Este timpul să treacă bâta de la software la hardware pentru Inteligența Artificială

Este puțin probabil ca vom întâlni vreodată o tehnologie mai importantă și mai semnificativă decât Inteligența Artificială (IA) în viețile noastre. Prezența inteligenței artificiale a modificat deja experiența umană și modul în care tehnologia poate remodela viețile noastre, iar traiectoria impactului său este în continuă expansiune.

Având în vedere acest lucru, inovatorii și liderii din domeniul IA au petrecut ultimul sfert de secol strângând date și îmbunătățind modelele pentru a obține software-ul care alimentează IA generativă. IA reprezintă apogeul software-ului: un instrument amorfe care poate reproduce instrumente pentru a rezolva probleme de-a lungul straturilor de abstracție. Companiile care construiesc imperii de calcul sau cele care achiziționează LLM-uri pentru a-și consolida ofertele de software sunt acum o vedere obișnuită.

Deci, unde mergem de aici?

Chiar și cu un calcul nelimitat, colecția de deducții utilizând toate datele existente va ajunge asimptotic la corpul existent de cunoștințe umane. La fel cum oamenii au nevoie să experimenteze cu lumea externă, următoarea frontieră în IA constă în a face tehnologia să interacționeze în mod semnificativ cu domeniul fizic pentru a genera date noi și a extinde granițele cunoașterii.

Interacțiunea prin experimentare

Explorarea potențialului IA necesită transcenderea utilizării sale pe calculatoare personale sau smartphone-uri. Da, aceste instrumente sunt probabil să rămână punctele de acces cele mai ușoare pentru tehnologia IA, dar aceasta limitează ceea ce tehnologia poate realiza.

Deși execuția a lăsat mult de dorit, ochelarii inteligenți Ray-Ban alimentați de sistemul de IA al Meta au demonstrat o dovadă de concept pentru dispozitivele purtabile infuzate cu tehnologie IA. Aceste exemple de integrări hardware-prima sunt critice pentru construirea familiarității și a ușurinței de utilizare a IA în afara unui mediu de dispozitiv, deoarece ilustrează cum să facă aceste avansuri tehnologice grandioase să fie fără efort.

Nu toate experimentele cu IA în lumea reală vor fi un succes, aceasta este exact de ce sunt experimente. Cu toate acestea, demonstrarea potențialului aplicațiilor IA cu hardware-prima extinde spectrul de moduri în care această tehnologie poate fi atât utilă, cât și aplicabilă în afara cutiei „asistent personal” în care se află acum.

În cele din urmă, companiile care demonstrează cum să facă IA practică și legitimă vor fi cele care vor genera puncte de date experimentale pe care pur și simplu nu le puteți obține din aplicații web. Desigur, toate acestea necesită calcul și infrastructură pentru a funcționa corect, ceea ce necesită o intrare mai mare de investiții în construirea infrastructurii fizice a IA.

Dar sunt companiile de IA pregătite și dispuse să facă acest lucru?

Dialogul hardware și software

Este ușor de spus că aplicațiile IA cu intensitate computațională ridicată în produse fizice vor deveni norma în cele din urmă, dar pentru a face acest lucru realitate, este necesară o rigurozitate mult mai mare. Există doar atâtea resurse și voință disponibile pentru a merge pe drumul mai puțin călcat.

Ceea ce vedem astăzi este o formă de entuziasm excesiv pe termen scurt pentru IA, reflectând reacția tipică a pieței la tehnologiile inovatoare care sunt pe cale să creeze industrii noi. Prin urmare, este clar de ce ar putea exista o ezitare din partea companiilor care construiesc software de IA sau care se joacă cu aceasta pentru a se angaja în ieșiri costisitoare și computațional intense de hardware.

Dar oricine cu o perspectivă mai largă poate vedea de ce acesta ar putea fi un mod de abordare miopă a inovării.

Nu este de mirare că există multe comparații între boomul IA și bulea internetului timpuriu dot-com, unde proiectele s-au concentrat pe obiective pe termen scurt și au dispărut odată ce aceasta a explodat. Dar dacă am fi să scriem împreună internetul din cauza urmărilor bulei dot-com în loc de a ne concentra pe ideile pe termen lung care au supraviețuit mult după aceea, am fi departe de peisajul tehnologic în care ne aflăm astăzi. Ideile bune supraviețuiesc oricărui trend.

În plus, calculul este piuneza pentru orice inovație IA pentru a continua să progreseze. Și, așa cum orice dezvoltator de IA vă va spune, calculul este valoros cât greutatea lui în aur. Cu toate acestea, acest lucru pune și o limită asupra numărului de proiecte care pot explora în mod fezabil aplicații IA din lumea reală, atunci când dezvoltarea modelului singură deja consumă resurse. Dar nicio companie nu poate menține supremația pe software singur, indiferent cât de impresionant este LLM-ul lor.

Este confortabil pentru companiile de IA să conducă cu software-ul și să aștepte răbdător până când un furnizor de hardware să vină și să achiziționeze sau să licențieze tehnologia lor. Nu numai că acest lucru este sever limitativ, dar lasă și multe proiecte incredibile la mila unor străini care poate nu vor veni niciodată.

IA este o tehnologie multigenerațională care va deveni doar mai personalizată și proiectată pentru indivizi pe măsură ce timpul trece. Cu toate acestea, depinde de proiecte să profite de un teren de joc software în mare măsură egal pentru a face pași reali în domeniul fizic. Fără experimentarea îndrăzneață și chiar eșec, nu va exista nicio cale înainte pentru tehnologia IA pentru a-și realiza pe deplin potențialul în îmbunătățirea experienței umane.