Microsoft investiert 1 Milliarde US-Dollar in OpenAI, um gehirnähnliche Maschinen zu entwickeln

Kategorie: Künstliche Intelligenz Gesendet 22. Juli

Das KI-Labor kann Microsofts Supercomputing- und Cloud-Computing-Muskel in seinen Versuch werfen, künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) aufzubauen.

Die Nachrichten: Microsoft sagt, dass OpenAI ihm dabei helfen wird, gemeinsam neue KI-Technologien für seinen Cloud-Computing-Dienst Azure zu entwickeln und zu trainieren. Es wird auch damit zusammenarbeiten, um neue Supercomputing-Hardware zu entwickeln, um zu versuchen, AGI zu erreichen – Maschinen mit der Fähigkeit, Aufgaben so zu lernen, wie es Menschen tun. Das ist ein heiliger Gral der KI, der immer noch unerreichbar bleibt (und vielleicht immer bleiben wird). Die Gründer von OpenAI, zu denen Elon Musk und andere Technologieführer gehören, glauben, dass AGI dazu beitragen könnte, langjährige Herausforderungen in Bereichen zu lösen, die vom Klimawandel bis zum Gesundheitswesen reichen.

Zeigen Sie mir das Geld: Seit seiner Gründung im Jahr 2015 hat OpenAI unter anderem eine KI entwickelt, die versucht, menschliche Spieler bei Spielen wie Dota 2 und eine erschreckend effektive Sprach-KI zu besiegen. Es begann als gemeinnütziges Forschungslabor mit der Mission, sichere AGI zu entwickeln, aber KI-Modelle brauchen Berge von Daten, um sie zu verarbeiten, und das erfordert riesige Mengen an teurer Rechenleistung. Daher hat OpenAI Anfang dieses Jahres einen neuen gewinnorientierten Zweig gegründet, um seine Arbeit zu finanzieren. (OpenAI nennt sein Modell Capped Profit, weil Investoren maximal das 100-fache der Rendite ihrer Investition erzielen können. Trotzdem nicht schlecht.)

Gehen groß oder nach Hause gehen: Die Investition ist Teil der neuen Strategie von Microsoft und wird dem Unternehmen helfen, mit Konkurrenten wie Google, Facebook und Amazon Schritt zu halten, die alle in den letzten Jahren viel für KI ausgegeben haben.

Während viele KI-Forscher glauben, dass AGI unerreichbar ist, hofft OpenAI möglicherweise, es zu erreichen, indem bestehende Deep-Learning-Ansätze massiv skaliert werden, anstatt neue zu entwickeln. Es gibt keine Garantie dafür, dass das Problem mit mehr roher Rechenleistung geknackt wird, falls dies der Fall ist kann sogar geknackt werden, also ist die Milliarden-Dollar-Wette von Microsoft definitiv riskant.

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