Nadszedł czas, aby przekazać pałeczkę AI od oprogramowania do sprzętu

Niewielce prawdopodobne, że w naszym życiu spotkamy technologię bardziej doniosłą i ważną niż sztuczna inteligencja. Obecność AI już zmieniła doświadczenie ludzkie i sposób, w jaki technologia może zmienić nasze życie, a jej wpływ na nasze życie będzie coraz szerszy.

Mając to na uwadze, innowatorzy i liderzy AI spędzili ostatnie ćwierć wieku na agregowaniu danych i rozwijaniu modeli, aby osiągnąć oprogramowanie, które napędza AI generatywne. AI reprezentuje szczyt oprogramowania: narzędzie, które może odtwarzać narzędzia do rozwiązywania problemów na różnych poziomach abstrakcji. Firmy budujące imperia obliczeniowe lub te, które nabywają LLM, aby wzmocnić swoją ofertę oprogramowania, są obecnie powszechnym zjawiskiem.

Więc, gdzie idziemy stąd?

Nawet z nieograniczonymi możliwościami obliczeniowymi, zebranie wniosków przy użyciu wszystkich istniejących danych będzie się asymptotycznie zbliżało do istniejącej wiedzy ludzkiej. Podobnie jak ludzie muszą eksperymentować ze światem zewnętrznym, następny krok w rozwoju AI polega na tym, aby technologia ta mogła wchodzić w znaczące interakcje ze światem fizycznym, generować nowe dane i poszerzać granice wiedzy.

Interakcja poprzez eksperymentowanie

Eksplorowanie potencjału AI wymaga wykraczania poza jego użycie na komputerach osobistych lub smartfonach. Tak, te narzędzia prawdopodobnie pozostaną najłatwiejszymi punktami dostępu do technologii AI, ale to ogranicza to, co ta technologia może osiągnąć.

Chociaż wykonanie pozostawia wiele do życzenia, okulary Ray-Ban Smart Sunglasses zasilane przez system AI Meta wykazały pojęcie dowodu w wearables z AI. Te przykłady integracji sprzętowej są kluczowe dla budowania znajomości i użyteczności AI poza ustawieniami urządzenia, ponieważ pokazują, jak uczynić te wielkie postępy technologiczne bezproblemowymi.

Nie każdy eksperyment z AI w świecie rzeczywistym będzie sukcesem, to właśnie dlatego są to eksperymenty. Jednakże, demonstrując potencjał aplikacji AI opartych na sprzęcie, rozszerza się spektrum, w jaki sposób ta technologia może być użyteczna i stosowalna poza „asystentem osobistym”, w którym jest obecnie umieszczona.

Ostatecznie, firmy pokazujące, jak uczynić AI praktycznym i uzasadnionym, będą tymi, które wygenerują punkty danych eksperymentalnych, których po prostu nie można uzyskać z aplikacji internetowych. Oczywiście, wszystko to wymaga obliczeń i infrastruktury, aby właściwie działać, co wymaga większego napływu inwestycji w rozwój fizycznej infrastruktury AI.

Czy jednak firmy AI są gotowe i chętne to zrobić?

DIALOG MIĘDZY SPRZĘTEM A OPROGRAMOWANIEM

Łatwo powiedzieć, że aplikacje AI o wysokiej intensywności obliczeniowej w produktach fizycznych staną się normą, ale uczynienie tego rzeczywistością wymaga znacznie więcej rygoru. Jest tylko tyle zasobów i woli, aby iść drogą mniej uczęszczaną.

To, co widzimy dzisiaj, to forma krótkoterminowego zachwytu AI, odzwierciedlająca typową reakcję rynku na przełomowe technologie, które mają stworzyć nowe branże. Więc jest jasne, dlaczego firmy budujące oprogramowanie AI lub eksperymentujące z nim mogą być niechętne do podjęcia kosztownych i obliczeniowo intensywnych wypadów sprzętowych.

Jednak każdy, kto ma szerszą perspektywę, może zobaczyć, dlaczego taki podejście do innowacji może być krótkowzroczne.

Nie ma zaskoczenia, że porównania między bańką AI a bańką internetową na początku są często robione, gdzie projekty skupiły się na krótkoterminowych celach, które zniknęły, gdy bańka pękła. Ale gdybyśmy zbiorowo odrzucili internet ze względu na następstwa bańki internetowej zamiast ponownie skupić się na długoterminowych pomysłach, które przetrwały długo po niej, nie byliśmy by nawet w pobliżu krajobrazu technologicznego, w którym jesteśmy dzisiaj. Wielkie pomysły przetrwają każdą tendencję.

Ponadto, obliczenia są kluczem do każdej innowacji AI, aby kontynuować postęp. I jak każdy deweloper AI powie ci, obliczenia są warte swojej wagi w złocie. Jednak to również stawia limit, ile projektów może rozsądnie pozwolić sobie na eksplorację aplikacji AI w świecie rzeczywistym, gdy rozwój modelu sam w sobie już pochłania zasoby. Ale żadna firma nie może utrzymać dominacji na rynku tylko dzięki oprogramowaniu – niezależnie od tego, jak imponujący jest ich LLM.

Jest wygodnie dla firm AI, aby prowadzić z oprogramowaniem i cierpliwie czekać, aż dostawca sprzętu przyjdzie i nabędzie lub wykorzysta ich technologię. Nie tylko jest to bardzo ograniczające, ale także pozostawia wiele niesamowitych projektów na łaskę osób z zewnątrz, które mogą nigdy nie przyjść.

AI to technologia wielopokoleniowa, która stanie się coraz bardziej dostosowana do potrzeb jednostek wraz z upływem czasu. Jednak jest to zadanie projektów, aby skorzystać z w zasadzie równego pola gry oprogramowania, aby zrobić prawdziwe kroki w kierunku świata fizycznego. Bez odważnych eksperymentów i nawet porażek nie będzie ścieżki do przodu dla technologii AI, aby zrealizować swój pełny potencjał w poprawie doświadczenia ludzkiego.