Pesquisadores planejam acelerar o desenvolvimento da inteligência artificial geral (AGI) com uma rede mundial de computadores extremamente poderosos — começando com um novo supercomputador que entrará em operação em setembro.
Inteligência artificial (IA) abrange tecnologias incluindo aprendizado de máquina e sistemas de IA generativos como GPT-4. Este último oferece raciocínio preditivo baseado em treinamento de um grande conjunto de dados — e eles podem frequentemente superar as capacidades humanas em uma área específica, com base em seus dados de treinamento. Eles são abaixo da média em tarefas cognitivas ou de raciocínio, no entanto, e não podem ser aplicados em todas as disciplinas.
A AGI, por outro lado, é um sistema futuro hipotético que supera a inteligência humana em diversas disciplinas — e pode aprender consigo mesmo e melhorar sua tomada de decisão com base no acesso a mais dados.
Os supercomputadores, construídos pela SingularityNET, formarão uma “rede de computação cognitiva multinível” que será usada para hospedar e treinar as arquiteturas necessárias para a AGI, disseram representantes da empresa em um comunicado.
Isso inclui elementos de sistemas avançados de IA, como redes neurais profundas, que imitam as funções do cérebro humano; modelos de linguagem grandes (LLMs), que são grandes conjuntos de dados nos quais os sistemas de IA treinam; e sistemas multimodais que conectam comportamentos humanos, como entradas de fala e movimento, com saídas multimídia. Isso é semelhante ao que você veria em vídeos de IA.
Construindo uma nova rede de supercomputadores de IA
O primeiro supercomputador começará a entrar em operação em setembro, e o trabalho será concluído até o final de 2024 ou início de 2025, disseram representantes da empresa à LiveScience, dependendo dos prazos de entrega dos fornecedores.
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O supercomputador modular contará com componentes avançados e infraestrutura de hardware, incluindo unidades de processamento gráfico (GPUs) Nvidia L40S, processadores AMD Instinct e Genoa, racks de servidor Tenstorrent Wormhole com GPUs Nvidia H200, juntamente com os sistemas Blackwell GB200 da Nvidia. Juntos, eles formam alguns dos hardwares de IA mais poderosos disponíveis.
“Este supercomputador em si será um avanço na transição para a AGI. Enquanto as novas abordagens de IA neural-simbólica desenvolvidas pela equipe de IA da SingularityNET diminuem a necessidade de dados, processamento e energia um pouco em relação às redes neurais profundas padrão, ainda precisamos de instalações significativas de supercomputação”, CEO da SingularityNET Ben Goertzel disse ao LiveScience em uma declaração por escrito.
“A missão da máquina de computação que estamos criando é garantir uma transição de fase do aprendizado em big data e subsequente reprodução de contextos da memória semântica da rede neural para o pensamento de máquina não imitativo com base em algoritmos de raciocínio multietapas e modelagem dinâmica de mundo com base em correspondência de padrões entre domínios e destilação iterativa de conhecimento. Diante de nossos olhos, uma mudança paradigmática está ocorrendo em direção ao aprendizado contínuo, generalização perfeita e automodificação reflexiva da IA.”
O caminho para uma “superinteligência” de IA
O objetivo da SingularityNET é fornecer acesso a dados para o crescimento da IA, AGI e um futuro super inteligência artificial — um sistema futuro hipotético que é muito mais avançado cognitivamente do que qualquer humano. Para fazer isso, Goertzel e sua equipe também precisavam de um software exclusivo para gerenciar o cluster de computação federado (distribuído).
Clusters de computação federados permitem a abstração de dados do usuário e a exposição de dados resumidos necessários para cálculos protegidos, em larga escala, de conjuntos de dados contendo elementos altamente seguros, como PII.
“OpenCog Hyperon é uma estrutura de software de código aberto projetada especificamente para a arquitetura de sistemas de IA”, acrescentou Goertzel. “Esta nova infraestrutura de hardware é construída especificamente para implementar o OpenCog Hyperon e seu ambiente de ecossistema AGI.”
Para conceder aos usuários acesso ao supercomputador, Goertzel e sua equipe estão usando um sistema tokenizado que é comum em IA. Os usuários ganham acesso ao supercomputador e, por meio de seus tokens, podem usar e adicionar dados aos conjuntos existentes nos quais outros usuários confiam para testar e implementar conceitos de AGI.
Em sua forma mais simples, os tokens de IA imitam tokens de videogames independentes em fliperamas. Os jogadores tinham que comprar tokens para então inserir no videogame para obter uma certa quantidade de chances de jogar. Nesse caso, os dados coletados ao jogar o jogo são acessíveis a todos os outros que estão jogando, não apenas em um fliperama, mas também onde quer que essa instância do jogo esteja localizada em outros fliperamas ao redor do mundo.
“O GPT-3 foi treinado em 300 bilhões de tokens (normalmente palavras, partes de palavras ou sinais de pontuação) e o GPT-4 em 13 trilhões”, escreveu O acadêmico da Mercatus e engenheiro de software Nabeel S. Qureshi. “Carros autônomos são treinados em milhares de horas de filmagens de vídeo; o OpenAI Copilot, para programação, é treinado em milhões de linhas de código humano do site Github.”
Líderes em IA, especialmente o cofundador da DeepMind, Shane Legg, declararam que os sistemas poderiam atingir ou superar a inteligência humana até 2028. Goertzel estimou anteriormente que os sistemas irão chegar a esse ponto até 2027enquanto Mark Zuckerberg é buscando ativamente a AGI tendo investido US$ 10 bilhões na construção da infraestrutura para treinar modelos avançados de IA em janeiro.
A SingularityNET, que faz parte da Artificial Super Intelligence Alliance (ASI) — um coletivo de empresas dedicadas à pesquisa e desenvolvimento de IA de código aberto — planeja expandir a rede no futuro e expandir o poder de computação disponível. Outros membros da ASI incluem Fetch.ai, que recentemente investiu US$ 100 milhões em uma plataforma de computação descentralizada para desenvolvedores.
