Не рассчитывайте на то, что суперкомпьютер Dojo Теслы положит начало революции искусственного интеллекта

Вам придется Будьте достаточно смелы, чтобы сделать ставку против идеи о том, что применение большей вычислительной мощности и данных для машинного обучения —рецепт, который породил ChatGPT— не приведет к каким-либо дальнейшим достижениям в области искусственного интеллекта. Даже в этом случае вы были бы еще смелее, если бы сделали ставку на то, что эта комбинация приведет к конкретным достижениям или прорывам в определенный срок, независимо от того, насколько они желательны.

В отчете, опубликованном на прошлых выходных инвестиционным банком Morgan Stanley, прогнозируется, что суперкомпьютер под названием Dojo, который Tesla строит для ускорения своей работы над автономным вождением, может добавить 500 миллиардов долларов стоимости компании, предоставляя огромное преимущество в производстве автомобилей, робототехники и продаже программного обеспечения другим предприятиям.

Этот отчет взвинтил цену акций Tesla, прибавив более 6 процентов, или 70 миллиардов долларов — примерно стоимость БМВ и гораздо меньше, чем Илон Маск заплатил за Твиттер— к рыночной капитализации производителя электромобилей по состоянию на 13 сентября.

66-страничный отчет Morgan Stanley представляет собой интересное чтение. Это страстно доказывает, почему Dojo, специальные процессоры, которые Тесла разработала для запуска алгоритмов машинного обучения, а также огромный объем данных о вождении, которые компания собирает с автомобилей Tesla на дороге, могут принести огромные дивиденды в будущем. Аналитики Morgan Stanley говорят, что Dojo обеспечит прорыв, который даст Tesla «асимметричное» преимущество перед другими автопроизводителями в области автономного вождения и разработки продуктов. В отчете даже утверждается, что суперкомпьютер поможет Tesla проникнуть в другие отрасли, где компьютерное зрение имеет решающее значение, включая здравоохранение, безопасность и авиацию.

Есть веские причины быть осторожными в отношении этих грандиозных заявлений. Теперь вы можете понять, почему в этот конкретный момент мании искусственного интеллекта стратегия Теслы может показаться такой захватывающей. Благодаря значительному скачку в возможностях базовых алгоритмов, ошеломляющие возможности ChatGPT могут быть расширены. сведено к простому уравнению: больше вычислений x больше данных = умнее.

Волшебниками из OpenAI были первые приверженцы этой мантры из болото, поставив свою репутацию и миллионы своих инвесторов на идею, что расширение инженерной инфраструктуры для искусственных нейронных сетей приведет к большим прорывам, в том числе в языковых моделях, подобных тем, которые лежат в основе ChatGPT. За годы до основания OpenAI та же закономерность наблюдалась и в распознавании изображений, с более крупными наборами данных и более мощными компьютерами. что привело к замечательному скачку в способности компьютеров распознавать – хотя и на поверхностном уровне – то, что показывает изображение.

Новая биография Маска, написанная Уолтером Айзексоном, из которой на прошлой неделе было много выдержек: описывает, как последняя версия программного обеспечения Full Self Driving (FSD) под оптимистичным брендом Tesla, которое направляет автомобили по оживленным улицам, меньше полагается на жестко запрограммированные правила и больше на нейронную сеть, обученную имитировать хорошее человеческое вождение. Это похоже на то, как ChatGPT учится писать, поглощая бесконечные примеры текста, написанного людьми. Маск сказал в интервью что он ожидает, что у Tesla будет «момент ChatGPT» с FSD в следующем году или около того.

Маск сделал большие обещания о прорывах в области автономного вождения много раз, включая предсказание, что будут миллион роботакси Tesla к концу 2020 года. Итак, давайте внимательно рассмотрим этот вопрос.

Разработав собственные чипы машинного обучения и построив Dojo, Tesla, безусловно, сможет сэкономить деньги на обучении систем искусственного интеллекта, лежащих в основе FSD. Это вполне может помочь компании улучшить алгоритмы вождения, используя реальные данные о вождении, которые она собирает со своих автомобилей, которых нет у конкурентов. Но практически невозможно предсказать, пройдут ли эти улучшения переломный момент в области автономного вождения или компьютерного зрения в целом.