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Questo supercomputer proverà a trovare informazioni su Reddit
È possibile che il segreto per costruire l'intelligenza artificiale risieda nel passare infinite ore a leggere Reddit?
Questa è una domanda alla quale un team di ricercatori OpenAI , un'organizzazione no profit sostenuta da diversi luminari della Silicon Valley, spera di rispondere con un nuovo tipo di supercomputer sviluppato dal produttore di chip Nvidia. I ricercatori stanno anche addestrando i robot a lavare i piatti attraverso la sperimentazione e stanno costruendo algoritmi in grado di imparare a giocare a un'ampia varietà di diversi giochi per computer.
La nuova macchina, denominata DGX-1, è ottimizzata per la forma di apprendimento automatico nota come deep learning, che prevede l'alimentazione di dati a una vasta rete di neuroni simulati in modo grossolano e negli ultimi anni ha portato a grandi progressi nell'intelligenza artificiale. Il DGX-1 consentirà ai ricercatori di intelligenza artificiale di addestrare più rapidamente i sistemi di apprendimento profondo utilizzando più dati. A titolo di confronto approssimativo, i calcoli che richiederebbero 250 ore su un computer convenzionale impiegano circa 10 ore sul DGX-1.
Il CEO di Nvidia, Jen-Hsun Huang, consegna il primo DGX-1 all'OpenAI di Elon Musk.
In OpenAI, l'aumento delle prestazioni ottenuto con il nuovo hardware può essere visto più immediatamente nella comprensione del linguaggio. I ricercatori di OpenAI stanno alimentando i thread di messaggi dal popolare sito Web Reddit ad algoritmi che costruiscono una comprensione probabilistica della conversazione. Se alimentato a sufficienza di esempi, il modello linguistico sottostante sarà abbastanza buono da sostenere una conversazione stessa, sperano i ricercatori. E l'hardware consentirà di inserire molti più frammenti di testo nel modello e di applicare più potenza di calcolo al problema.
Andrej Karpatia , ricercatore presso OpenAI, afferma che le moderne tecniche di apprendimento automatico tendono a diventare più intelligenti man mano che diventano più grandi. Il deep learning è una classe di modelli molto speciale perché quando si ingrandiscono i modelli, funzionano sempre meglio, dice Karpathy in un video pubblicato oggi da Nvidia.
La lingua rimane un problema molto complicato per l'intelligenza artificiale, ma negli ultimi anni i ricercatori hanno compiuto progressi nell'applicazione del deep learning al problema (vedi AI's Language Problem). I ricercatori di Google, ad esempio, hanno inserito i dialoghi dei film in un sistema di deep learning originariamente progettato per eseguire traduzioni e poi mostrato che potrebbe rispondere ad alcune domande molto bene.
I ricercatori di OpenAI hanno anche in programma di esplorare se un robot potrebbe imparare a usare il linguaggio interagendo con le persone e il mondo reale. Questa ricerca è in una fase iniziale, tuttavia, e sarà più facile aumentare il lavoro che coinvolge Reddit. Karpathy afferma che i modelli addestrati sui dati di Reddit potrebbero passare da mesi di conversazioni a anni grazie al nuovo hardware.
Nvidia, che produce unità di elaborazione grafica per i giochi, ha beneficiato del boom del deep learning perché il suo hardware si adatta bene ai calcoli paralleli richiesti. Negli ultimi anni l'azienda ha cercato di sfruttare questo vantaggio e il DGX-1, sviluppato con un costo di circa 2 miliardi di dollari, è essenzialmente un banco di chip grafici ottimizzati per il deep learning. I chip possono elaborare i dati molto rapidamente (con un picco di circa 170 teraflop, o miliardi di calcoli aritmetici al secondo) e possono condividere i dati più facilmente.
Andrew Ng, scienziato capo della società Internet cinese Baidu, ha esaminato da vicino il DGX-1, che Baidu intende utilizzare. Le capacità che fornisce ci consentiranno di provare nuovi modi per ridimensionare il nostro processo di formazione, afferma Ng. Ciò ci consentirà di addestrare modelli su set di dati più ampi, che abbiamo riscontrato portano a progressi nell'IA.
OpenAI è coinvolta in una serie di ricerche sull'IA all'avanguardia. Oltre al deep learning, i suoi ricercatori si concentrano sullo sviluppo di algoritmi in grado di apprendere attraverso ampi tentativi ed errori, un campo di ricerca noto come apprendimento per rinforzo.
OpenAI spera di utilizzare l'apprendimento per rinforzo per costruire robot in grado di svolgere compiti utili in casa, anche se questo potrebbe rivelarsi una sfida che richiede tempo (vedi This Is the Robot Maid Elon Musk Is Funding e The Robot You Want Most Is Far from Reality).
I ricercatori di OpenAI stanno anche esplorando i modi in cui gli algoritmi di intelligenza artificiale possono apprendere in modo molto più efficiente generando i propri modelli, o teorie, sul significato di un set di dati. Un algoritmo potrebbe imparare a giocare a una serie di giochi per computer, ad esempio, determinando che la raccolta di monete di solito aiuta ad aumentare il punteggio.
Ilya Sutskever , direttore della ricerca presso OpenAI e figura di spicco nell'IA, afferma che il lavoro in quest'area potrebbe in definitiva portare a algoritmi migliori in grado di apprendere in modo più efficace. Una volta apportati tutti questi miglioramenti, dovrebbe essere possibile creare agenti in grado di raggiungere obiettivi più sofisticati utilizzando molta meno esperienza, afferma.
OpenAI è stata fondata nel 2015 con 1 miliardo di dollari di finanziamenti da VIP del settore tecnologico tra cui Elon Musk, CEO di Tesla e SpaceX, e Sam Altman, presidente di Y Combinator. L'obiettivo dell'organizzazione no profit è fare ricerca sull'IA aperta e contribuire a garantire che l'IA vada a vantaggio dell'umanità.
Jen-Hsun Huang, CEO di Nvidia, afferma che la decisione di dare il primo DGX-1 a OpenAI riflette la convinzione negli obiettivi di OpenAI. La strategia di Nvidia è quella di democratizzare l'IA, ha affermato Huang in un'intervista. Vorremmo che questa tecnologia, per quanto potente, si muovesse in una direzione positiva per la società.