يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي الجديد حتى على جهاز كمبيوتر قديم

يُظهر تقرير OpenAI 2018 قوة الحوسبة لتدريب أكبر نماذج الذكاء الاصطناعي المتنامية

سريع بشكل لا يصدق ، يضاعف كل شيء3-4 شهور. يعد التعلم العميق من أكثر طرق التعلم صعوبة ، حيث يتعلم الذكاء الاصطناعي من أخطائه من خلال مليون تكرار أثناء المحاكاة. بهذه الطريقة ، على سبيل المثال ، يحسن منشئو ألعاب الفيديو العناصر المرئية.

معدات متخصصة جديدة ، Cerebrasيتيح لك محرك مقياس الرقاقات الخاص بالنظام استبدال العديد من أجهزة الكمبيوتر القوية واستخدام شريحة واحدة صغيرة مناسبة للتدريب على الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، لا يمكن إنتاجه بكميات كبيرة حتى الآن ، ويلاحظ الباحثون أنه سيكلف عدة ملايين من الدولارات.

"هذا إنجاز رائع سيسمحالآلاف من الباحثين المستقلين يحققون نفس النتائج القوية مثل فرق الشركات الضخمة. بالإضافة إلى ذلك ، تؤدي الموارد الحسابية المطلوبة عادةً لهذا النوع من الأبحاث إلى بصمة كربونية كبيرة. الآن تمكنا من التخلص منه ".

باحثون من جامعة جنوب كاليفورنيا

في هذه الطريقة ، يتم وضع عامل AI في محاكاةبيئة توفر مكافآت لتحقيق أهداف معينة. يتم استخدام نموذجهم كملاحظات لمزيد من التعلم. تتضمن ثلاث مهام حسابية رئيسية: نمذجة البيئة والعامل ؛ تحديد ما يجب فعله بعد ذلك استنادًا إلى القواعد المكتسبة واستخدام نتائج هذه الإجراءات لتحديث سلوكهم.

هذا أدى إلى تسريع كبير في التعلممقارنة بالنهج الأخرى. باستخدام جهاز كمبيوتر واحد مجهز بمعالج 36 نواة ، تمكن الباحثون من معالجة ما يقرب من 140.000 إطار في الثانية أثناء تدريبهم على ألعاب الفيديو Atari و Doom. في بيئة التدريب ثلاثية الأبعاد لمختبر DeepMind Lab ، قدموا معدل ساعة يبلغ 40 ألف إطار في الثانية ، وهو أفضل بنسبة 15٪ من المعتاد.

انظر أيضا:

- انظر إلى "الجدار" الضخم لمئات الآلاف من المجرات خلف مجرة ​​درب التبانة

- المذنب NEOWISE مرئي في روسيا. أين تراه ، أين تنظر وكيف تلتقط صورة

- ناسا ووكالة الفضاء الأوروبية تنشران أكثر صور الشمس تفصيلاً