Фьючерсы
Сотни контрактов, рассчитанных в USDT или BTC
TradFi
Золото
Одна платформа мировых активов
Опционы
Hot
Торги опционами Vanilla в европейском стиле
Единый счет
Увеличьте эффективность вашего капитала
Демо-торговля
Начало фьючерсов
Подготовьтесь к торговле фьючерсами
Фьючерсные события
Получайте награды в событиях
Демо-торговля
Используйте виртуальные средства для торговли без риска
Запуск
CandyDrop
Собирайте конфеты, чтобы заработать аирдропы
Launchpool
Быстрый стейкинг, заработайте потенциальные новые токены
HODLer Airdrop
Удерживайте GT и получайте огромные аирдропы бесплатно
Launchpad
Будьте готовы к следующему крупному токен-проекту
Alpha Points
Торгуйте и получайте аирдропы
Фьючерсные баллы
Зарабатывайте баллы и получайте награды аирдропа
Инвестиции
Simple Earn
Зарабатывайте проценты с помощью неиспользуемых токенов
Автоинвест.
Автоинвестиции на регулярной основе.
Бивалютные инвестиции
Покупайте дешево и продавайте дорого, чтобы получить прибыль от колебаний цен
Мягкий стейкинг
Получайте вознаграждения с помощью гибкого стейкинга
Криптозаймы
0 Fees
Заложите одну криптовалюту, чтобы занять другую
Центр кредитования
Единый центр кредитования
VIP-центр богатства
Настроенное вами управление капиталом способствует росту ваших активов
Управление частным капиталом
Индивидуальное управление активами для роста ваших цифровых активов
Количественный фонд
Лучшая команда по управлению активами поможет вам получить прибыль без лишних хлопот
Стейкинг
Делайте стейкинг криптовалюты, чтобы заработать на продуктах PoS
Умное плечо
New
Без принудительной ликвидации до погашения, беззаботный прирост с кредитным плечом
Минтинг GUSD
Используйте USDT/USDC чтобы минтить GUSD для доходности на уровне казначейских облигаций
Искусственный интеллект будущего, вероятно, не потребует больших дата-центров, считают эксперты
Источник: CritpoTendencia Оригинальный заголовок: Будущее ИИ, вероятно, не потребует больших дата-центров, считают эксперты Оригинальная ссылка: В настоящее время развитие искусственного интеллекта (ИИ) выглядит многообещающим, но также сопряжено с вызовами. Его прогресс во многом обусловлен стратегической гонкой между крупными державами, стремящимися доминировать в этой технологической конкуренции. Однако получение решающего преимущества становится все сложнее из-за нехватки критически важных ресурсов.
Запуск продвинутой программы ИИ — не простая и недешевая задача. Требуются колоссальные инвестиции в создание необходимой инфраструктуры, такой как дата-центры и системы электроснабжения, способные их питать. Сегодня это основы для обучения продвинутых языковых моделей, которые зависят от огромных объемов данных и вычислительных мощностей.
Однако такой подход может оказаться лишь предысторией развития искусственного интеллекта. Согласно недавнему исследованию Университета Джонса Хопкинса, существуют гораздо более эффективные альтернативы для продвижения в этой технологии. Исследование предполагает, что моделирование работы человеческого мозга позволит ИИ учиться без необходимости постоянного потока данных.
Проще говоря, человеку не нужно подключение к дата-центру через кабель для получения знаний. Он учится на основе прямого опыта и взаимодействия с окружающей средой. Автономная сеть ИИ, исследующая интернет, может стать ключом к будущему.
Таким образом, может появиться искусственный интеллект, способный учиться без зависимости от постоянно увеличивающейся вычислительной мощности.
Смогут ли ИИ стать супермозгом в будущем?
Пока что полностью не понимается, как работает человеческий мозг. Нейронаука развивается быстрыми темпами, но еще далеко от создания системы, способной самостоятельно и осознанно генерировать знания на основе стимулов, полученных через электромагнитные импульсы.
Нейроны получают информацию в своих дендритах от аксонов других нейронов через синапсы. Этот процесс происходит миллиарды раз в мозге, и именно он создает воспоминания, знания, навыки и другие когнитивные процессы. Воспроизвести этот механизм пока не удалось, хотя, вероятно, с научным прогрессом он станет достижением будущих поколений.
Когда будет полностью понято сложное устройство, позволяющее веществу превращаться в восприятие, а затем в абстрактное мышление, наука сможет воспроизвести орган мозга или, по крайней мере, что-то функционально похожее. Тогда небиологический организм с характеристиками, аналогичными мозгу, сможет получать информацию без необходимости полагаться на огромные дата-центры.
Именно к этому и стремится упомянутое исследование. “Текущий тренд в области ИИ — это выбрасывать огромные объемы данных моделям и строить вычислительные ресурсы размером с небольшие города. Это требует сотен миллиардов долларов”, — утверждает главный автор исследования, Мик Боннер.
Далее он отмечает, что люди, напротив, способны получать знания на основе относительно небольшого объема информации и данных.
Учиться на эволюции
Согласно исследованию, способ, которым человеческий мозг генерирует знания, показывает, что это очень эффективный процесс. “Эволюция, вероятно, пришла к этому выводу по очень важной причине”, — говорит автор.
“Наши исследования показывают, что архитектурные решения, максимально похожие на человеческий мозг, ставят системы ИИ в гораздо более выгодное начальное положение”, — подчеркивает он.
Исследование также поднимает этическую дилемму огромных масштабов. Человеческий мозг — не сверхъестественный орган, и знания не приходят из божественных источников. Это результат чрезвычайно сложной организации материи, которая за эволюцию достигла уровня развития, способного создавать самосознание.
Если человечество полностью разгадает, как работает этот орган, и сможет его воспроизвести, результат будет очевиден: создание искусственного сознания. Это означало бы существование субъекта, способного испытывать эмоции, такие как страх, гнев или тревога.
Хотя представление о таком сценарии неизбежно вызывает ассоциации с дистопическими научно-фантастическими сюжетами, исследование Университета Джонса Хопкинса предполагает, что наука движется в этом направлении. Откроет ли развитие ИИ новую этическую коробку Пандоры?