Дженсен Хуанг и его жена Лори Хуанг жертвуют 50 миллионов долларов Университету штата Орегон, чтобы помочь финансировать разработку нового инновационного комплекса, который будет включать суперкомпьютер Nvidia.
В течение многих лет разработка программного обеспечения и чипов для приложений ИИ лежала в основе миссии Nvidia, её основатель и генеральный директор Дженсен Хуанг говорит об этом практически на каждом шагу.
С точки зрения Хуанга, ИИ — это своего рода машина времени, которая позволяет ученым и исследователям эффективно моделировать аспекты будущего, например, изменение климата. С изобретением суперкомпьютера «то, что раньше занимало месяц, теперь занимает день», — сказал Хуанг протоколу. «Это машина времени. Теперь вы можете видеть будущее так, как раньше не могли себе даже вообразить».
В пятницу вечером Дженсен и его жена Лори Хуанг объявили о пожертвовании 50 миллионов долларов Университету штата Орегон, который поможет профинансировать новый инновационный комплекс стоимостью 200 миллионов долларов. Новый комплекс, который будет назван в честь Хуанга и его жены, будет включать в себя суперкомпьютер, построенный на основе кластеров ИИ Nvidia, который будет способен обучать самые большие модели ИИ и моделировать симуляции цифровых двойников, которые помогут исследователям в области климатологии, материаловедения и робототехники.
Protocol имел возможность встретиться с Дженсеном и Лори Хуан на этой неделе во время видеоконференции, чтобы обсудить причины осуществлённого пожертвования, а также почему ИИ является такой важной технологией для инвестиций в университеты.
Комментарии Дженсена Хуанга были отредактированы для ясности и краткости.
Искусственный интеллект — технология с одним из самых высоких преобразующих потенциалов, которые когда-либо были известны миру. Мы можем применять интеллект к проблемам невообразимого масштаба. Люди обладают большим интеллектом, но мы можем изучить ограниченное количество информации. А искусственный интеллект, особенно с сегодняшними вычислительными масштабами, может решать проблемы, которые люди не могут себе представить. Этот инструмент (ИИ) доступен для крупнейших мировых технологических компаний, которые применяют его для решения всевозможных интересных и очень важных задач, таких как покупка товаров, рекомендации музыки и тому подобное.
Но нам нужно передать эту технологию в руки ученых, чтобы они могли применить ее для решения самых важных и насущных задач. У большинства университетов нет бюджета. И очень жаль, что сегодня большинство университетов до сих пор не осознали, что для развития наиболее важных областей науки необходим новый тип инструментов — точно так же, как нам были нужны радиотелескопы, точно так же, как нам нужны ускорители частиц. Нам нужны инструменты для развития науки.
«Нам необходимо передать эту технологию в руки ученых, чтобы они могли применить ее для решения самых важных и неотложных задач».
И в этом новом мире научных открытий, где теоретические методы по-прежнему очень важны, но методы, основанные на данных, жизненно важны. И метод, основанный на данных, на самом деле заключается в том, чтобы делать выводы на основании сенсорной информации: как предсказать физику, для этого необходим большой инструмент, на сегодняшний день таковым является компьютер, но в большинство университетов не обладают бюджетом, выделенным под учёных. У них есть бюджет на здания, но нет бюджета на компьютеры.
Полупроводниковая промышленность близка к своему пределу. Под приближением к пределу подразумевается то, что мы можем продолжать сжимать транзисторы, но не можем сжимать атомы — пока не обнаружим ту же частицу, которую открыл Человек-муравей. Эта проблема — это то место, где материальные науки действительно может пригодиться.
Большая часть полупроводниковой промышленности будет руководствоваться достижениями материальных наук. В это время материальные науки сегодня представляют собой чрезвычайно сложную проблему, поскольку все вещий сейчас настолько малы, что без такой технологии, как искусственный интеллект, мы просто будем не в состоянии моделировать сложный симбиоз физики и химии, который происходит внутри этих устройств. Таким образом, было доказано, что искусственный интеллект очень эффективен в разработке аккумуляторов. Он будет очень эффективным в открытии и разработке более прочных и легких материалов. И я не сомневаюсь, что это внесет вклад в развитие физики полупроводников.
Когда что-то умирает? Он может возродиться, но он умрет. Вопрос в том, каково определение закона Мура? А если серьезно, то я думаю, что определение закона Мура заключается в том, что компьютеры и продвинутые компьютеры могут позволить нам производить в 10 раз больше вычислений каждые пять лет, при этом сохраняя уровень затрат.
На самом деле никто не отрицает этот факт на уровне физики. Масштабирование Деннарда закончилось почти 10 лет назад. И вы могли видеть, что резкие перепады в значительной мере уменьшились. Таким образом, возможность для нас продолжать увеличивать масштабы в 10 раз каждые пять лет позади. Вы можете поспорить с этим, вы можете дать людям скидку, вы можете работать немного усерднее и так далее, но по закону Мура за 10 лет разница увеличится в 100 раз против 4 раз, а через 15 лет — в 1000 раз против 8.
Мы могли бы прятать голову в песок, но мы должны признать этот факт, и начать делать что-то другое. Вот в чем дело на самом деле. Если мы не будем делать что-то иное и не будем применять другой способ вычислений, то мировые центры обработки данных будут продолжать потреблять все больше и больше мировой энергии.
Так что это императив. Бессомненно, крайне важно, чтобы мы изменили способ вычислений. Нам остается только смириться с этим фактом. Мировой метод вычислений уже не может быть прежним. Общепризнано, что правильный подход состоит в том, чтобы ускоряться с помощью новых компьютерных наук.
Фундаментом науки и причина нашего пожертвования заключается в том, что люди видят другое будущее. В первую очередь стоит отметить: некоторые люди думают, что наука о климате и изменение климата — это реальная проблема. Некоторые люди думают иначе. Люди также решения проблемы видят по-разному. Нам нужна машина времени [суперкомпьютер] — нам нужна симуляция. Нам нужен метод для прогнозирования воздействия науки о климате и величины воздействия в различных регионах мира.
«Мы могли бы держать голову в песке, но мы должны признать тот факт, что мы должны делать что-то другое».
Мы можем выполнить это. Возможности нашей технологии, возможности нашего времени позволяют смоделировать и предсказать последствия изменения климата в различных регионах мира. Чтобы мы могли ответить на вопрос, что для нас значит изменение климата? Что означает изменение климата для жителей Орегона? Что означает изменение климата для австралийца? Что означает изменение климата для венецианца? Что означает изменение климата для человека, живущего в Юго-Восточной Азии рядом с рекой Меконг? Что означает изменение климата для тех, кто живет в Северной Калифорнии, где так много лесных пожаров? Мы должны быть в состоянии ответить на эти вопросы?
Во-вторых, нам также нужен симулятор, который позволяет нам моделировать сценарии, чтобы мы могли предсказать нам влияние или стратегии смягчения последствий, и какие из них необходимо использовать в первую очередь. Некоторые стратегии смягчения имеют большой потенциал, но также имеют побочные эффекты. Мы должны быть в состоянии смоделировать воздействие каждой стратегии, а также её побочного эффекта, чтобы понять чистую выгоду для изменения климата. Но для этого нам нужны замечательные ученые-климатологи и нам необходимо дать им правильные инструменты чтобы они могли отправиться в будущее, провести исследование и вернуться к нам с ответом.
