Слышали ли вы о компьютере ENIAC?
ENIAC, который был представлен в 1946 году, ознаменовал начало компьютерной эпохи. Весом 27 тонн и занимая 1800 квадратных футов, этот монументальный мэйнфрейм имел 6000 ручных переключателей и 17 468 вакуумных трубок, потребляя при этом впечатляющие 200 кВт электроэнергии. Как первый в мире программируемый электронный цифровой компьютер общего назначения, он произвел революцию в технологии.
Заголовки того времени перекликаются с современными разработками в области ИИ. Журнал Popular Science Monthly провозгласил: «С помощью молниеносных компьютеров, чтобы решить проблемы, которые долгое время озадачивали человечество, сегодняшнее уравнение может стать завтрашней ракетой». Аналогично, Philadelphia Evening Bulletin заметил: «30-тонный электронный мозг в Университете Пенсильвании мыслит быстрее Эйнштейна».
Перенесемся на более чем 75 лет вперед: чип Cortex-M4, который питает современные устройства, такие как умные холодильники, в 10 000 раз быстрее ENIAC, потребляя всего 90 µA/MHz и занимая минимальное пространство. Эта эволюция в вычислительной технике демонстрирует, как технологии развиваются и специализируются, повышая эффективность для целевых и экономически выгодных приложений.
Увлекательный путь специализации ИИ
Подобно ENIAC, ИИ вызывает значительный интерес и смешанные чувства оптимизма и тревоги, особенно после резкого роста популярности генеративного ИИ в прошлом году. Чтобы понять будущее ИИ, полезно поразмышлять о траектории развития вычислительного оборудования. Технология обычно начинается как большая и централизованная, но в конечном итоге специализируется и локализуется, чтобы предоставить более доступные и эффективные решения.
Примеры включают переход от телефонных станций к смартфонам и от крупных электростанций к солнечным панелям для домашних нужд. ИИ также проходит эту трансформацию. Очень большие языковые модели (LLM), стоящие за ИИ, становятся громоздкими, создавая настоятельную необходимость в специализации, децентрализации и демократизации — подобно тому, что называется «edge AI».
LLM: Возможности и вызовы
LLM, такие как GPT (Generative Pre-trained Transformer), сделали эру ИИ возможной, обучаясь на огромных наборах данных и обладая способностью понимать и генерировать текст, похожий на человеческий. Однако эти колоссальные модели не лишены ограничений. Обширные требования к данным и вычислительным ресурсам ведут к высоким операционным затратам, что делает неограниченное масштабирование затруднительным.
Крупные ограничения, которые ожидают впереди, включают:
- Доступность качественных обучающих данных
- Экологическое воздействие больших моделей
- Финансовая жизнеспособность для дальнейшего масштабирования
- Проблемы безопасности, связанные с крупными ИИ-объектами
С быстрым развитием ИИ мы приближаемся к критической точке. Эволюция, на которую у мэйнфреймов ушли десятилетия, может произойти всего за несколько месяцев для ИИ, поскольку проблемы требуют перехода к эффективным, децентрализованным ИИ-приложениям.
Появление Edge AI
Появление edge AI уже идет полным ходом, проявляясь через меньшие, специализированные модели — особенно в Интернете вещей (IoT). Эта модель децентрализует вычислительную мощность от централизованных хранилищ данных к краю сети, ближе к генерации и использованию данных, что приводит к таким достижениям, как:
- Малые языковые модели: Это компактные версии ИИ, способные генерировать текст, похожий на человеческий. Меньший размер позволяет осуществлять более быстрые и экономичные процессы, что идеально подходит для устройств с ограниченной мощностью, таких как смартфоны. Последние достижения в параллельных графических процессорах сделали эти модели реалистичными.
- Edge AI: Этот термин описывает ИИ, который работает локально — на таких устройствах, как смартфоны, уличные камеры или автомобили — а не в удаленных дата-центрах. Обработка на краю увеличивает скорость, так как данные не перемещаются на большие расстояния, и улучшает конфиденциальность, сокращая необходимость в интернет-передаче.
- Смесь экспертов: Эта архитектура включает в себя различные маленькие ИИ-единицы, каждая из которых преуспевает в выполнении конкретных задач. При столкновении с вызовом система выбирает самых подходящих экспертов для повышения эффективности и результативности.
Эти инновации повышают адаптивность ИИ, позволяя применять его на различных платформах — от умных холодильников до управления движением, автономных автомобилей и не только.
Риски и преимущества Edge AI
Edge AI представляет как проблемы, так и преимущества:
Преимущества:
- Увеличение инноваций: Устранение узких мест в разработке, что стимулирует создание креативных нишевых приложений для начинающих разработчиков.
- Эффективность ресурсов: Снижение задержек и требований к обработке, что значительно снижает затраты.
- Повышенная конфиденциальность/безопасность: Локальная обработка уменьшает необходимость в интернет-передаче данных, снижая риск утечек.
- Индивидуализация: Модели могут обучаться на локальных данных, что приводит к более актуальным и независимым решениям.
ПрChallenges:
- Контроль качества: Увеличение числа моделей требует надежных процессов контроля качества.
- Безопасность и управление: Увеличение числа устройств вводит потенциальные уязвимости, что требует регулирования.
- Ограниченный охват: Модели edge AI разрабатываются для выполнения конкретных задач, что может ограничить масштабируемость в других сценариях.
- Необходимость надзора: Лидеры должны следить за развитием, чтобы предотвратить дублирование и обеспечить эффективное управление.
Эволюция edge AI представляет уникальную возможность переосмыслить, как создаются и управляются ИИ-приложения. Поскольку мы преодолеваем сложности и затраты, становится важным обеспечить совместимость, контроль и проверку новых технологий.
Перспективы
Мы стоим на пороге новой эры в развитии ИИ, переходя к edge AI, что напоминает переход от мэйнфреймов к персональным компьютерам. Этот сдвиг обещает сделать ИИ более доступным, эффективным и адаптированным к конкретным потребностям, что способствует инновациям в неизведанные области.
Будущее ИИ безгранично, его ограничивает только наше воображение и приверженность ответственному развитию.
Рейтинг
