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人工智能:ChatGPT之父提新版摩爾定律!宇宙智能數量每18個月翻一番

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Time:1900/1/1 0:00:00

今天,「ChatGPT之父」SamAltman在社交媒體稱,

一個全新的摩爾定律可能很快就會出現,即宇宙中的智能數量每18個月翻一番。

觀點一出,直接炸了一波。

就連馬庫斯坐不住了,向其潑了一盆冷水,直言道,是AI的炒作量每18個月翻一番。

那么,對于Altman提到的宇宙中智能數量,我們該用什么指標來衡量這種增長?

根據現有的研究可以推測,一種擬合的評估方式如下:

-運算能力-學術刊物-專利數量

-數據存儲

新版摩爾定律,也要背靠算力

一直以來,摩爾定律是半導體行業背后奉行的金科玉律:每隔18-24個月,封裝在微芯片上的晶體管數量便會增加一倍,芯片的性能也會隨之翻一番。

Mina開發團隊向Optimism基金會提交的ZKP相關任務響應已被采納:7月21日消息,Mina開發團隊O(1) Labs發推稱,其向Optimism基金會提交的關于為OP系區塊鏈實施零知識證明(ZKP)的RFP(基金會任務)已被采納。

此前消息,Optimism基金會發布了新一季RFP,希望為OP系區塊鏈引入零知識證明,從而保證在L1和L2之間,以及在各個OP系區塊鏈之間實現安全、低延遲的跨鏈通信。[2023/7/21 15:50:07]

而如今,ChatGPT爆火出圈,是繼2016年AlphaGo戰勝李世石后,人工智能又一重大進步。

根據「2022年人工智能現狀報告」,機器學習中的計算需求加速增長。根據每個模型的訓練計算量翻倍的時間,它確定了機器學習的三個時代。

前深度學習時代,深度學習時代,以及大規模時代。

要知道,ChatGPT的誕生,以及人人能夠訪問ChatGPT背后離不開的是算力。

Gnosis Chain發布去中心化支付網絡Gnosis Pay和自托管借記卡Gnosis Card:7月17日消息,Gnosis Chain在巴黎EthCC(Ethereum Community Conference)大會上發布去中心化支付網絡Gnosis Pay和自托管借記卡Gnosis Card。Gnosis Pay基于Gnosis Chain,使Web3開發人員能夠集成各種傳統支付方式,包括Visa,用戶可以在任何接受Visa的地方直接從錢包中使用加密資產消費;Gnosis Card是經過Visa認證的自托管消費者借記卡,需要進行KYC認證,建立在GnosisPay去中心化支付網絡上,直接鏈接到鏈上錢包,支持線下線上的各種刷卡消費,每筆交易通過智能合約。此外Gnosis Pay支持用戶將ENS與卡片綁定,用戶可以將其與任何錢包一起使用,每個社區或每個錢包都能發行自己品牌的對應Visa卡。[2023/7/17 11:00:08]

在最新的財報會議上,英偉達CEO黃仁勛稱,英偉達的GPU在過去的十年里將AI的處理性能提高了100萬倍。

摩爾定律在其最好的日子里,可以在十年內實現100倍的增長。通過提出新處理器、新系統、新互連、新框架和算法,并與數據科學家、AI研究人員合作開發新模型,在整個跨度中,我們已經使大型語言模型的處理速度提高了一百萬倍。換句話說,沒有英偉達,就沒有ChatGPT。據稱,這一模型運行在10,000個英偉達GPU上。

zksync Era主網跨鏈橋已正式上線:3月24日消息,根據社區消息,zksync Era主網跨鏈橋正式上線,目前可以進行交互,[2023/3/24 13:24:53]

像GPT-3這樣的大型語言模型需要大量計算能力來進行初始訓練。

即使是用于訓練模型的最大GPU的內存容量也有限,而需要多個處理器并行運行。

那么,使用ChatGPT進行實時查詢,也是需要多個處理器。

英偉達和微軟研究論文稱,有1750億參數的GPT-3模型在單個V100上估計訓練需要288年。即使我們能夠在單個GPU中擬合模型,所需的大量計算也會帶來不切實際的漫長訓練時間。

使用并行運行的處理器是加快速度的最常見解決方案,但也有局限性,因為超過一定數量的GPU,每個GPU的批處理量變得太小,進一步增加數量變得不可行,反而增加了成本。

這樣一來,GPU的處理能力成為先進人工智能模型的前提。

Michael Saylor:比特幣允許你存儲10億美元:金色財經報道,微策略創始人Michael Saylor表示,比特幣允許你存儲10億美元,這樣它就會“不被腐蝕,不被淘汰”。[2022/12/28 22:11:17]

位于愛丁堡大學的超級計算中心,英國電子政務委員會(ePCC)主任MarkParsons教授稱,最大極限是使用大約1000個GPU,而解決這一問題最可行的方法是一臺專用的人工智能超級計算機。

即使GPU可以變得更快,但瓶頸仍然存在,因為GPU和系統之間的互連不夠快。

隨著GPT和其他大模型不斷發展,并行訓練的一些難點正在得到解決。

AI論文發表量倍增

另外,全球學術出版物和專利也是衡量宇宙智能數量的標準。

2022斯坦福AI指數報告顯示,過去十年,全球AI論文發表量實現翻番,從2010年的162444篇增長到334497篇,且逐年遞增。

鏈游The Beacon已面向白名單地址開放鑄造Gen-0 Pet Egg:12月16日消息,TreasureDAO孵化的鏈游The Beacon現已面向白名單用戶開放鑄造Gen-0 Pet Egg,鑄造單價為價值80美元的ETH,在今日20:00開始的第二階段,白名單和等候名單上的社區用戶均可鑄造,鑄造單價為價值95美元的ETH。在第一階段和第二階段,每個地址均可鑄造1枚。在12月17日8:00開始的第三階段,每個地址可鑄造最多7枚。Gen-0 Pet Egg總供應量有4096枚。目前白名單地址數有3514個,等候名單地址數有6808個。[2022/12/16 21:48:12]

具體而言,模式識別和機器學習領域的論文,僅2015年至2021年的6年間,就實現了倍增。

其它諸如計算機視覺、數據挖掘和自然語言處理等領域,保持了比較平穩的發展。

在專利方面,根據世界知識產權(WIPO)報告,2021年共提交了340萬件專利申請,是有史以來最高的年度總數。

在全球范圍內,專利申請從1995年的100萬件增加到2010年的200萬件,然后是2016年的300萬件。

2021年,亞太國家占全球專利申請的三分之二以上,其中中國以近160萬件專利申請領先。日本的專利申請總量位居第三,超過28.9萬件。

在亞太地區之外,美國以略高于590,000的記錄位居第二。

聽君一席話,如聽一席話

IEEE/ACMFellow,IBM研究院軟件工程首席科學家GradyBooch:

對于Altman這一句話給大家整的也挺懵圈,智能,到底是什么智能?

他說的是「智能」,并沒有把增長限制在人工智能甚至軟件上。

有網友端上了Intelligence的定義。

有網友直接將其稱為,Altman'sLaw。

ChatGPT,看科技大佬點評

1.BillGates

人工智能具有改變世界的力量,與個人電腦和互聯網同樣重要。ChatGPT仍不完美,比如回答數學問題時出現明顯錯誤,不過他目前還是對其在教學、提供醫療建議等方面的應用潛力感到興奮。

2.谷歌首席執行官SundarPichai

人工智能是Alphabet正在開發的最深刻的技術。面對ChatGPT崛起,谷歌也正在開發AI驅動的聊天機器人Bard并在二月初向公眾演示,計劃在未來幾周內發布。

3.微軟首席執行官SatyaNadella

Nadella對人工智能持樂觀但謹慎的態度。微軟正在大踏步建立AI技術,已經推出了配備對話式聊天機器人的新必應搜索引擎,但對于更加強大的AI,Nadella堅持人類需要有不容置疑的掌控能力。

4.ElonMusk

馬斯克表示人工智能是未來文明的最大風險之一,它承載著巨大的希望,也隱含著巨大的危險,因此即使對于人工智能的監管是必要的,即使這可能一定程度上阻礙其發展。事實上,在與SamAltman共同創立OpenAI時,他就認為人工智能是人類最大的威脅之一。

5.蘋果聯合創始人SteveWozniak

Wozniak認為ChatGPT對人類是十分有幫助的,但我們應當警惕它可能因為不了解人性而犯下的嚴重錯誤。這類似于人們對自動駕駛的警惕,我們了解人會做什么而清楚其他司機的反應,如果由AI來駕駛我們可能無法感到安心。

6.JohnCarmack

隨著ChatGPT等AI工具的興起,人工智能正向著復制人類功能的目標邁進,也許在短短十年內AI就能做到像人類一樣思考和行動。

7.互聯網之父VintCerf

Cerf希望投資者在向人工智能傾注金錢時慎重考慮,畢竟技術并不總按人們所希望或者媒體所炒作的道路發展,引發變革的關鍵還是在于人類本身。

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