите компании се опитват да надскочат границите на онова, което изкуственият интелект може да прави в области като разпознаването на изображения и други. А няколко големи фирми отделят все повече капитал в надпреварата в тази сфера, пише Wall Street Journal.
Meta Platforms например твърди, че до средата на лятото нейната AI Research SuperCluster система ще разполага с 16 хил. графични процесори на Nvidia – огромен суперкомпютър, който Meta твърди, че ще бъде най-бързият по рода си в света. Същевременно лабораторията DeepMind Technologies, която е собственост на Alphabet, обяви, че развива нов езиков модел.
Въпреки че тези компании работят по различни проекти, и двете имат потенциала да се превърнат в катализатор на бъдещия напредък по откриването на лекарства, нови материали, средства за защита срещу климатичните промени, по-внимателен анализ на кадри от военни дронове и други.
И те определено не са единствените: Microsoft, Amazon, Oracle, International Business Machines и други също са впуснали в маратона на изкуствения интелект.
Потребителите и инвеститорите, които са по-фокусирани върху сътресенията на фондовите пазари, може би не обръщат толкова внимание на проекти, които не са пряко свързани с бизнес линиите им или с тримесечните резултати. Но проучванията и развойната дейност често създават продукти, които надхвърлят първоначалните цели на лабораторията. Например лабораторията Parc на Xerox Holdings беше пионер в персоналните компютри. Изследователите от Bell Labs, някога бяха част от това, което днес е AT&T, разработиха транзистор и направиха прототип на ранен мобилен телефон.
Размерът на средствата, които се харчат за всичко това, е огромен. В Alphabet разходите за развойна дейност са нараснали до 31,562 млрд. долара през миналата година, спрямо 27,573 млрд. долара през 2020 г. Meta похарчи 24,655 млрд. долара за проучвания и развитие (R&D) през 2021 г., а година по-рано сумата беше 18,447 млрд. долара, сочат документи на компанията, подадени към регулаторите. Alphabet заяви, че разходите ѝ за развойна дейност за 2021 г. са били около 12,3% от приходите, докато Meta каза, че нейните са около 21%.
За сравнение компаниите от S&P 500 са похарчили средно 2,82% от приходите си за R&D според Morningstar.
Meta е в челните редици на надпреварата в изкуствения интелект, свързана с големите обеми от данни и изчислителната мощ. Дълбокото учене е форма на изкуствен интелект, предназначена да имитира аспекти на човешките неврони. Тя се появи през 2010 г., когато проектът ImageNet доказа, че е възможно да се използват два графични процесора, разработени от Nvidia, за да се обучи голям модел на изкуствен интелект за разпознаване на етикетирани изображения, твърди Кюнгхюн Чо, съосновател на стартъпа Prescient Desing и доцент по компютърни науки в Нюйоркския университет.
Meta твърди, че AI Research SuperCluster събира 6080 графични процесора на Nvidia в момента – бройка, която ще нарасне до 16 хил.
Суперкомпютърът ще помогне на учените от Meta да изградят модели на изкуствен интелект, които могат да работят със стотици езици, да анализират текст, изображения и видео, взети заедно, както и да развиват инструменти с добавена реалност, както и богати многоизмерни изживявания в метавселената, твърди компанията. Технологията също така може да помогне за по-лесното идентифициране на зловредно съдържание, казва Meta.
DeepMind на Alphabet, която е базирана в Лондон, ползва техника, при която алгоритъмът се учи чрез опити и грешки.
Миналия месец DeepMind обяви нова система с изкуствен интелект, наречена AlphaCode, която се конкурира с хората разработчици на софтуер. През декември DeepMind обяви разработването на нов езиков модел, който намалява мащаба без да компрометира производителността. Това е в допълнение към твърдението на DeepMind, че постигнала значителен успех в разбирането на протеиновите структури, което е от решаващо значение за откриването на лекарства.
„Това показва, че творческите подходи към изкуствения интелект могат да доведат до радикални подобрения в производителността“, коментира Шуман Госмаджумдер, ръководител на изкуствения интелект в F5 и ветеран от Google.
Твърде рано е да се предвиди какво ще бъде търговското приложение на това изследване.
Чо от Нюйоркския университет, чийто стартъп Prescient беше продаден на Genentech, звено на Roche, твърди, че големите корпоративни лаборатории отговарят за голяма част от проучванията в сферата на изкуствения интелект.
Тази работа няма да доведе до корпоративни резултати в краткосрочен план, но в дългосрочен може и да успее.
