Meta の主任科学者は、AI 業界の現状を「戦争が続いている」と見ており、NVIDIA の CEO Jensen Huangが AI 業界に武器を提供していると主張しています。
Meta の主任研究者は、NVIDIA が「AI 開発」を信じているが、人間レベルの知性には程遠いと語る
この報道は、Yannのような専門家が AI 業界についてどのような認識をしているかについての一方的な視点を提供するものであり、彼のコメントは、人工知能の現状が「人間」とは程遠いものであると彼が見ていることを考えると、非常に興味深いものです。
さらに、Yann 氏は、NVIDIA には「得るものがたくさんある」と述べています。 NVIDIA の GPU は汎用人工知能の開発において重要な役割を果たしており、AI の流行に関与している企業はTeam Green に完全に依存しているため、AI の誇大宣伝とは異なります。
「Jensen Huangのことは知っています」とYann LeCun氏は、Facebook の親会社である Fundamental AI Research チームの設立 10 周年を特集した最近のイベントで述べた。 LeCun 氏は、 Nvidia について次のように述べています。 CEO は AI の流行から得るものがたくさんあります。 「AI戦争が起きており、彼は兵器を供給している。」
ーYann LeCun (Meta の主任 AI 科学者) CNBC 経由
業界の状況とは別に、Yann LeCun氏は、LLM とテキスト データによる人工知能の現在の進歩は「最適」ではないと考えています。人間のような AI システムを作成するだけでは十分ではないと主張しています。
テキストは情報源としては非常に不十分です。 20,000 年分の読み物に相当する内容でシステムをトレーニングしても、A が B と同じである場合、B も A と同じであることはまだ理解できません。
世界には、この種のトレーニングだけでは得られない、本当に基本的なことがたくさんあります。
ーYann LeCun (Meta の主任 AI 科学者) CNBC 経由
Meta は、テキスト データと言語モデルのトレーニングに伴う非効率性を認識し、トランスフォーマー モデルとして知られる新しい種類のモデルを開発しました。このようなモデルは、これらのさまざまな種類のデータ間のおそらく数十億の隠れた相関関係を発見すると期待されています。さらに、Meta はさまざまな「支援」にも取り組んでいます。複数の消費者モデル向けに設計されたモデルで、テキストや音声に加えて 3 次元のビジュアル データを利用し、従来のトレーニング データから少し離れたものになります。
Meta の主任科学者も、業界が量子コンピューティングに重点を移すことは実現不可能であると信じており、古典的なコンピューティングの方がはるかに効率的に仕事を行うと主張しています。
量子コンピューティングで解決できる問題の数に比べ、古典的なコンピューターを使用するとはるかに効率的に解決できます。量子コンピューティングは魅力的な科学トピックです。
実際に役立つ量子コンピューターの実用的な関連性や実際に製造できる可能性については、あまり明らかではありません。
NVIDIA は、主にハードウェアとソフトウェアの開発を通じて提供するコンピューティング能力を通じて、実際に次世代 AI 機能に移行する上で重要な役割を果たしています。 Meta は、NVIDIA の Llama AI モデルのトレーニングに役立つ数千の AI チップの活用を通じて、NVIDIA の AI GPU の重要性を強調しました。 Meta とは別に、OpenAI、Microsoft、Google などの企業が NVIDIA の AI GPU の主要購入者であり、これは Team Green がいかに重要であるかを示しています。 NVIDIA の AI GPU製品は、AI 分野の発展に関して言えば非常に重要です。
(Source:wccftech)
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