A Google I / O è appena uscito Google Duplex e ora rilascia la nuova auto pubblica a guida autonoma, Waymo. Non riesco a pensare a nessun Gigante della tecnologia che possa effettivamente competere con Google AI diverso da Amazon. Sto pensando che altre società faranno squadra come Nvidia, Intel, AMD, ecc. Apple sembra mancare.
Chi ha una possibilità contro Google nella gara dell'IA? [chiuso]
Risposte:
Non dimenticare le molte aziende cinesi che investono pesantemente nell'intelligenza artificiale.
Non solo i 3 più grandi (Tencent, Alibaba, Baidu) ma molti altri (JD.com, Sina, ...) e anche le startup (SenseTime, iCarbonX) sono molto attivi, in tutti i settori dell'IA.
Hanno un paio di vantaggi per il futuro:
- un mercato interno enorme e in crescita
- disponibilità di grandi quantità di dati abbinata a normative sulla riservatezza dei dati più rilassate
- forte sostegno da parte del governo (nella forma del piano strategico AI 2030); quanti paesi possono persino pianificare qualcosa di più di 5 anni?
Questa è pura speculazione da parte mia, ma penso anche solo Amazon, perché Bezos è un ingegnere / fondatore, si preoccupa della condivisione del mercato e dell'utilità rispetto ai profitti, quasi certamente comprende le implicazioni delle recenti convalide dell'intelligenza artificiale stretta e investirà sufficientemente per dare a Google una corsa per i loro soldi.
(Questo in parte ha a che fare con il successo di Bezos come imprenditore, che è in parte un fattore della sua flessibilità.)
Semplicemente non lo vedo accadere altrove, senza questo tipo di leadership e controllo. Google, al contrario, è ed è sempre stata una "società di algoritmi" prima di tutto, quindi sono in testa quasi per impostazione predefinita.
Presumo che intendi la razza AI o AGI forte? Domanda interessante, dato l'investimento di Google nella tecnologia, sembra difficile immaginare che a questo punto abbandonino il trono.
Tuttavia, ci sono sicuramente alcuni concorrenti. Alcuni che vengono in mente sono Amazon, OpenAI, Baidu. Tutte queste aziende dispongono di risorse significative e hanno team dedicati a risolvere il problema dell'intelligenza artificiale intensa.
Un cavallo da corsa oscuro in gara sarebbe una squadra come OpenCog / SingularityNet. Stanno cercando di costruire una forte intelligenza artificiale alimentata dalla blockchain (Ben Goertzel). Con abbastanza calcolo e ingegnosità, tuttavia, un singolo o un piccolo team potrebbe farlo da solo.
A mio avviso, le maggiori minacce sarebbero Nvidia a causa della loro stretta presa sul mercato delle GPU; sarà relativamente più facile per loro ritrovare idee innovative.
Baidu è all'orizzonte anche se la loro ricerca a questo punto sembra essere specifica per il dominio, la PNL per essere precisi.
Se parliamo di Narrow AI, le grandi aziende hanno un evidente vantaggio, come dici tu. Inoltre, poiché hanno la capacità di acquistare piccole aziende impegnative.
Se parliamo di AI generale, le probabilità sono uguali, la musa apparirà quando vogliono alla persona che vogliono.
Google potrebbe sembrare avere un forte vantaggio rispetto alla concorrenza nell'intelligenza artificiale stretta a causa dell'acquisizione di altre società di intelligenza artificiale come la dinamica di Boston. Google ha anche set di dati estremamente grandi che possono essere analizzati a livello computazionale per rivelare modelli, tendenze e associazioni, in particolare per quanto riguarda il comportamento umano e le interazioni che sono utili come dati di formazione durante la creazione di AGI. Tuttavia, raggiungere l'obiettivo di un'AGI è molto più complesso in termini di quantità di ricerche che devono essere condotte, indipendentemente dalla quantità di dati che hai.
A mio avviso, una società di ricerca dedicata come openAI, che lavora senza fini di lucro, può certamente influenzare AGI in modo positivo ed essere un contendente molto forte per Google.
D'altra parte, la Cina sta riversando miliardi e miliardi di dollari nell'intelligenza artificiale al momento in quanto la Cina è ben indietro rispetto al resto del mondo nella corsa all'intelligenza artificiale. Tuttavia, ora stanno impiegando migliaia e migliaia delle più grandi e innovative menti in tutto il mondo e stanno pagando il conto con l'obiettivo di ottenere più slancio in questo campo, tenere il passo con il resto del mondo.
In sostanza, la Cina ha ottime possibilità di vincere la corsa all'intelligenza artificiale solo grazie all'enorme quantità di denaro in sovvenzioni che sta distribuendo a ricercatori e start-up.
Chi ha una possibilità contro Google nella gara dell'IA?
Google TPU è un chip di dimensioni GPU sviluppato per il deep learning, è un processore a matrice specializzato per i carichi di lavoro della rete neurale.
"I Pod Cloud TPU v3 di ultima generazione (più di 1.000 singoli chip TPU) sono raffreddati a liquido per le massime prestazioni e ognuno offre più di 100 petaFLOP di potenza di calcolo. In termini di operazioni matematiche al secondo, un Cloud TPU v3 Pod è paragonabile a uno dei primi 5 supercomputer in tutto il mondo (sebbene funzioni con una precisione numerica inferiore). ".
Il chip Cerebras 16nm TSMC di dimensioni wafer è un enorme dado da 46.225 mm² che consuma 15kW e racchiude 400.000 core, si dice che fornisca le prestazioni di una fattoria di mille GPU Nvidia che può richiedere mesi per essere assemblata richiedendo solo il 2-3% del suo spazio e potere.
"Il dispositivo Cerebras racchiude 84 riquadri in un array 7x12. Ciascuno comprende circa 4.800 core adattati all'algebra lineare sparsa di AI con SRAM da 48 KBytes ciascuno (per un totale di 18 GB), la loro unica fonte di memoria.
- Larghezza di banda della memoria di 9 Petabyte / s
- Larghezza di banda del tessuto di 100 petabit / s
- Ottimizzazione nativa per la scarsità (per evitare la moltiplicazione per zero)
- Compatibilità software con i framework AI standard come TensorFlow e PyTorch
- Cerebras afferma che attualmente sta lavorando con i principali clienti per valutare il silicio precoce e che spera di spedire i server di produzione utilizzando il suo WSE entro la metà del 2020 ".
Per fare un confronto, Nvidia Tesla V100 è 815 mm² con 21,1 miliardi di transistor, mentre il chip Cerabras è 46.225 mm² con 1,2 trilioni di transistor, 50 volte più grande.
Sì, è un chip; non tagliano il wafer.