今天,「ChatGPT之父」SamAltman在社交媒體稱,
一個全新的摩爾定律可能很快就會出現,即宇宙中的智能數量每18個月翻一番。
觀點一出,直接炸了一波。
就連馬庫斯坐不住了,向其潑了一盆冷水,直言道,是AI的炒作量每18個月翻一番。
那么,對于Altman提到的宇宙中智能數量,我們該用什么指標來衡量這種增長?
根據現有的研究可以推測,一種擬合的評估方式如下:
-運算能力-學術刊物-專利數量
-數據存儲
新版摩爾定律,也要背靠算力
一直以來,摩爾定律是半導體行業背后奉行的金科玉律:每隔18-24個月,封裝在微芯片上的晶體管數量便會增加一倍,芯片的性能也會隨之翻一番。
報告:優質的NFT具有很強的社區共識和團隊背景和鮮明的藝術風格:金色財經報道,ParaSpace和BitKeep最近發布的一份報告表示,NFT 是一個新市場,缺乏歷史數據和公認的估值分析方法,導致定價困難。即使在同一 NFT 系列中,基于主觀觀點對稀有性的不同看法也導致了巨大的價格差異。優質的NFT往往具有很強的社區共識和團隊背景和鮮明的藝術風格。但普通用戶參與藍籌或熱門NFT的門檻越來越高。現在已經出現了一些解決方案,比如NFT碎片化, NFT 質押,以及 NFT 流動性平臺。[2023/6/6 21:18:01]
而如今,ChatGPT爆火出圈,是繼2016年AlphaGo戰勝李世石后,人工智能又一重大進步。
根據「2022年人工智能現狀報告」,機器學習中的計算需求加速增長。根據每個模型的訓練計算量翻倍的時間,它確定了機器學習的三個時代。
前深度學習時代,深度學習時代,以及大規模時代。
要知道,ChatGPT的誕生,以及人人能夠訪問ChatGPT背后離不開的是算力。
Meta前副總裁Sharma將擔任Stripe的收入和財務管理工作:金色財經報道,Meta旗下虛擬現實社交平臺Horizon Worlds的前副總裁Vivek Sharma宣布與Stripe新產品團隊合作。在LinkedIn展示的帖子中,Vivek Sharma本周開始擔任Stripe的新收入和財務管理主管,并正在與一個新團隊合作開發旨在幫助企業管理、跟蹤和分析收入的產品。
金色財經此前報道,8月28日,Meta旗下虛擬現實社交平臺Horizon的副總裁Vivek Sharma將離職,其團隊將直接向Meta元宇宙副總裁Vishal Shah匯報。[2022/10/17 17:28:11]
在最新的財報會議上,英偉達CEO黃仁勛稱,英偉達的GPU在過去的十年里將AI的處理性能提高了100萬倍。
摩爾定律在其最好的日子里,可以在十年內實現100倍的增長。通過提出新處理器、新系統、新互連、新框架和算法,并與數據科學家、AI研究人員合作開發新模型,在整個跨度中,我們已經使大型語言模型的處理速度提高了一百萬倍。換句話說,沒有英偉達,就沒有ChatGPT。據稱,這一模型運行在10,000個英偉達GPU上。
26000000枚USDC從FTX轉移到未知錢包:金色財經報道,WhaleAlert監測數據顯示,26,000,000枚USDC(26,000,000美元)從FTX轉移到未知錢包。[2022/10/14 14:27:24]
像GPT-3這樣的大型語言模型需要大量計算能力來進行初始訓練。
即使是用于訓練模型的最大GPU的內存容量也有限,而需要多個處理器并行運行。
那么,使用ChatGPT進行實時查詢,也是需要多個處理器。
英偉達和微軟研究論文稱,有1750億參數的GPT-3模型在單個V100上估計訓練需要288年。即使我們能夠在單個GPU中擬合模型,所需的大量計算也會帶來不切實際的漫長訓練時間。
使用并行運行的處理器是加快速度的最常見解決方案,但也有局限性,因為超過一定數量的GPU,每個GPU的批處理量變得太小,進一步增加數量變得不可行,反而增加了成本。
這樣一來,GPU的處理能力成為先進人工智能模型的前提。
位于愛丁堡大學的超級計算中心,英國電子政務委員會(ePCC)主任MarkParsons教授稱,最大極限是使用大約1000個GPU,而解決這一問題最可行的方法是一臺專用的人工智能超級計算機。
區塊鏈服務集成商Gigster與Web3在線大學Moralis Academy達成合作:6月28日消息,區塊鏈和Web3服務集成商Gigster宣布與區塊鏈和加密貨幣在線大學Moralis Academy建立合作伙伴關系,為Web3領域的工程師提供更多培訓機會。新的合作關系將使Gigster的Web3服務提供商生態系統中的工程師和合作伙伴受益。
Moralis Academy提供區塊鏈證書、真實開發項目和24/7行業專家服務。他們為希望提升組織技能的公司提供具體的項目,并就區塊鏈對業務的優勢和影響對員工進行培訓。(PRWeb)[2022/6/28 1:36:39]
即使GPU可以變得更快,但瓶頸仍然存在,因為GPU和系統之間的互連不夠快。
隨著GPT和其他大模型不斷發展,并行訓練的一些難點正在得到解決。
AI論文發表量倍增
另外,全球學術出版物和專利也是衡量宇宙智能數量的標準。
2022斯坦福AI指數報告顯示,過去十年,全球AI論文發表量實現翻番,從2010年的162444篇增長到334497篇,且逐年遞增。
韓國學生轉向元宇宙以提高學習專注力:6月6日消息,在韓國學生之中,“元宇宙”學習正變得越來越流行,他們認為這有助于自己更好地集中注意力,跟上同齡人的節奏,就像在圖書館或咖啡館一起學習一樣。
據韓國媒體報道,該國準備學校考試或國家考試的學生們正打開相機和麥克風,在元宇宙中展開合作。(Forkast)[2022/6/6 4:04:58]
具體而言,模式識別和機器學習領域的論文,僅2015年至2021年的6年間,就實現了倍增。
其它諸如計算機視覺、數據挖掘和自然語言處理等領域,保持了比較平穩的發展。
在專利方面,根據世界知識產權(WIPO)報告,2021年共提交了340萬件專利申請,是有史以來最高的年度總數。
在全球范圍內,專利申請從1995年的100萬件增加到2010年的200萬件,然后是2016年的300萬件。
2021年,亞太國家占全球專利申請的三分之二以上,其中中國以近160萬件專利申請領先。日本的專利申請總量位居第三,超過28.9萬件。
在亞太地區之外,美國以略高于590,000的記錄位居第二。
聽君一席話,如聽一席話
IEEE/ACMFellow,IBM研究院軟件工程首席科學家GradyBooch:
對于Altman這一句話給大家整的也挺懵圈,智能,到底是什么智能?
他說的是「智能」,并沒有把增長限制在人工智能甚至軟件上。
有網友端上了Intelligence的定義。
有網友直接將其稱為,Altman'sLaw。
ChatGPT,看科技大佬點評
1.BillGates
人工智能具有改變世界的力量,與個人電腦和互聯網同樣重要。ChatGPT仍不完美,比如回答數學問題時出現明顯錯誤,不過他目前還是對其在教學、提供醫療建議等方面的應用潛力感到興奮。
2.谷歌首席執行官SundarPichai
人工智能是Alphabet正在開發的最深刻的技術。面對ChatGPT崛起,谷歌也正在開發AI驅動的聊天機器人Bard并在二月初向公眾演示,計劃在未來幾周內發布。
3.微軟首席執行官SatyaNadella
Nadella對人工智能持樂觀但謹慎的態度。微軟正在大踏步建立AI技術,已經推出了配備對話式聊天機器人的新必應搜索引擎,但對于更加強大的AI,Nadella堅持人類需要有不容置疑的掌控能力。
4.ElonMusk
馬斯克表示人工智能是未來文明的最大風險之一,它承載著巨大的希望,也隱含著巨大的危險,因此即使對于人工智能的監管是必要的,即使這可能一定程度上阻礙其發展。事實上,在與SamAltman共同創立OpenAI時,他就認為人工智能是人類最大的威脅之一。
5.蘋果聯合創始人SteveWozniak
Wozniak認為ChatGPT對人類是十分有幫助的,但我們應當警惕它可能因為不了解人性而犯下的嚴重錯誤。這類似于人們對自動駕駛的警惕,我們了解人會做什么而清楚其他司機的反應,如果由AI來駕駛我們可能無法感到安心。
6.JohnCarmack
隨著ChatGPT等AI工具的興起,人工智能正向著復制人類功能的目標邁進,也許在短短十年內AI就能做到像人類一樣思考和行動。
7.互聯網之父VintCerf
Cerf希望投資者在向人工智能傾注金錢時慎重考慮,畢竟技術并不總按人們所希望或者媒體所炒作的道路發展,引發變革的關鍵還是在于人類本身。
本篇文章是對DelphiDigital與NaavikGamefi2023年報告的梳理。主要反思Gamefi行業面臨的困境、取得的進步與未來走勢.
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