Vì sao trí tuệ nhân tạo mà chúng ta tạo ra lại ngốc nghếch, và vì sao Google đã tạo ra TPU.
Một câu chuyện thú vị về chi phí để làm cho trí tuệ nhân tạo trở nên thông minh
"Nếu nói rằng chúng ta sẽ tạo ra một AI chơi cờ vây, thì ít nhất nó phải đạt trình độ ngang ngửa hoặc chơi tốt hơn con người thì mới được công nhận là đủ hữu dụng. Giả sử tối ưu hóa nó dựa trên dữ liệu KataGo và mất 3 ngày, thì chỉ riêng chi phí tính toán sau tối ưu hóa cũng cần 49.351 USD, tương đương gần 60 triệu won. Tất nhiên, ngay cả con số này cũng là câu chuyện chỉ đúng khi giả định thời gian tính toán trong trạng thái mọi thứ có lẽ hoàn hảo, hoàn toàn không có thất bại nào."
5 bình luận
Tôi thì chẳng rành gì về AI, nhưng dạo này GPT-3 đang rất hot mà. Nghe nói không chỉ mặc định là có thể đối thoại tự nhiên như con người mà còn viết được cả code nữa... nên cảm giác kiểu học deep learning để tự gắn vài tính năng thông minh nho nhỏ vào dịch vụ của mình đang dần trở thành một việc hoàn toàn vô bổ. Một trong những lý do chính để tự làm cũng là để tiết kiệm chi phí, nhưng thực ra đâu có tiết kiệm được..
(Cũng không phải là hoàn toàn không còn lực cản như tự xây dựng hệ thống ảo hóa riêng, nhưng) giống như việc dùng hạ tầng public cloud như AWS đã trở thành điều quá đỗi hiển nhiên, có lẽ các dịch vụ thông minh hóa trả tiền để sử dụng rồi cũng sẽ trở thành điều quá đỗi hiển nhiên.
Một cá nhân đúng là gần như không thể tự làm nổi ở mức này;; Kết luận là nếu thật sự muốn học AI thì ít nhất cũng phải vào viện nghiên cứu/trường cao học có sẵn phần cứng...
À... bạn và tôi đều không có tiền.
Việc Google phát hành TensorFlow dưới dạng mã nguồn mở thật ra cũng là...
Công nghệ tự lái có lẽ cũng dựa phần lớn vào deep learning, nên nếu không phải là công ty có thể chi mặc định hàng chục tỷ won...
Vì quy mô có thể tích lũy dữ liệu vốn đã khác nhau, nên cuối cùng tôi cũng có cảm giác rằng công ty nào nắm trong tay trung tâm dữ liệu và cloud sẽ thắng thôi. ;m;
Nếu ai hỏi vì sao không làm AI, thì giờ đã có cái cớ là không có tiền nên không thể làm AI! haha