Quem tem uma chance contra o Google na corrida de IA? [fechadas]

No Google I / O, o Google Duplex acabou de sair e agora está lançando o novo carro público autônomo, Waymo. Não consigo pensar em nenhum gigante da tecnologia que possa competir com o Google AI além da Amazon. Estou pensando que outras empresas se unirão, como Nvidia, Intel, AMD e etc. A Apple parece estar faltando.

Praticamente qualquer "garoto em uma garagem", por assim dizer. Ninguém sabe como construir a IA ainda e um grande avanço pode vir de qualquer lugar. Isso poderia derrubar o Google de sua posição facilmente.

Não se esqueça das muitas empresas chinesas que investem fortemente em IA.
Não apenas os três maiores (Tencent, Alibaba, Baidu), mas muitos outros (JD.com, Sina, ...) e também as startups (SenseTime, iCarbonX) são muito ativos em todos os setores de IA.

Eles têm algumas vantagens para o futuro:

• um mercado interno enorme e crescente
• disponibilidade de grandes quantidades de dados juntamente com regulamentos de privacidade de dados mais relaxados
• forte apoio do governo (na forma do plano estratégico da AI para 2030); Quantos países podem planejar algo com mais de 5 anos?

Isso é pura especulação de minha parte, mas também acho que apenas a Amazon, porque Bezos é um engenheiro / fundador, se preocupa com participação no mercado e utilidade sobre os lucros, quase certamente entende as implicações das recentes validações de IA forte e estreita e investirá o suficiente para dê ao Google uma corrida pelo seu dinheiro.

(Em parte, isso tem a ver com o sucesso de Bezos como empresário, o que é parcialmente um fator de sua flexibilidade.)

Eu simplesmente não vejo isso acontecendo em outro lugar, sem esse tipo de liderança e controle. O Google, por outro lado, é e sempre foi uma "empresa de algoritmos" em primeiro lugar, e por isso está na liderança quase por padrão.

Vou assumir que você quer dizer a corrida AI forte ou AGI? Pergunta interessante, dado o investimento do Google na tecnologia, parece difícil imaginá-los desistindo do trono neste momento.

No entanto, definitivamente existem alguns concorrentes. Alguns que vêm à mente são Amazon, OpenAI, Baidu. Todas essas empresas têm recursos significativos e equipes dedicadas à solução do problema de IA forte.

Um DarkDarkhorse na corrida seria um time como o OpenCog / SingularityNet. Eles estão tentando construir uma IA forte, alimentada pelo blockchain (Ben Goertzel). Com computação e engenhosidade suficientes, porém, uma equipe individual ou pequena poderia fazer isso sozinha.

Na minha opinião, as maiores ameaças seriam a Nvidia por causa de seu forte domínio no mercado de GPUs; será relativamente mais fácil para eles alcançarem idéias inovadoras.

O Baidu está no horizonte, embora suas pesquisas neste momento pareçam ser específicas de um domínio, a PNL seja precisa.

Se falamos da IA ​​estreita, as grandes empresas têm uma vantagem evidente, como você diz. Além disso, porque eles têm a capacidade de comprar pequenas empresas desafiadoras.

Se falarmos sobre IA geral, as chances são iguais, a musa aparecerá quando quiserem para a pessoa que quiserem.

Estou surpreso que ninguém tenha mencionado a IBM. Eles primeiro constroem o DeepBlue e vencem o maior mestre do xadrez. Então eles esmagaram os campeões do Jeopardy. Agora eles estão comercializando as variantes do Watson.

O Google pode parecer ter uma grande vantagem sobre sua concorrência na Narrow AI devido à aquisição de outras empresas de IA, como a dinâmica de Boston. O Google também possui conjuntos de dados extremamente grandes que podem ser analisados ​​computacionalmente para revelar padrões, tendências e associações, especialmente relacionadas ao comportamento e interações humanas, o que é útil como dados de treinamento na criação de AGI. No entanto, atingir o objetivo de uma AGI é muito mais complexo em termos da quantidade de pesquisa que precisa ser feita, independentemente da quantidade de dados que você possui.

Na minha opinião, uma empresa de pesquisa dedicada, como a openAI, que trabalha sem fins lucrativos, certamente pode influenciar a AGI de maneira positiva e ser um forte concorrente do Google.

Por outro lado, a China está despejando bilhões e bilhões de dólares em IA no momento, enquanto a China está bem atrás do resto do mundo na corrida pela IA. Eles estão, no entanto, agora empregando milhares e milhares das maiores e mais inovadoras mentes do mundo e pagando a conta com o objetivo de ganhar mais impulso neste campo, acompanhar o ritmo do resto do mundo.

A China tem uma chance muito boa de vencer a corrida de IA apenas devido à enorme quantia de dinheiro que concede a pesquisadores e empresas iniciantes de IA.

Quem tem uma chance contra o Google na corrida de IA?

O Google TPU é um chip do tamanho de GPU desenvolvido para aprendizado profundo, é um processador matricial especializado para cargas de trabalho de redes neurais.

"Os Pods Cloud TPU v3 de última geração (mais de 1.000 chips TPU individuais) são resfriados a líquido para desempenho máximo e cada um oferece mais de 100 petaFLOPs de poder de computação. Em termos de operações matemáticas brutas por segundo, um Cloud TPU v3 O Pod é comparável a um dos 5 melhores supercomputadores do mundo (embora opere com menor precisão numérica). ".

O chip TSBC Cerebras de 16nm e um wafer de 46.225 mm², que consome 15kW e embala 400.000 núcleos, garante o desempenho de um farm de mil GPUs Nvidia que podem levar meses para serem montadas e exigir apenas 2-3% de sua espaço e poder.

"O dispositivo Cerebras embala 84 blocos em uma matriz 7x12. Cada um inclui cerca de 4.800 núcleos voltados para a álgebra linear esparsa da AI com SRAM de 48 KBytes cada (um total de 18 GB), sua única fonte de memória.

• 9 petabytes / s de largura de banda de memória
• Largura de banda de tecido de 100 Petabits / s
• Otimização nativa para esparsidade (para evitar a multiplicação por zero)
• Compatibilidade de software com os frameworks AI padrão, como TensorFlow e PyTorch
• A Cerebras diz que está atualmente trabalhando com grandes clientes para avaliar o silício inicial e que espera enviar servidores de produção usando seu WSE até meados de 2020 ".

Para comparação, a Nvidia Tesla V100 é de 815 mm² com 21,1 bilhões de transistores, enquanto o chip Cerabras é de 46.225 mm² com 1,2 trilhão de transistores, 50 vezes maior.

Sim, é um chip; eles não cortam a bolacha.