Нещодавня заява технологічних гігантів Microsoft і OpenAI про масштабний спільний проєкт вартістю в 100 мільярдів доларів викликала справжній фурор у корпоративному світі. Ці провідні гравці індустрії високих технологій мають намір об'єднати зусилля для створення безпрецедентної за своєю потужністю суперкомп'ютерної системи, призначеної для розробки та навчання передових моделей штучного інтелекту.
Проект передбачає будівництво величезного дата-центру, оснащеного за останнім словом техніки. Цей обчислювальний комплекс стане платформою для тренування винятково складних нейромереж, здатних розв'язувати завдання, недоступні наявним ШІ-системам. Очікується, що реалізація цього амбітного задуму дасть змогу зробити якісний стрибок у розвитку штучного інтелекту.
Успішне втілення спільних планів Microsoft і OpenAI покликане зміцнити лідируючі позиції цих компаній у сфері ШІ-технологій. Колосальні інвестиції та об'єднання науково-технічного потенціалу двох визнаних флагманів індустрії відкривають перспективи для створення проривних рішень, здатних трансформувати найрізноманітніші сфери людської діяльності - від бізнесу і науки до повсякденного життя.
Однак компанія Google DeepMind вирішила кинути виклик конкурентам, запропонувавши кардинально іншу концепцію. Замість створення наддорогих централізованих обчислювальних потужностей для ШІ, вона пропонує перейти до розподіленої системи навчання нейронних мереж по всьому світу. Це дасть змогу використовувати вже наявні комп'ютерні ресурси без колосальних капіталовкладень.
Розподілений ШІ для всіх
Пропонована Google DeepMind система отримала назву DiPaCo (Distributed Path Composition). Її суть - у розподіленому навчанні нейромереж із використанням усіх доступних обчислювальних потужностей по всій земній кулі.
Це дасть змогу масштабувати розміри нейромереж до небачених раніше значень. При цьому не буде технічних обмежень, властивих навіть найпотужнішим централізованим системам. По суті, Google пропонує перенести принцип торрентів зі світу файлів у світ навчання ШІ.
DiPaCo використовує інноваційні алгоритми для розподіленого оброблення даних і паралельного навчання моделей штучного інтелекту.
Є ще й DiLoCo - вона дає змогу ефективно розпаралелювати аналіз великих обсягів даних на кластерах із сотень і тисяч вузлів. А DiPaCo відповідає за одночасне навчання безлічі нейромережевих моделей з використанням усіх доступних обчислювальних потужностей.
Ці два алгоритми в поєднанні забезпечують раніше недосяжну продуктивність і масштабованість для систем штучного інтелекту. DiPaCo дає змогу створювати по-справжньому інтелектуальні рішення, здатні обробляти величезні обсяги даних і навчатися значно швидше, як порівняти з традиційними підходами. DiPaCo відкриває нові горизонти для розробки надрозумних систем штучного інтелекту.
$100 млрд на вітер?
Успіх системи DiPaCo ставить під сумнів ефективність багатомільярдних вкладень у спільний проект Microsoft і OpenAI. Ба більше, він може кардинально змінити всю парадигму розробки ШІ.
Якщо розподілений підхід Google приживеться, лідерство технологічних гігантів у створенні надскладних нейронних мереж буде підірвано. Це відкриє шлях до стрімкого прогресу в галузі ШІ за рахунок колективних зусиль розробників з усього світу.
Ба більше, система DiPaCo здатна серйозно ускладнити спроби урядів (насамперед США і Китаю) контролювати розвиток технологій ШІ. Якщо раніше для цього достатньо було регулювати роботу найбільших центрів машинного навчання, то тепер знадобляться більш витончені методи.
Загалом, ініціатива Google DeepMind виглядає досить радикальною. Фактично компанія пропонує всій світовій спільноті розробників ШІ об'єднати зусилля і створити по-справжньому децентралізовану екосистему для розвитку технологій штучного інтелекту.
Поки що не зрозуміло, наскільки успішною виявиться спроба реалізувати таку амбітну ідею на практиці. Але сам виклик, кинутий Google DeepMind технологічним гігантам, виглядає досить вражаюче. Подальший розвиток подій у сфері ШІ обіцяє бути вкрай цікавим.
