Новая сеть суперкомпьютеров может привести к созданию общего искусственного интеллекта

Shutterstock.com
По задумкам разработчиков, итоговый ИИ будет превосходить человека.

Ученые надеются ускорить развитие искусственного интеллекта на уровне человека с помощью сети мощных суперкомпьютеров, первый из которых будет полностью готов к работе к 2025 году. Это попытка создать AGI — сильный искусственный интеллект общего уровня, способный мыслить и действовать, как человек, или даже превосходить его. Первый суперкомпьютер новой сети будет запущен в сентябре.

Общий искусственный интеллект сможет учиться на себе и улучшать свои решения на основе доступа к большему количеству данных. Суперкомпьютеры, созданные компанией SingularityNET, сформируют «многоуровневую сеть когнитивных вычислений» для размещения и обучения архитектур, необходимых для AGI.

Сюда входят элементы передовых систем ИИ: глубокие нейронные сети, имитирующие функции человеческого мозга; большие языковые модели (LLM) — наборы данных, на которых обучаются системы ИИ; мультимодальные системы. Модульный суперкомпьютер будет оснащен разнообразными компонентами и аппаратной инфраструктурой, включая графические процессоры Nvidia L40S, процессоры AMD Instinct и Genoa, серверные стойки Tenstorrent Wormhole с графическими процессорами Nvidia H200, а также системы Nvidia GB200 Blackwell. 

«Этот суперкомпьютер сам по себе станет прорывом в переходе к AGI. Хотя новые нейро-символические подходы к ИИ, разработанные нашей командой, слегка снижают потребность в данных, обработке и энергии по сравнению со стандартными глубокими нейронными сетями, нам все равно нужны значительные суперкомпьютерные мощности», — цитирует Live Science генерального директора SingularityNET Бена Гертцеля.

По его словам, миссия новой вычислительной машины — обеспечить фазовый переход от обучения на больших данных и последующего воспроизведения контекстов из семантической памяти нейронной сети к неимитационному машинному мышлению. «На наших глазах происходит сдвиг в сторону непрерывного обучения, плавного обобщения и рефлексивной самомодификации ИИ», — добавил Гертцель.