В google начали разработки нейросети нового поколения Pathways, которая будет поддерживать многозадачность и масштабность самообучения. Приближая нас к более развитому искусственному интеллекту.
Узко направленность нейросетей.
На сегодняшний день нейросети работают узконаправленно, решая одну индивидуальную задачу в рамках одного направления. Например, если нейросеть обучили распознавать фотографии, для распознавания текста на картинке надо заново обучать ещё одну нейросеть. Для решения многозадачности приходится обучать несколько нейросетевых программ, что в свою очередь затратно как во времени, загружаемых данных, так и в энергии.
Многозадачность.
В Google начали разработку многозадачной нейросетевой конфигурации. Это значит, что модель нейросети будет, например, распознавать не только картинку, но и голосовые команды, при этом обрабатывая языковые данные и все это в рамках одной модели.
Pathways сможет обучаться сразу нескольким направлениям, используя данные разных отработанных задач.
В будущем такая сеть будет обрабатывать тысячи задач, задействовав ресурсы тысяч нейросетей объединяя все это в одну модель.
В рамках этой программы, упростится переход от простых нейросетей к более сложным задачам и т.д.
Объединение нейросетей в одну создаст продвинутый искусственный интеллект, которого ещё не было в мире.
Экономия ресурсов
Используя Pathways модели нейросетей, экономится время на разработку новых моделей, экономится серверные мощности и энергозатратность.
Применение концепции Pathways в проектах Google Switch Transformer экономия энерги составила одну десятую часть от того если бы модель нейросети работала по старой модели.
Для создания такой сети потребуется кардинально пересмотреть архитектуру нейросетей.
Такая реализация, позволит создать Искусственный интеллект с когнитивными вычислениями и такие мега проекты, как Метавселенная, объявленная совсем недавно Марком Цу́кербергом.
