::: [email protected]
::: [email protected]
::: [email protected]
«Микроэлектроника-2023»: Круглый стол на тему «Искусственный интеллект для всех…». Тезисно
В рамках форума «Микроэлектроника-2023» состоялись пленарная сессия и круглый стол на тему «Искусственный интеллект для всех: решаемые и перспективные задачи. GPT и другие полезные программы». Предлагаем ознакомиться с ключевыми тезисами докладчиков круглого стола.
Олег Тельминов, АО «НИИМЭ», МФТИ:
«Нейросетевые модели уже дают много полезного в нашей обычной жизни. Мы стремимся к пониманию работы искусственного интеллекта и получению неочевидных и оригинальных корректных решений. Сейчас нейросети работают каждая со своим типом данных – изображения, аудио, видео, текст, речь. Работа же с мультимодальными данными откроет новые горизонты содействия человеку».
Алексей Карпов, СПИИРАН – СПБ ФИЦ РАН:
«GPT: МИФЫ И РЕАЛЬНОСТЬ»
«Языковые модели существуют и используются уже десятки лет – для распознавания текста и речи. Большие языковые модели типа GPT, BERT и др. появились недавно и сейчас активно развиваются в направлении мультимодальности, объединяя речь, текст и графику. В России в этом на правлении на основе GPT разрабатываются модели GigaChat, YandexGPT, JustGPT и другие».
«За кооперацией естественного человеческого интеллекта и продвинутого искусственного интеллекта лежит будущее развития человечества!»
Вячеслав Демин, НИЦ «Курчатовский институт»:
«Подсчитано, что если всё население США будет задавать ChatGPT по одному вопросу в день, вся электроэнергия США уйдет на работу этого железа. Поэтому проблема высокого энергопотребления нейронных сетей типа GPT затрудняет их широкое использование. Необходимо искать принципиально иные реализации ИИ».
Михаил Иванченко, Университет Лобачевского:
«НА ПУТИ К ДОВЕРЕННОМУ ИСКУССТВЕННОМУ ИНТЕЛЛЕКТУ: ОШИБКИ И ИХ ИСПРАВЛЕНИЕ»
«Где границы между «правильно обученным» и «неправильно обученным» ботом?»
«ИИ делает непредсказуемые ошибки и будет делать их всегда. Решения ИИ непрозрачны и не имеют логического объяснения. Наша цель – сделать модели машинного обучения понятными для конечного пользователя. Важно иметь возможность оспорить решение ИИ. Отсутствие понимания и доверия у конечного пользователя тормозит внедрение технологий ИИ».
Умар Наурузов, ООО «Техтранс»:
«Современные тенденции рынка и реальные потребности импортозамещения вычислительных устройств продиктовали переход от импортных микрокомпьютеров Nvidia Jetson для ИИ-решений к отечественным вычислительным нейропроцессорным платформам на базе универсального ARM-процессора RK3399K от китайской RockChip и специализированного нейропроцессора К1879ВМ9Я отечественной разработки НТЦ «Модуль» на базе собственной микроархитектуры NeuroMatrix».
«Созданный в «Техтрансе» портативный нейрокомпьютер NV Vision для ИИ-обработки видео в реальном времени (распознавание людей на объектах) на базе нейропроцессора от НТЦ «Модуль» уникален не только для России, но и для мира, поскольку температурный диапазон работы решения от Nvidia – коммерческий, а модуль «Техтранса» работает в индустриальном диапазоне температур, причём по расширенным, российским стандартам».
«Кроме того, решение от Nvidia требует серьезной дополнительной «обвязки», а у «Технотранса» все уже в коробке».