Το Όραμα του Jensen Huang της Nvidia για το Μέλλον της AI και της Ρομποτικής
Ο Jensen Huang, Διευθύνων Σύμβουλος της Nvidia, ηγείται μιας εταιρείας που έχει αναδειχθεί σε μία από τις σημαντικότερες και πιο επιδραστικές εταιρείες τεχνολογίας στον κόσμο. Οι αποφάσεις του έχουν οδηγήσει σε μια θεμελιώδη αλλαγή στον τρόπο λειτουργίας των υπολογιστών, πυροδοτώντας τη σημερινή έκρηξη δυνατοτήτων στην τεχνολογία. Το όραμα του Huang επικεντρώνεται στην επανάσταση του υπολογισμού, με τελικούς στόχους τη δημιουργία ρομποτικών συστημάτων, την προώθηση της ψηφιακής βιολογίας και την αντιμετώπιση της κλιματικής επιστήμης.
Η Μετάβαση στην Παράλληλη Επεξεργασία
Η Nvidia ξεκίνησε με μία κομβική παρατήρηση στις αρχές της δεκαετίας του '90: σε ένα πρόγραμμα λογισμικού, περίπου το 10% του κώδικα εκτελεί το 99% της επεξεργασίας, και αυτό το ποσοστό μπορεί να γίνει παράλληλα. Η εταιρεία έθεσε ως στόχο τη δημιουργία ενός «τέλειου υπολογιστή» που θα μπορούσε να εκτελεί τόσο διαδοχική όσο και παράλληλη επεξεργασία, λύνοντας έτσι προβλήματα που οι συνηθισμένοι υπολογιστές δεν μπορούσαν.
Η λύση ήταν η δημιουργία της πρώτης σύγχρονης Μονάδας Επεξεργασίας Γραφικών (GPU), η οποία αρχικά χρησιμοποιήθηκε για 3D γραφικά στα βιντεοπαιχνίδια. Η επιλογή των βιντεοπαιχνιδιών ήταν στρατηγική: η εκτίμηση ότι θα γινόταν η μεγαλύτερη αγορά ψυχαγωγίας εξασφάλισε μεγάλο προϋπολογισμό Έρευνας και Ανάπτυξης (R&D), δημιουργώντας έναν «δυναμικό κύκλο» μεταξύ τεχνολογίας και αγοράς.
Ο Huang παρομοιάζει τη GPU ως «χρονομηχανή», καθώς επιταχύνει τις εφαρμογές επιτρέποντας στους ανθρώπους να βλέπουν το μέλλον νωρίτερα. Για παράδειγμα, ένας επιστήμονας κβαντικής χημείας δήλωσε ότι λόγω της Nvidia μπορούσε να ολοκληρώσει το έργο της ζωής του εντός της διάρκειας της ζωής του.
Cuda και η Γέννηση της Επανάστασης της AI
Η παράλληλη επεξεργασία επεκτάθηκε πέρα από τα παιχνίδια σε άλλους κλάδους, όπως η μοριακή προσομοίωση. Ωστόσο, στην αρχή, οι ερευνητές έπρεπε να «ξεγελούν» τις GPU ώστε να πιστεύουν ότι τα προβλήματά τους ήταν προβλήματα γραφικών. Για να διευκολυνθεί η πρόσβαση σε αυτήν την υπολογιστική ισχύ, η Nvidia δημιούργησε την πλατφόρμα CUDA. Η CUDA επιτρέπει στους προγραμματιστές να χρησιμοποιούν γνωστές γλώσσες προγραμματισμού, όπως η C, για να δίνουν εντολές στη GPU, παρέχοντας ευκολότερη πρόσβαση σε περισσότερους ανθρώπους.
Η αισιόδοξη στρατηγική της Nvidia —ότι αν δημιουργήσουν τον τρόπο, οι χρήστες θα έρθουν— επιβεβαιώθηκε. Το 2012, η υποβολή του AlexNet σε έναν διάσημο διαγωνισμό αναγνώρισης εικόνων άλλαξε τα δεδομένα. Η ομάδα χρησιμοποίησε τεράστιο όγκο δεδομένων για την εκπαίδευση του συστήματος, χρησιμοποιώντας Nvidia GPUs, οδηγώντας σε μια τεράστια βελτίωση στις επιδόσεις.
Αυτή η στιγμή σηματοδότησε τη μετάβαση από την καθοδήγηση των υπολογιστών βήμα προς βήμα στην εκπαίδευσή τους να μαθαίνουν από έναν τεράστιο αριθμό παραδειγμάτων. Βλέποντας ότι η αρχιτεκτονική της βαθιάς μάθησης (Deep Learning) θα μπορούσε να κλιμακωθεί, η Nvidia αποφάσισε να «επανασχεδιάσει ολόκληρη τη στοίβα του υπολογισμού» (reinvent the entire Computing stack). Αυτή η εκτίμηση βασίστηκε στην πεποίθηση ότι τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα (DNNs) έχουν τη δυνατότητα να μάθουν μοτίβα και σχέσεις από διάφορους τύπους δεδομένων και ότι η γνώση αυξάνεται όσο αυτά γίνονται μεγαλύτερα.
Το Όραμα για τη Ρομποτική: Omniverse και Cosmos
Ο Huang πιστεύει ότι το μέλλον θα είναι ρομποτικό: «ό,τι κινείται θα είναι ρομποτικό κάποια μέρα και αυτό θα γίνει σύντομα». Η επόμενη δεκαετία θα επικεντρωθεί στην «επιστήμη της εφαρμογής» της AI σε τομείς όπως η ψηφιακή βιολογία, το κλίμα, η γεωργία, οι μεταφορές και, κυρίως, η φυσική AI (physical AI).
Για να επιτευχθεί ένα τεράστιο άλμα στις δυνατότητες των ρομπότ, η Nvidia αναπτύσσει εργαλεία για την εκπαίδευσή τους σε ψηφιακούς κόσμους, αντί στον πραγματικό κόσμο, επιτρέποντας έτσι πολύ περισσότερες επαναλήψεις και μάθηση. Αυτή η προσέγγιση βασίζεται σε δύο βασικά εργαλεία:
- Omniverse: Ένας προσομοιωτής που χρησιμοποιεί φυσική βασισμένη σε αρχές, κωδικοποιώντας τους θεμελιώδεις νόμους της Νευτώνειας φυσικής.
- Cosmos: Ένα «Παγκόσμιο Γλωσσικό Μοντέλο» (World Language model) που δίνει στην AI «Κοινή Λογική του Κόσμου» (World Common Sense), όπως η βαρύτητα, η τριβή, η αδράνεια, και η μονιμότητα των αντικειμένων.
Ο συνδυασμός του Omniverse και του Cosmos επιτρέπει τη δημιουργία άπειρων, φυσικά εύλογων σεναρίων, τα οποία λειτουργούν ως «αλήθεια εδάφους» (ground truth), όπως ακριβώς τα PDFs ή οι αναζητήσεις λειτουργούν για μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (π.χ. ChatGPT).
Συνεχής Δέσμευση, Προκλήσεις και Ενεργειακή Απόδοση
Η δέσμευση της Nvidia στο όραμα της AI ήταν σταθερή, ακόμη και όταν απαιτούνταν 10 χρόνια (από το 2012) και επενδύσεις ύψους δεκάδων δισεκατομμυρίων δολαρίων πριν «πραγματικά συμβεί» η επανάσταση. Η εταιρεία εμμένει στις βασικές της πεποιθήσεις, εφόσον οι αρχές (όπως η κλιμακωσιμότητα των DNNs) δεν αλλάζουν.
Σχετικά με την αρχιτεκτονική του υλικού (hardware), η Nvidia πιστεύει στη διατήρηση της ευελιξίας και της δυνατότητας για καινοτομία, αντί να «καίει» συγκεκριμένους αλγόριθμους (όπως οι Transformers) στο τσιπ. Αυτό βασίζεται στην πεποίθηση ότι η επιστήμη των υπολογιστών και η έρευνα της AI δεν έχουν τελειώσει και ότι θα συνεχίσουν να αναδύονται νέες αρχιτεκτονικές.
Ο Huang αναγνωρίζει σημαντικές προκλήσεις (π.χ., μεροληψία, τοξικότητα, παραίσθηση, πλαστοπροσωπία). Ιδιαίτερη έμφαση δίνεται στην Ασφάλεια της AI (AI safety), η οποία απαιτεί βαθιά μηχανική για να διασφαλιστεί ότι τα συστήματα λειτουργούν σωστά και δεν θέτουν σε κίνδυνο τους ανθρώπους.
Το κυριότερο φυσικό όριο που αντιμετωπίζει η βιομηχανία είναι η ενέργεια που απαιτείται για τη μεταφορά και επεξεργασία πληροφοριών. Ωστόσο, η ενεργειακή απόδοση του υπολογισμού της AI έχει αυξηθεί απίστευτα, βελτιώνοντας 10.000 φορές την απόδοση από το 2016, καθιστώντας την ενεργειακή απόδοση πρώτη προτεραιότητα.
Συμβουλή για το Μέλλον
Ο Huang συμβουλεύει όλους, ειδικά τους μαθητές, να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν την AI για να κάνουν τη δουλειά τους καλύτερα, ανεξάρτητα από τον τομέα τους (π.χ., νομική, ιατρική, χημεία). Ενθαρρύνει όλους να αποκτήσουν έναν «δάσκαλο AI» (AI tutor), καθώς η τεχνολογία έχει μειώσει τα εμπόδια στη γνώση.
Το να περιβάλλεται κανείς από υπεράνθρωπες ικανότητες (όπως αυτές που προσφέρει η AI) δεν μειώνει την αξία του ατόμου, αλλά «ενδυναμώνει» και δίνει την αυτοπεποίθηση να αντιμετωπίζονται πιο φιλόδοξα ζητήματα. «Θα γίνουμε υπεράνθρωποι όχι επειδή έχουμε υπερδυνάμεις, αλλά επειδή έχουμε υπερ-AI».
Ο απώτερος στόχος του Huang και της Nvidia είναι να έχουν «εξαιρετικό αντίκτυπο» (extraordinary impact), διασφαλίζοντας ότι οι δυνατότητες που δημιούργησαν είναι διαθέσιμες σε μεγάλες εταιρείες, αλλά και σε μεμονωμένους ερευνητές και προγραμματιστές σε κάθε επιστημονικό πεδίο.
0 Σχόλια