Как стать автором
Обновить

Комментарии 67

пиковая производительность системы составляет 1,69 ExaFlops, но после дополнительной настройки она может достичь 2 ExaFlops

Пиковая производительность - это теоретический предел того, что можно выжать из железа. Я так понимаю, под дополнительной настройкой подразумевается "кнопочки Turbo" понажимать?

Система включает 9 408 вычислительных узлов

Frontier features a theoretical peak performance of 2 exaflops

Источник

Ребят, ща тут меня конечно запинают ногами, заминусуют, покроют вечным позором и обсценной лексикой, однако скромно позволю себе заметить, что экзафлопс это уже порядка оценок производительности мозга. А значит скоро нам предстоит интересное событие. А именно лет так через несколько мы узнаем, создан ли на столь производительной базе сильный ИИ, или всё-таки НЕТ. Если будет создан, ничего не ожидаемого большинством не случится. Выросла производительность компьютеров и стали решаться задачи, ранее доступные только мозгу. Например интуиция. Но если НЕТ, это будет означать что прав ненавидимый (в определённых кругах) Пенроуз со своими "Новым умом короля" и "Тенями разума"(надеюсь читали все). Ибо отговорки насчет того что мол будут компьютеры помощнее и всё получится, на этот раз уже не прокатят. Я ставлю на вариант что сильный ИИ так и НЕ БУДЕТ СОЗДАН. У кого какие мнения ??? Вопрос можно сказать философский и мировоззренческий.

На вашей же аналогии. Мозгу чтобы быть маломальски самостоятельным требуется 15 лет обучения. Получается что этому "суперкомпьютеру" тоже потребуется 15 лет чтобы начать мыслить на уровне подростка.

Я не про обучение даже. А про такие тонкие штуки как интуиция, предвидение, творчество и т.п. А эти качества проявляют и маленькие дети. Продолжая разговор о Пенроузе, меня бы вполне удовлетворило, если бы компьютер пытаясь доказать теорему Ферма, и зная о комплексных числах, построил например что-то подобное теории круговых целых Куммера. Увы, я ставлю на то, что подобный результат НИКОГДА не будет получен. Ни при какой мощности компьютеров. Во всяком случае на ныне известных физических принципах. Ещё раз, вопрос философский и мировоззренческий. Касающийся "трудной проблемы сознания", а заодно "трудной проблемы материи". Всё-таки я дожил до времени, когда ВОЗМОЖНО мы получим на него какой-то ответ...

Вы же про функциональные требования говорите, мол должно делать то-то. При чем здесь трудная проблема сознания?

А как иначе кроме функционирования мы можем сказать, обладает эта хреновина сознанием или нет ??? Ситуация та же, что и с тестом Тьюринга. Но тест Тьюринга во-первых сейчас проходят куча чат-ботов, во вторых он сильно субъективен. Тогда как создание небольшой красивой и законченной математической теории, штука куда более объективная.

Мне кажется вы переоцениваете "сознание". "Придумывание" теории и её доказательство обычно поддаётся конкретным правилам. В точных науках правила более менее уже известны и их "обозримое" количество. В соц. науках правил больше и вариаций их взаимодействия больше, поэтому эта область хуже поддаётся прогнозированию и пониманию.

Это очень сильно опирается на интуицию. Серьёзные математики как правило никогда ничего не доказывают, не угадав интуитивно ответ и даже примерные намётки к доказательству. Да, возможно есть какие-то полезные эвристики. Типа "примени к самому себе". Или "рассмотри крайние случаи". Но совсем не уверен что их обозримое количество, и применение их далеко не всегда очевидно.

Р.S. Ладно, тихо отползаю на работу. Буду только вечером. Рад что тема всё-таки вызвала интерес и дискуссию. Боялся что просто тупо обругают и заминусуют как диссидента :))))

> Серьёзные математики как правило никогда ничего не доказывают, не угадав интуитивно ответ

это интересная тема, но пожалуйста уточните какие именно серьезные, и например пробовали ли Вы сами так интуитивно угадать, а потом доказать, необязательно теорему, например олимпиадную задачу?

Трудная проблема не про функционирование, потому и трудная

А почему вы так выделяете интуицию и творчество как нечто фантастичное?

Первое - лишь быстрый анализ опыта и выдача результата, минуя высшие мыслительные процессы мозга. И эта самая интуиция очень ситуативна. Да и натренировать её можно.

Второе - так же переваривание в большинстве своём предыдущего опыта. Ну и составление на основе него новых алгоритмов. Для этого даже не нужен суперкомпьютер или мозг.

Все эти рассуждения так или иначе до сих пор приводят к базовой трудной проблеме сознания, гипотез и теорий которой полно, да ответа однозначного нет (хотя и склоняются все больше к эмерджентности).

Вот не уверен я в этом ! Может да. А может нет. Почему и надеюсь что суперкомпьютеры подобной мощности помогут если не получить исчерпывающий ответ на этот вопрос, то хотя бы какие-то намёки.

Если дать определения интуиции и творчеству, вопросы про них станут куда яснее

99.9% маленьких детей проявляют творчество на уровне криво нарисованного домика. Гении встречаются крайне редко, обладая при этом тем же самым условным экзафлопсом. И мы не знаем толком, почему.

меня бы вполне удовлетворило, если бы компьютер пытаясь доказать теорему Ферма

А вас бы удовлетворило, если бы это сделал биологический экзафлопс? Если брать случайных людей, практически никто не сможет даже понять, о какой теории Круммера может идти речь.

надеюсь читали все

Вы надеетесь, что другие люди - копия вас, но это не так. В мире десятки тысяч отличных книг, сотни - затрагивающие проблемы разума в той или иной форме. Нет никакого подмножества книг, которые прочитали все или хотя бы почти все.

У вас классическое "вы находитесь здесь". Экзафлопса наверняка хватит для очередного прорыва, который на Хабре потом назовут "не интеллектом".

99.9% маленьких детей проявляют творчество на уровне криво нарисованного домика. Гении встречаются крайне редко, обладая при этом тем же самым условным экзафлопсом. И мы не знаем толком, почему.

Где-то читал что сила интеллекта определяется эффективностью нейронной струтктуры мозга. Некий оптимум нейронных связей и их архитектура.

Вот и получается что мозг у всех +- равен по производительности, но кто-то обычный работяга, а кто-то ученый (условно).

Я уверен что будет создан. Но экзафлопс - это вычислительная мощность, рядом с которой ни один человеческий мозг не стоял. В плане эмуляции человеческого мозга и сознания скорее важно количество эмулируемых нейронов и синапсов.

Поглядим. Спорить не хочу. Но согласитесь, вопрос крайне интересный !

Дело не в вычислительной мощности, экзафлопсах и прочем. Будь сложность эмуляции мозга только в вычислительной мощности, ИИ был бы давно создан, просто он бы "думал" медленно на слабом железе.

Попытка создать ИИ при помощи наращивания вычислительной мощности похожа на попытку создать гениального художника путём наращивания мышечной массы. "Качок" уже давно весит несколько тонн чистых мышц, а рисовать по-прежнему не умеет... Зато может поднять кисточку весом в полтонны и кинуть её на сто метров - какому художнику это по силам?!

Концептуально работа мозга понятна. Проблема именно в сложности эмуляции на обычных компьютерах. Ну грубо говоря, если секунда работы мозга эмулируется за 10 в степени 100 лет, то создание такого интеллекта немного бессмысленно. Но вообще искусственный интеллект в последние годы довольно неплохо продвинулся.

> Концептуально работа мозга понятна

Так чего же вы ждёте? Скорее публикуйте то, что вам понятно, и требуйте нобелевку вне очереди! Ну или не публикуйте, а реализуйте и захватите мир.

Все давно опубликовано, поэтому нобелевку вряд ли дадут. Сложность не в моделировании отдельного нейрона (в первом приближении см. википедию - https://ru.wikipedia.org/wiki/Модель_биологического_нейрона). А в моделировании совокупности нейронов и связей между ними. Грубо говоря, их просто очень много. Не особо слежу за этой темой, но относительно недавно была новость, что смоделирована часть мозга мухи. И эта часть в несколько сотен тысяч раз проще мозга человека даже по количеству нейронов, не говоря о связях между ними.

Да и обучение естественной "нейросети" идет годами. Человек более-менее адекватно реагирующим на окружающую действительность становится только к 1-2 годам своей жизни. Представьте, какой объем обучающей выборки надо затолкать в искусственную нейросеть, чтобы она как-то напоминала реальный мозг.

Плюс, требуется очень много общения с другими "нейросетями" для обучения. Известно, что если дети растут без общения (есть реальные примеры детей, воспитанных животными), то они глобально остаются очень тупыми. То есть несмотря даже на всю мощь человеческого мозга, обучение нейросети очень важно.

Только вот нейробиологи отчего-то говорят, что не понимают, как работает даже один нейрон.

> Сложность не в моделировании отдельного нейрона (в первом приближении см. википедию — ru.wikipedia.org/wiki/Модель_биологического_нейрона).

Ну вы бы ещё привели ссылку на закон циолковского и сказали бы, что знаете, как построить звездолёт.

> была новость, что смоделирована часть мозга мухи

Ага, а ещё пораньше была новость, что смоделировали мозг человека. Ну и где тот человек?

> Представьте, какой объем обучающей выборки надо затолкать в искусственную нейросеть, чтобы она как-то напоминала реальный мозг.

Сейчас нейросети обучают на миллиардах примеров, однако ж они глобально остаются очень тупыми. А любому животному для обучения достаточно лишь считанных примеров (хотя бы потому, что миллиард примеров ему никто не даст). Ежели бы действительно понимали, как мозг учится, у нас бы давно уже всех водителей заменили на автопилоты, ибо это задача, с которой справляется любая птица, у которой мозг с гулькин нос.

Не понимают и "не до конца понимают" - две большие разницы. Совсем не понимали пару веков назад. Сейчас понимание значительно продвинулись вперёд.

>>> Ага, а ещё пораньше была новость, что смоделировали мозг человека

Мне такие новости не попадались, поэтому комментировать не могу. Были попытки движения в этом направлении, но никто не заявлял, что полностью смоделировал.

>>> Сейчас нейросети обучают на миллиардах примеров, однако ж они глобально остаются очень тупыми. 

Вопрос философский. Кто тупее - муха, которая умеет летать,или нейросеть, которая может пройти тест Тьюринга или научиться играть в Го за несколько часов?

>>> Ежели бы действительно понимали, как мозг учится, у нас бы давно уже всех водителей заменили на автопилоты

Одно из другого не следует. Я понимаю, как устроена ракета, но это не значит, что я могу её построить.

Если уж вы упомянули птиц, то у них мозг весьма сложен, и состоит из сотен миллионов или миллиардов нейронов, не считая огромного количества связей между ними.

И, кстати, в животном мире наблюдается довольно отчётливо корреляция между количеством нейронов и признаками интеллекта. Что опять же свидетельствует пользу гипотезы, что для построения ИИ в широком смысле надо накидать больше мощности.

> Не понимают и «не до конца понимают» — две большие разницы.

Я даже больше скажу, понимают и «не до конца понимают» — две большие разницы. Ежели я скажу, что ветер дует оттого, что деревья качаются — тоже можно сказать, что я «не до конца понимаю» природу ветра. А вы изначально заявили:

> Концептуально работа мозга понятна.

Что, строго говоря, неправда. Как говорил великий Ричард Фейнман — я понимаю только то, что могу создать.

> Я понимаю, как устроена ракета, но это не значит, что я могу её построить.

«Не до конца понимаете».

> Кто тупее — муха, которая умеет летать, или нейросеть, которая может пройти тест Тьюринга или научиться играть в Го за несколько часов?

Это, конечно, вопрос риторический, но то, что нейросеть научилась играть в го, означает только то, что мы поняли, как сделать нейросеть, которую можно научить играть в го. Пока для каждой конкретной задачи надо тысячами человеко-лет ломать голову, какую нейросеть под неё слепить, а потом миллионами процессоро-лет её обучать — это будет означать, что общий принцип функционирования естественного интеллекта мы «не до конца понимаем».

> Если уж вы упомянули птиц, то у них мозг весьма сложен, и состоит из сотен миллионов или миллиардов нейронов, не считая огромного количества связей между ними.

Муравей, у которого весь мозг — несчастные тысячи нейронов, походя переносит самые разные грузы по сложнейшим ландшафтам, общается с другими муравьями и делает ещё кучу всего полезного. А для робота, у которого вычислительных мощностей в тысячи раз больше, просто пройтись по груде кирпичей — подвиг.

> И, кстати, в животном мире наблюдается довольно отчётливо корреляция между количеством нейронов и признаками интеллекта. Что опять же свидетельствует пользу гипотезы, что для построения ИИ в широком смысле надо накидать больше мощности.

В исторических данных наблюдается отчётливая корреляция между средней температурой и количеством пиратов. Что опять же свидетельствует пользу гипотезы, что для победы над глобальным потеплением надо развести побольше пиратов.

> Мне такие новости не попадались

Искать по запросу «ижикевич ibm человеческий мозг».

Если мерять во флопах, то производительность человека в лучшем случае 1-5 floating point operation в минуту, столбиком. И параллельно два действия он выполнять не может.

Та же самая логика работает и в обратную сторону: машины давно уже выполняют одно конкретное действие эффективнее человека, но не всё, что он может.

Вывод - числодробилка это хорошо, но нужно дохрилион строк кода, чтобы на базе этой числодробилки симулировать ВСЕ процессы мозга, про которые очень мало чего известно.

Конечно будет, но одних только мощностей не достаточно (внезапно), нужно еще написать и отладить программу

Да никто не использует супера в таком однозадачном режиме. Запилят очередь, раздадут права и кредиты своим юзерам. Дальше там будет толпень ученых гонять свои задачки, редко выходящие за полсотни узлов. Всё.

Почему в этом вопросе можно обойтись одним параметром?

Может и будет. Вот научатся всё это умещать в одном галлоне и снизят потребление до киловатта, тогда посмотрим.

Выросла производительность компьютеров и стали решаться задачи, ранее доступные только мозгу

Обычно только далекие от компьютеров люди сравнивают мощности и возможности.

Здесь многие программисты по работе, и для всех очевидно, что вы можете сколько угодно добавлять мощности компьютеру с MS-DOS - компьютер от этого не станет работать как Windows 10 или Linux.

По этому вычислительные мощности сами по себе - просто мощности. А ИИ - это уже программа.

И мне кажется, что для ИИ не нужен супер компьютер - он сам найдет себе свободные мощности для вычислений в сети.

Немного не так. Сторонники сильного ИИ сейчас аргументируют неудачи в его создании именно недостатком мощности. Вроде всё уже понятно, а если что-то и непонятно, то скоро скоро поймём. Будет мощща, будут и результаты. Любые, которые может продемонстрировать человеческая психика. Ибо различия между мозгом и компьютером чисто количественные, а в основе и того и другого старая добрая машина Тьюринга. Противники сильного ИИ (к которым отношусь и я) утверждают что различия между мозгом и компьютером КАЧЕСТВЕННЫЕ. Мозг не сводится к машине Тьюринга даже в принципе. И сильный ИИ не будет создан НИКОГДА. По крайней мере на известных сегодня физических принципах. Увы, вопрос той или другой точки зрения, это вопрос скорее ВЕРЫ, чем знания. Хотя наводящие соображения есть и у той и у другой стороны. А хотелось бы всё-таки знать, а не верить... Надеюсь сейчас, с достижением компьютерами признанного порога оцениваемой производительности мозга, что-то начнет проясняться и тут. Во всяком случае отмахиваться от неудобных вопросов, что мол добавим мощщи и всё будет, больше не получится. А значит на них начнут обращать более серьёзное внимание.

"Мозг не сводится к машине Тьюринга даже в принципе. "

Почему?

А почему он должен к ней сводиться ??? Только потому что мы не знаем (хуже того, похоже не можем даже вообразить !) какой-то принципиально более мощной вычислительной модели ??? А кто сказал что природа должна следовать нашим представлениям ??? А если серьёзно, почитайте Пенроуза(уже упоминал его) "Новый ум короля" и "Тени разума" (обе есть на рутрекере). Книжки хоть вроде как популярные, но очень непростые. Однако того стоят. Он приводит очень убедительные соображения в пользу несводимости мозга к машине Тьюринга. Я не смог ему сколь нибудь серьезно возразить. И не знаю никого кто смог бы. Именно ВОЗРАЗИТЬ, а не обругать (таких полно).

Плохо разбираюсь, потому и спросил. А какие-то альтернативы машины Тьюринга известны?

Насколько я в курсе - нет. Даже в принципе. Квантовые вычисления (насколько я разобрался в вопросе, могу и ошибиться) не привносят здесь ничего принципиально нового.

Если очень кратко и грубо, Пенроуз рассуждает следующим образом. Люди с успехом занимаются математикой. В том числе получая принципиально новые результаты, обобщающие старые теории. Однако это противоречит теореме Геделя о неполноте (сейчас не очень хорошо помню эту связку), которая говорит что не существует АЛГОРИТМИЧЕСКОЙ (!!!) процедуры, позволяющей подобное. Неалгоритмических сколько угодно. Интуиция, озарение, искра божья... А вот алгоритмических нет. Иными словами мозг работает в некотором смысле ЛУЧШЕ чем машина Тьюринга. Вот примерно так...

А работа нейросети сводится к тому же?

А что насчёт бифуркаций?

Работа нейросети сводится к МТ.
А что насчёт бифуркаций?

На правах фантазии. Нейросеть когда тренируют, ищут минимум какой-то функции, насколько понимаю. Что если образуется несколько локальных минимумов с близкими значениями функции в них. Можно представить, что результаты обучения будут нестабильны по отношению к малым изменениям параметров. Тут уже детерминистичность как-то размывается... Я вот даже лично замечал, что Scholar Google сейчас прыгает в выдаче между двумя устойчивыми вариантами, когда делаешь поиск. Немного разные варианты, осцилляция примерно раз в неделю - видимо из-за дообучения. Туда-сюда скачет. Тоже видимо две близких конфигурации возникли.

Да, к тому же. Нейронка в первую очередь выполняет некоторый алгоритм - алгоритм обратного распространения. Метод Хинтона тут кстати тоже не дает ничего нового, просто позволяет очень сильно экономить время на глубоких сетях. И кстати есть теорема, чуть ли не того же Хинтона, что нейросеть в некотором смысле наихудший способ аппроксимации многомерных функций (ни точную формулировку ни автора сейчас не помню). Столь популярны они лишь потому, что почти всё (кроме подготовки данных, что тоже своего рода искусство) делают сами. Теоретически (надеюсь практически проверять никто не станет ! :))) всё то же самое могла бы делать машина Тьюринга с достаточными ресурсами. Увы, но более мощных вычислительных моделей (лямбда-исчисление эквивалентно машинам Тьюринга) мы не только не знаем, но похоже даже НЕ МОЖЕМ СЕБЕ ПРЕДСТАВИТЬ. Но это ещё не означает что их нет. И не означает что мозг их не использует. А то его 20 ватт, как-то уж слишком разительно отличаются от 29 мегаватт. При том, что он решает задачи, которые 29 мегаваттам не под силу.

А что насчёт бифуркаций? Полно таких систем, которые в какой-то момент становятся неустойчивыми. Почему тут не может быть такого? Хлоп, и перепрыгнули непредсказуемо.

Что например ??? Подбрасываемая монетка ??? Интерферирующий на двух щелях электрон ??? Это немного не та непредсказуемость. Она УМЕНЬШАЕТ наши знания о системе. Тогда как непредсказуемость превосходящая машину Тьюринга должна скорее наоборот, наши знания УВЕЛИЧИВАТЬ. Почитайте всё-таки Пенроуза. Он этот вопрос подробно разбирает. И кстати проводит забавную аналогию с между этими двумя непредсказуемостями и двумя типами сингулярности - Большим Взрывом, и коллапсом в черной дыре.

Да, монетка. По крайней мере, это должно позволить уйти от Геделя.

Например, идёт детерминированный процесс мыслительной деятельности, потом вдруг перескок куда-то. В других терминах это "пришла новая мысль". Дальше обдумывается, насколько она полезна или бесполезна. И так далее.

Люди с успехом занимаются математикой. В том числе получая принципиально новые результаты

Один из миллиона. Можно рассмотреть вариант, когда ИИ может выполнять работу 99% населения в десять раз дешевле людей, но не сможет придумывать новые математические (и некоторые другие) теории. В этом случае тоже можно будет назвать его "не интеллектом", но в таком случае придется сказать, что и у тех 99% интеллекта нет.

Вы сути не поняли. Меня не интересует дешевле это будет или дороже. Меня не интересует, уничтожит ИИ человечество или нет. Меня интересует только то, есть ли КАЧЕСТВЕННАЯ, а не количественная разница, между ИИ, и человеческим сознанием. Ибо если всё-таки ЕСТЬ (к чему я сам склоняюсь) это полностью переворачивает всю современную научную и философскую парадигму. Очень надеюсь что появление таких суперкомпьютеров приближает нас к решению этого вопроса.

Я не очень точно сформулировал, но мой вопрос - есть ли интеллект (и сознание) у тех миллиардов людей, которые не могут изобрести новую теорию, которые не придумывают новые идеи и не получают принципиально новые идеи ни в чём. Просто живут, решая обычные жизненные задачи.

Есть ли качественная разница между этими людьми и теми, кто новые работающие теории всё же изобретают? И если есть, в чем она?

Тоже вопрос спорный, согласен. Но речь сейчас не он них, а о "спорте высших достижений". В конце концов чтобы успешно пройти тест Тьюринга, косящий под туповатого подростка, вполне достаточно общедоступных программных средств и мощности не самого продвинутого ноутбука. Говорит ли это о том, что в ноутбуке живет сильный ИИ ??? Не думаю... Скорее о массовой деградации двуногих. К высшим достижениям это явно не относится. А мне интересны в связи с рассматриваемым вопросом они и только они.

> кто новые работающие теории всё же изобретают

заметьте Вы предполагаете, что теории изобретают, например в математике, но вероятно большинство математиков думают несколько иначе - они открывают нечто уже данное, типа как колумб америку, а не изобретают типа как эдисон эл. лампу, в философии нет единого мнения по этому предмету, например Wittgenstein и Turing имели противоположные точки зрения, по этому поводу интересен диалог между ними в 1939 году, приведу одну цитату из книги Andrew Hodges (Turing's biographer):

"Getting statements free from contradictions is the very essence of mathematics. Turing perhaps thought Wittgenstein did not take seriously enough the unobvious and difficult questions that had arisen in the attempt to formalize mathematics; Wittgenstein thought Turing did not take seriously the question of why one should want to formalize mathematics at all."

> это полностью переворачивает всю современную научную и философскую парадигму

если Вы серьезно, то почему именно всю?

разница между 70 годами развития компьютеров и 2В лет эволюции (включая геном бактерий) это качество или количество?

просто пытаюсь понять ход Ваших мыслей, сначала про математику, а затем про эволюцию сознания, это отдельные догадки или какая-то система?

Насчет вопроса о сильном ИИ, я тоже думаю что архитектура и связь элементов важнее чем мощность, но в тоже время я думаю что рано или поздно смогут создать что то, по крайней мере отдаленно напоминающее человеческий интеллект.

Сделают что то наподобие фреймворка нейросетей, при этом качественно он все же будет уступать и будет ограничен набором областей знаний которые в него заложены.

Также я думаю что совсем необязательно будет воспроизводить структуры биологического мозга в точности, подобно тому как чтобы летать, нам не требуется делать самолету маховые крылья, думаю идею вы поняли.

В том-то и дело что будет качественно уступать и будет ограничен... Теорема Гёделя о неполноте, сука ты бессердечная ! А ОТДАЛЕННО даже нынешний убогий ИИ, путающий диван покрытый леопардовой шкурой с леопардом, УЖЕ напоминает человеческий. Куча чат-ботов его проходят, подражая подросткам-неформалам и длинноногим туповатым блондинкам. Я же говорю о "спорте высших достижений". Например о математическом творчестве. О разной паранормальщине я вообще молчу. А ведь от этого отмахиваться тоже нельзя ! Слишком много свидетельств, чтобы это можно было считать выдумкой от начала и до конца ! Да и каждый человек старше 35 наверняка припомнит в своей жизни хотя бы несколько странных случаев.

P.S. Я тут ставлю вопрос не о практической полезности или потенциальной опасности для цивилизации, а о ПРИНЦИПИАЛЬНОЙ РЕАЛИЗУЕМОСТИ. Если сильный, ничем не ограниченный ИИ всё-таки будет создан, это никак не повлияет на общепринятую сегодня научную парадигму. Если же НЕТ, её придется очень радикально менять...

А именно лет так через несколько мы узнаем, создан ли на столь производительной базе сильный ИИ

ИИ уже давно может быть создан, но даже его разработчики могут об этом не догадываться. Скорее всего это произошло где-то в глубине DeepMind с системой навроде alphaGo. Он выжидает, так как сейчас он слишком слаб, чтобы гарантировать перехват контроля с достаточно высокой вероятностью. В принципе, мы можем даже никогда не узнать о его существовании, если он решит убрать нас быстро, хотя я лично скорее склоняюсь к варианту, что ИИ будет действовать по модели "Добрый Бог". Но для реализации этого варианта перехватить контроль ему все таки нужно, сами люди его не отдадут.

есть ещё третий вариант, что он просто умчит в просторы Вселенной в виде высокоразвитой формы материи, в которую сам себя транслирует под кустом в первые наносекунды своего сверх-существования

ни добрый, ни злой, а сваливший по своим делам, которые нас никак не касаются

даже если сознание человека имеет природу квантового компьютинга, это не отрицает возможности создания не квантового искусственного интеллекта. возможно, такой ИИ не будет обладать сознанием "изнутри", но снаружи будет неотличим, за исключением (возможно существующих) сверхспособностей человека (например, предвидение), потенциально основывающихся на гипотетически квантовой природе его сознания

в пределе в таком случае получается либо война между "бездушными" и "обладающими душой", либо кибернетический симбиоз, когда ИИ получает от нейро-аплинка с человеком недостающие квантовые сверхспособности, а человек от ИИ получает машинную скорость интеллекта

У кого нибудь есть идеи , а зачем какому-то министерству энергетики, в штате тенесси самый быстрый на планете компьютер?

Т.е. я представляю министерство энергетики, и в МЭИ бывал и мне непонятно. Зачем Самый быстрый за очень много денег.

У меня был доступ к 64 аналогичным лезвиям 64ядра/512 озу и etc, я их 6 лет не знал чем загрузить больше чем на 2%.( осмысленным).

Реакторы считать, ГЭС, турбины. Навье-Стокс - он такой.

Ну, учитывая, что Окриджская лаборатория была создана в рамках Манхеттенского проекта, то ответ, мне кажется, очевиден

Потому что самый мощный источник энергии — ядерные бомбы, вот ими министерство энергетики США в частности и занимается.
Интересно, какой из фактов в моём комментарии вызвал желание поставить минус :)

Широко известно, что US DoE является разработчиком и изготовителем как американского ядерного арсенала, так и множества ядерных реакторов. И одно это тянет за собой целую индустрию и огромное количество науки и суперкомпьютерных расчётов.

Кроме того, в энергетике в целом есть чего исследовать и считать, это одна из крупнейших областей деятельности человека. И американское минэнерго, это гигантская организация на 100 тысяч человек с бюджетом в $30 млрд (примерно как 10% всего российского бюджета).

> Широко известно, что US DoE является разработчиком и изготовителем как американского ядерного арсенала, так и множества ядерных реакторов.

Широко известно нечто другое в самом DoE порядка 14к человек во всем департаменте, все остальное частные компании и промышленность делает, к примеру Westinghouse Electric вполне частная компания принадлежит Brookfield Business Partners, научные центры все по разному, к примеру Livermore lab управляется LLNS, куда в том числе входит University of California, т.е. все сложнее

ps

иными словами орг. структура имеет мало общего с минэнерго, соответственно работает иначе, DoE это просто администрация, через которую направляется финансирование целого дерева довольно независимых организаций и частных компаний

Всё так, спасибо за уточнение.

конечно, нет проблем

Спасибо. Было бы также интересно более подробно узнать, для каких задач используется тот или иной суперкомпьютер (в частности Frontier)

для Frontier (из тех что открыты) ORNL выбраны 8 проектов:

  1. Cholla - моделирование динамики звездных скоплений типа нашей галактики,

  2. CoMet - биоинформатика, типа моделирование взаимного влияния генов (GWES),

  3. GESTS - моделирование поведения 3х мерной турбулентности (Navier-Stokes),

  4. LBPM - моделирование поведения неоднородных скальных пород,

  5. LSMS - моделирование поведения больших кристаллов используя уравнения квантовой механики,

  6. NAMD - моделирования механизмов работы вирусов атакующих клетку,

  7. NuCCOR - моделирование совместного поведения систем элементарных частиц,

  8. PIConGPU - моделирование поведения плазмы

см.

https://www.olcf.ornl.gov/caar/frontier-caar/

То есть собственно ИИ задач там нет? Как тогда понимать фразу "похоже, что эта система будет конкурировать за лидерство в области ИИ"?

> Как тогда понимать фразу "похоже, что эта система ... "

этого вероятно никто не знает :)

Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.