一臺(tái)世界極其強(qiáng)大的全新超算，將于9月正式上線(xiàn)。

據(jù)稱(chēng)，這臺(tái)超算將會(huì)帶來(lái)AGI時(shí)刻。

這是由SingularityNET公司建造，形成了「多層次認(rèn)知計(jì)算網(wǎng)」，主要就是拿來(lái)托管和訓(xùn)練AGI所需的架構(gòu)。

這就包括，能夠模仿人腦的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、AI系統(tǒng)訓(xùn)練所依賴(lài)的LLM，以及多媒體輸入和輸出的多模態(tài)系統(tǒng)。

畢竟，AGI是假設(shè)中的未來(lái)系統(tǒng)，能在多學(xué)科領(lǐng)域都超越人類(lèi)智能，具有自學(xué)習(xí)和自我改進(jìn)能力。

英偉達(dá)最強(qiáng)GPU加持，構(gòu)建新型AI超算網(wǎng)絡(luò)

這臺(tái)模塊化超級(jí)計(jì)算機(jī)，將配備先進(jìn)的組件和硬件基礎(chǔ)設(shè)施。

其中包括，NVIDIA L40S GPU、AMD Instinct和Genoa處理器，還配備了H200 GPU的Tenstorrent Wormhole服務(wù)器機(jī)架，以及英偉達(dá)GB200 Blackwell系統(tǒng)。

這臺(tái)超算，本身將是向AGI過(guò)渡的一個(gè)突破。

目前，他們團(tuán)隊(duì)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)新型神經(jīng)-符號(hào)AI方法，減少了對(duì)資源需求，但仍需要強(qiáng)大的計(jì)算能力。

SingularityNET表示，這臺(tái)超算的使命是，讓基于大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和簡(jiǎn)單上下文再現(xiàn)，向更高級(jí)的非模仿性機(jī)器思維轉(zhuǎn)變。

也就是說(shuō)，全新的機(jī)器思維基于多步推理算法和動(dòng)態(tài)世界建模，涉及跨領(lǐng)域模式匹配和迭代知識(shí)提煉。

目前，在我們眼前，一個(gè)范式正在發(fā)生轉(zhuǎn)變：

a. 持續(xù)學(xué)習(xí)：AI能夠不斷學(xué)習(xí)和更新知識(shí)。

b. 無(wú)縫泛化：AI能夠?qū)W(xué)到的知識(shí)應(yīng)用到新的、未見(jiàn)過(guò)的情況。

c. 反身AI自我修改：AI能夠自主地改進(jìn)和調(diào)整自己的算法和結(jié)構(gòu)。

內(nèi)部人士稱(chēng)，第一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)將于9月開(kāi)始投入使用，整個(gè)項(xiàng)目將在2024年底或2025年初完成，具體取決于供應(yīng)商的交付時(shí)間表。

通向AI「超級(jí)智能」之路

可能很多人，對(duì)SingularityNET了解的并不多。

這家公司成立的目標(biāo)，便是為AI、AGI和未來(lái)的人工超級(jí)智能（假設(shè)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越人類(lèi)認(rèn)知能力的未來(lái)系統(tǒng)）的發(fā)展，提供數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)。

為此，Goertzel和他的團(tuán)隊(duì)還需要獨(dú)特的軟件來(lái)管理聯(lián)邦（分布式）計(jì)算集群。

聯(lián)邦計(jì)算集群，允許抽象用戶(hù)數(shù)據(jù)，并暴露必要的匯總數(shù)據(jù)，以進(jìn)行大規(guī)模且受保護(hù)的計(jì)算。

這些計(jì)算涉及包含高度安全元素（如個(gè)人身份信息）的數(shù)據(jù)集。

Goertzel補(bǔ)充道，「OpenCog Hyperon是一個(gè)專(zhuān)為AI系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)的開(kāi)源軟件框架」。

這個(gè)全新的硬件基礎(chǔ)設(shè)施，是專(zhuān)門(mén)為實(shí)現(xiàn)OpenCog Hyperon及其AGI生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境而構(gòu)建的。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2310.18318

為了授予用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)超算的權(quán)限，Goertzel和團(tuán)隊(duì)使用了在AI領(lǐng)域常見(jiàn)的分詞系統(tǒng)。

用戶(hù)通過(guò)token獲得對(duì)超級(jí)計(jì)算機(jī)的訪(fǎng)問(wèn)權(quán)，他們可以使用并向現(xiàn)有數(shù)據(jù)集添加數(shù)據(jù)，其他用戶(hù)依賴(lài)這些數(shù)據(jù)集來(lái)測(cè)試和部署AGI概念。

GPT-3是在3000億個(gè)token上訓(xùn)練的，而GPT-4是在13萬(wàn)億個(gè)token上完成訓(xùn)練。

還有，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)是在數(shù)千小時(shí)的視頻上訓(xùn)練的，用于編程的OpenAI Copilot，是在Github網(wǎng)站上數(shù)百萬(wàn)行人類(lèi)代碼的基礎(chǔ)上訓(xùn)練的。

DeepMind的聯(lián)合創(chuàng)始人Shane Legg曾表示，AI系統(tǒng)可能在2028年達(dá)到或超越人類(lèi)智能。

不過(guò)，現(xiàn)在Goertzel估計(jì)，預(yù)計(jì)在2027年實(shí)現(xiàn)這一水平。

有網(wǎng)友直呼，天網(wǎng)來(lái)了。

另有網(wǎng)友表示，「讓我們想象一個(gè)超級(jí)智能的玩具計(jì)算機(jī)」。

它的學(xué)習(xí)方式與其他計(jì)算機(jī)不同——不僅僅是記住大量信息，而是嘗試獨(dú)立理解和思考。這種全新的學(xué)習(xí)方式可能幫助我們創(chuàng)造出更像人類(lèi)思考方式的計(jì)算機(jī)。

這個(gè)玩具不斷學(xué)習(xí)并變得越來(lái)越聰明，甚至可能找出如何改進(jìn)自己的方法。這是我們制造智能計(jì)算機(jī)方式的一個(gè)重大改變。