Искусственный интеллект. С неба на землю - Джимшер Бухутьевич Челидзе

Скачать книгу

ошибается.

      Третий фактор – уязвимость и затраты.

      Как мы рассмотрели выше, нам потребуется создание дата-центра стоимостью в триллион долларов США. А его энергопотребление превысит всю текущую электрогенерацию США. А значит, потребуется и создание энергетической инфраструктуры с целым комплексом атомных электростанций. Да, ветряками и солнечными панелями эту задачу не решить.

      Теперь добавим, что ИИ-модель будет привязана к своей «базе», и тогда одна удачная кибератака на энергетическую инфраструктуру обесточит весь «мозг».

      А почему такой ИИ должен быть привязан к центру, почему нельзя сделать его распределенным?

      Во-первых, распределенные вычисления все равно теряют в производительности и эффективности. Это разнородные вычислительные мощности, которые также загружены другими задачами и процессами. Кроме того, распределенная сеть не может гарантировать работу вычислительных мощностей постоянно. Что-то включается, что-то отключается. Доступная мощность будет нестабильной.

      Во-вторых, это уязвимость перед атаками на каналы связи и ту же распределенную инфраструктуру. Представьте, что вдруг 10% нейронов вашего мозга просто отключилась (блокировка каналов связи или просто отключились из-за атаки), а остальные работают вполсилы (помехи и т.д.). В итоге снова имеем риск сильного ИИ, который то забывает, кто он, где он, для чего, то просто долго думает.

      А уж если все придет к тому, что сильному ИИ потребуется мобильное (передвижное) тело для взаимодействия с миром, то реализовать это будет еще сложнее. Ведь как все это обеспечивать энергией и охлаждать? Откуда брать мощности для обработки данных? Плюс еще нужно добавлять машинное зрение и распознавание образов, а также обработку других датчиков (температура, слух и т.д.). Это огромные вычислительные мощности и потребность в охлаждении и энергии.

      То есть это будет ограниченный ИИ с постоянным подключением к основному центру по беспроводной связи. А это снова уязвимость. Современные каналы связи дают выше скорость, но это сказывается на снижении дальности действия и проникающей способности, уязвимости перед средствами радиоэлектронной борьбы. То есть мы получаем рост нагрузки на инфраструктуру связи и рост рисков.

      Тут можно, конечно, возразить. Например, тем, что можно взять предобученную модель и сделать ее локальной. Примерно так же, как я предлагаю разворачивать локальные ИИ-модели с «дообучением» в предметную область. Да, в таком виде все это может работать на одном сервере. Но такой ИИ будет очень ограничен, он будет «тупить» в условиях неопределенности и ему все равно нужна будет энергия и подключение к сети передачи данных. То есть это история не про создание человекоподобных суперсуществ.

      Все это приводит к вопросам об экономической целесообразности инвестиций в это направление. Тем более с учетом двух ключевых трендов в развитии генеративного ИИ:

      – создание

Скачать книгу