Sztuczna inteligencja nowej generacji
Zobacz również
Sztuczna inteligencja obecnie jest w stanie prawidłowo identyfikować rozmaite obiekty przedstawione na zdjęciach lub opisywane za pomocą tekstu czy mowy. Jest to możliwe dzięki przeanalizowaniu wielu przykładów opatrzonych odpowiednimi etykietami.
AI napotyka jednak bariery w jednoczesnym analizowaniu danych wizualnych, tekstowych i dźwiękowych. Przykładowo algorytm zaprojektowany do rozumienia obrazów nie może być bezpośrednio zastosowany do czytania tekstu. Modele AI są zatem w stanie wyróżnić się w tylko w jednej z tych dziedzin, a nie w kilku jednocześnie.
Inżynierowie Meta postanowili to zmienić i uczynić sztuczną inteligencję bardziej elastyczną. W tym celu opracowali Data2vec – pierwszy samonadzorowany, wydajny algorytm, dzięki któremu modele AI są w stanie rozpoznawać dane niezależnie od tego, czy jest to mowa, zapis czy obraz. Nowe rozwiązanie przybliża uczenie maszyn do sposobu, w jaki uczą się ludzie – czerpią informacje jednocześnie z różnych źródeł, aby zbudować ogólny obraz rzeczywistości.
#PrzeglądTygodnia [05.11-12.11.24]: kampanie z okazji Movember, suszonki miesiąca, mindfulness w reklamach![#PrzeglądTygodnia [05.11-12.11.24]: kampanie z okazji Movember, suszonki miesiąca, mindfulness w reklamach](https://nowymarketing.pl/wp-content/uploads/2024/11/przeglad-tygodnia-5-12-listopada-142x0-c-default.jpg)
We created data2vec, the first general high-performance self-supervised algorithm for speech, vision, and text. When applied to different modalities, it matches or outperforms the best self-supervised algorithms. Read more and get the code:https://t.co/3x8VCwGI2x pic.twitter.com/Q9TNDg1paj — Meta AI (@MetaAI) January 20, 2022
Słuchaj podcastu NowyMarketing
– To toruje drogę do bardziej ogólnej samonadzorowanej nauki i przybliża nas do świata, w którym sztuczna inteligencja może wykorzystywać filmy, artykuły i nagrania dźwiękowe do uczenia się skomplikowanych tematów, takich jak gra w piłkę nożną lub różne sposoby pieczenia chleba – wyjaśnia Meta.
AI potrzebuje superkomputera
Sztuczna inteligencja obecnie jest w stanie wykonywać setki skomplikowanych zadań, takich jak tłumaczenie tekstów na różne języki czy identyfikowanie potencjalnie szkodliwych treści. Kolejne innowacje w obszarze AI będą wymagały jednak komputerów o znacznie większej wydajności, zdolnych do wykonywania trylionów operacji na sekundę.
Meta, niedługo po opracowaniu Data2vec, zapowiedziała stworzenie superkomputera, który będzie w stanie nadążyć nad dynamicznym rozwojem sztucznej inteligencji.
– Przedstawiamy AI Research SuperCluster (RSC), który naszym zdaniem jest jednym z najszybszych działających obecnie superkomputerów AI i będzie najszybszy na świecie, gdy zostanie w pełni zbudowany w połowie 2022 roku – napisała Meta.
Gigant technologiczny twierdzi, że dzięki RSC modele AI będą mogły szybciej uczyć się rozpoznawać sygnały multimodalne „w celu określenia, czy dane działanie, dźwięk lub obraz są szkodliwe lub niegroźne”. Oprócz pomocy w udoskonalaniu pracy nad sztuczną inteligencją, superkomputer RSC będzie miał swój wkład w rozwój metawersu.
– Gdy RSC wejdzie w kolejną fazę, planujemy, że stanie się większe i potężniejsze, gdy zaczniemy kłaść podwaliny pod metaverse – zapowiada Meta.
PS
Meta opracowała innowacyjną metodę wykorzystania AI do automatycznego animowania ręcznie rysowanych postaci przypominających ludzi.