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扩展基础设施的成本会限制人工智能的潜力吗？

七元宇宙

2024-07-07

导读：人工智能以前所未有的速度和步伐推动创新。然而，有一个问题需要注意，因为在人工智能时代，存储和计算数据所需的资源可能会超过可用资源。

人工智能以前所未有的速度和步伐推动创新。然而，有一个问题需要注意，因为在人工智能时代，存储和计算数据所需的资源可能会超过可用资源。

大规模应用 AI的挑战是业界长期以来以不同方式努力应对的挑战。随着大型语言模型 (LLM) 的增长，大规模训练和推理需求也在增长。此外，由于需求超出预期，人们对 GPU AI 加速器的可用性也感到担忧。

人工智能以前所未有的速度和步伐推动创新。然而，有一个问题需要注意，因为在人工智能时代，存储和计算数据所需的资源可能会超过可用资源。

量子计算是解决人工智能扩展的解决方案吗？

虽然解决电力问题的一个办法是建设更多的发电能力，但还有许多其他选择。其中包括整合其他类型的非传统计算平台，例如量子计算。

IBM 量子算法与合作总监 Jamie Garcia 告诉 VentureBeat：“当前的人工智能系统仍在快速探索中，其进展可能受到能源消耗、较长的处理时间和高计算能力需求等因素的限制。”“随着量子计算在规模、质量和速度方面的进步，开辟了新的、传统上无法访问的计算空间，它可能有潜力帮助人工智能处理某些类型的数据。”

Garcia 指出，IBM 有一条非常清晰的途径来扩展量子系统，以便为用户提供科学和商业价值。随着量子计算机的扩展，它们将拥有越来越强大的能力来处理极其复杂的数据集。

“这让他们拥有加速需要在数据中生成复杂关联的人工智能应用的天然潜力，例如发现可以减少法学硕士训练时间的模式，”加西亚说。“这可能使包括医疗保健和生命科学、金融、物流和材料科学在内的广泛行业的应用受益。”

云端的 AI 扩展目前已得到控制

与任何其他类型的技术扩展一样，人工智能的扩展也依赖于基础设施。

AWS 战略客户总监 Paul Roberts 告诉 VentureBeat：“除非你从基础设施堆栈向上发展，否则你什么也做不了。”

罗伯茨指出，2022 年底 ChatGPT 首次上市时，人工智能迎来了一次大爆发。虽然在 2022 年，这项技术的发展方向可能还不明确，但他表示，到 2024 年，AWS 已经很好地解决了这个问题。尤其是 AWS 在基础设施、合作伙伴关系和开发方面投入了大量资金，以帮助实现和支持大规模人工智能。

罗伯茨认为，人工智能的扩展在某种程度上是云计算兴起的技术进步的延续。

“我认为，就目前的情况而言，我们拥有工具和基础设施，而且从方向上看，我不认为这是一个炒作周期，”罗伯茨说。我认为这只是一条持续的进化之路，也许从移动设备真正变得智能时就开始了，但今天我们正在构建这些模型，朝着通用人工智能的方向发展，未来我们将在那里增强人类的能力。”

人工智能的扩展不仅涉及训练，还涉及推理

惠普实验室首席架构师、HPE 研究员/副总裁 Kirk Bresniker 对于 AI 扩展的当前轨迹有许多担忧。

Bresniker 认为，如果不加以控制，AI 的发展可能会面临“硬性上限”的风险。他指出，考虑到目前培养一名顶尖法学硕士所需的条件，如果目前的流程保持不变，他预计到 2020 年，训练一个模型所需的资源将超过 IT 行业可能支持的资源。

“如果我们继续保持目前的进程和速度，我们将面临非常非常困难的上限，”布雷斯尼克告诉 VentureBeat。“这很可怕，因为作为一个物种，我们还有其他计算目标需要实现，而不是一次训练一个模型。”

训练越来越大的 LLM 所需的资源并不是唯一的问题。Bresniker 指出，在创建 LLM 后，推理会持续进行，当推理每周 7 天、每天 24 小时运行时，能源消耗是巨大的

布雷斯尼克说：“推断将会杀死北极熊。”

演绎推理如何帮助人工智能扩展

Bresniker 表示，提高人工智能扩展能力的一个潜在方法是除了当前重点的归纳推理之外，还加入演绎推理能力。

Bresniker 认为，演绎推理可能比当前的归纳推理方法更节能，因为归纳推理方法需要收集大量信息，然后对其进行分析，对数据进行归纳推理以找到模式。相比之下，演绎推理采用基于逻辑的方法来得出结论。Bresniker 指出，演绎推理是人类拥有的另一种能力，但人工智能尚未真正具备这种能力。他认为，演绎推理不应完全取代归纳推理，而应作为一种补充方法。

“添加第二种功能意味着我们正以正确的方式解决问题，”Bresniker 说道。“这很简单，只需使用正确的工具完成正确的工作即可。”

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