Minęło kilka chwil, zanim zdaliśmy sobie sprawę, co było uderzające w wideo otwierającym konferencję Nvidii GTC : całkowity brak ludzi.

To, że wideo zakończyło się Jensenem Huangiem, założycielem i dyrektorem generalnym Nvidii, jest wyjątkiem, który podkreśla wynos. Z jednej strony tematem przemówienia Huanga była idea sztucznej inteligencji tworzącej sztuczną inteligencję poprzez uczenie maszynowe; nazwał ten pomysł „wytwarzaniem inteligencji”:

Żadna z tych możliwości nie była możliwa jeszcze dziesięć lat temu. Przyspieszone przetwarzanie w skali centrum danych w połączeniu z uczeniem maszynowym przyspieszyło przetwarzanie o milion razy. Przyspieszone przetwarzanie umożliwiło rewolucyjne modele sztucznej inteligencji, takie jak transformator, i umożliwiło samodzielne uczenie się. Sztuczna inteligencja zasadniczo zmieniła to, co może tworzyć oprogramowanie i jak tworzysz oprogramowanie. Firmy przetwarzają i udoskonalają swoje dane, tworzą oprogramowanie AI, stają się producentami inteligencji. Ich centra danych stają się fabrykami sztucznej inteligencji. Pierwsza fala sztucznej inteligencji nauczyła się percepcji i wnioskowania, takich jak rozpoznawanie obrazów, rozumienie mowy, polecanie filmu lub produktu do kupienia. Następną falą sztucznej inteligencji jest robotyka: planowanie działań AI. Cyfrowe roboty, awatary i roboty fizyczne będą postrzegać, planować i działać, i tak jak ramy sztucznej inteligencji, takie jak TensorFlow i PyTorch, stały się integralną częścią oprogramowania AI, Omniverse będzie niezbędne do tworzenia oprogramowania robotycznego. Omniverse umożliwi kolejną falę sztucznej inteligencji.

Porozmawiamy o kolejnym milionie x i innych dynamikach kształtujących naszą branżę, tym GTC. W ciągu ostatniej dekady obliczenia z akceleracją Nvidii zapewniły milion razy przyspieszenie sztucznej inteligencji i zapoczątkowały nowoczesną rewolucję w zakresie sztucznej inteligencji. Teraz sztuczna inteligencja zrewolucjonizuje wszystkie branże. Biblioteki CUDA, Nvidia SDK, są sercem przyspieszonego przetwarzania. Z każdym nowym zestawem SDK nowa nauka, nowe aplikacje i nowe branże mogą wykorzystać moc obliczeniową Nvidii. Te zestawy SDK radzą sobie z ogromną złożonością na styku informatyki, algorytmów i nauki. Złożony efekt pełnego stosu podejścia Nvidii zaowocował milionowym przyspieszeniem. Dzisiaj Nvidia akceleruje miliony programistów oraz dziesiątki tysięcy firm i start-upów. GTC jest dla was wszystkich.

Podstawową ideą uczenia maszynowego jest to, że komputery prezentowane z ogromnymi ilościami danych mogą wydobywać z tych danych spostrzeżenia i pomysły, których żaden człowiek nigdy nie byłby w stanie; innymi słowy, rozwój nie tylko spostrzeżeń, ale idąc dalej, samego oprogramowania, jest procesem wyłaniającym się. Rolą Nvidii jest tworzenie masowo równoległych platform obliczeniowych, które wykonują obliczenia niezbędne dla tego powstającego procesu znacznie szybciej, niż było to kiedykolwiek możliwe w przypadku platform obliczeniowych ogólnego przeznaczenia, takich jak te, które stanowią podstawę komputera PC lub smartfona.

Jednak to, co jest tak uderzające w przypadku Nvidii, aw szczególności Huanga, to zakres, w jakim ta zdolność jest wynikiem dokładnego przeciwieństwa powstającego procesu: Nvidia, firma, wydaje się być celowym projektem, powstającym prawie 29 lat. Firma zaczęła akcelerować określone funkcje graficzne, potem wynalazła shader, który umożliwił zaprogramowanie sprzętu wykonującego tę akcelerację. To nowe podejście do przetwarzania wymagało jednak nowych narzędzi, więc Nvidia je wynalazła i od tego czasu opiera się na swoim w pełni zintegrowanym stosie .

Przemyślana wizja Nvidii jest jednym z głównych tematów, które poruszyłem w tym wywiadzie z Huangiem, nagranym krótko po jego przemówieniu GTC. Dotykamy również historii Huanga, w tym imigracji do Stanów Zjednoczonych jako dziecka, nieudanego przejęcia ARM przez Nvidię i nie tylko. Jedno szczególnie uderzające dla mnie zdanie pojawiło się na końcu wywiadu, w którym Huang powiedział:

Inteligencja to umiejętność rozpoznawania wzorców, rozpoznawania relacji, rozumowania na ich temat i przewidywania lub planowania działania. Na tym polega inteligencja. Nie ma to nic wspólnego z ogólną inteligencją, inteligencja to po prostu rozwiązywanie problemów. Mamy teraz możliwość pisania oprogramowania, mamy teraz możliwość współpracy z komputerami w celu pisania oprogramowania, które może rozwiązywać wiele rodzajów inteligencji, dokonywać wielu rodzajów przewidywań na skalę i na poziomach, których nie potrafi żaden człowiek.

Na przykład, wiemy, że w Internecie jest bilion rzeczy, a liczba rzeczy w Internecie jest duża i rozwija się niewiarygodnie szybko, a mimo to mamy ten mały komputer osobisty zwany telefonem, jak możemy obliczyć z biliona rzeczy w Internecie, co chcemy zobaczyć na naszym małym, malutkim telefonie? Cóż, musi istnieć filtr pomiędzy, co ludzie nazywają spersonalizowanym Internetem, ale w zasadzie sztuczna inteligencja, system rekomendacji. Rekomendujący, który rozpoznaje na podstawie charakteru treści, cech treści, cech treści, w oparciu o Twoje domniemane i jawne i dorozumiane preferencje, znajduje sposób na to wszystko, aby przewidzieć, co chcesz Widzieć. To znaczy, to cud! To naprawdę cud móc robić to na dużą skalę dla wszystkiego, od filmów i książek, muzyki, wiadomości i wideo i tak dalej, produktów i tym podobnych rzeczy. Aby móc przewidzieć, co Ben chciałby zobaczyć, przewidzieć, co chciałbyś kliknąć, przewidzieć, co jest dla Ciebie przydatne. Mówię o rzeczach zorientowanych na konsumenta, ale w przyszłości będzie można przewidzieć, jaka jest dla ciebie najlepsza strategia finansowa, jaka jest najlepsza terapia medyczna, jaka jest najlepsza dla ciebie dieta, jaki jest dla ciebie najlepszy plan na wakacje. Wszystkie te rzeczy będą możliwe dzięki sztucznej inteligencji.

Jak zauważyłem w wywiadzie, powinno to zabrzmieć dzwonkiem dla czytelników Stratechery: to, co opisuje Huang, to funkcjonalność obliczeniowa, która leży u podstaw teorii agregacji , w której wartość w świecie obfitości przypada podmiotom nastawionym na odkrywanie i zapewnianie środków do poruszania się po tym świecie która jest zasadniczo oderwana od ograniczeń fizycznych i geograficznych. Rolą Nvidii w tym świecie jest zapewnienie możliwości sprzętowych dla agregacji, aby być Intelem dla systemu Windows agregatorów. Nie trzeba dodawać, że jest to atrakcyjna pozycja; jak wiele takich atrakcyjnych stanowisk, to takie, które budowano nie miesiącami czy latami, ale dziesięcioleciami.

Przeczytaj cały wywiad z Huangiem tutaj .