据美国趣味科学网站8月10日报道，研究人员计划利用一个由极其强大计算机组成的遍及全球的网络，加快通用人工智能的发展。该计算机网络始于一台将于9月上线的新型超级计算机。
人工智能技术包括机器学习和GPT-4等生成式人工智能系统。后者在某一特定领域的能力往往能超越人类。然而，它们在认知或推理任务方面表现不佳，不能实现跨学科应用。
相反，通用人工智能是一个假想中的未来系统，它将在多个学科超越人类智能。它还可以自我学习，并基于对更多数据的访问改进自己的决策过程。
荷兰奇点网络公司的代表在一份声明中说，该公司建造的超级计算机将形成一个“多级认知计算网络”，用于搭载和训练实现通用人工智能所需的架构。这包括高级人工智能系统的元素，例如模仿人脑功能的深度神经网络、大语言模型，以及将输入的人类行为(例如说话和活动)数据与输出的多媒体数据连接起来的多模态系统。
先进硬件
奇点网络的代表告诉趣味科学网站，这些超级计算机中的第一台将于9月上线，相关工作将在2024年底或2025年初完成，取决于供应商的交付时间表。
这台模块化超级计算机将配备先进的组件和硬件基础设施，包括英伟达的L40S图形处理器、超威半导体的Instinct和Genoa处理器、滕斯托伦特公司的Wormhole服务器机架(配备英伟达H200图形处理器)，以及英伟达的GB200 Blackwell系统。它们将共同构成目前数一数二的人工智能硬件。
奇点网络首席执行官本·戈策尔在一份书面声明中告诉趣味科学网站记者：“这台超级计算机本身将成为向通用人工智能转型过程中的一项突破。虽然与标准深度神经网络相比，奇点网络的人工智能团队开发的新型神经符号人工智能方法减少了对数据、处理能力和能源的需求，但我们仍然需要大量的超级计算设施。”
范式转变
戈策尔说：“我们正在创建的计算机的使命是，确保从大数据学习和随后从神经网络语义记忆中再现语境，过渡到基于多步骤推理算法的非模仿机器思维和基于跨域模式匹配和迭代知识提炼的动态世界建模。在我们眼前，一场以持续学习、准确归纳和自反式人工智能自修正为目标的范式转变正在发生。”
奇点网络的目标是提供数据访问渠道，以促进人工智能、通用人工智能和一种未来的超级人工智能(认知能力远超人类的假想中的未来系统)的发展。为此，戈策尔及其团队还需要用独特的软件来管理联合(分布式)计算集群。
有了联合计算集群就可以提取用户数据并公开汇总数据。在对包含安全度较高元素的数据集进行大规模但受保护的计算时，这是必不可少的。
戈策尔还说：“OpenCog Hyperon是一个专为人工智能系统架构设计的开源软件框架。新硬件基础设施是专门为实现OpenCog Hyperon及其通用人工智能生态系统环境而构建的。”
代币系统
为了让用户能访问超级计算机，戈策尔及其团队使用了在人工智能领域很常见的代币系统。用户可以访问超级计算机，且通过他们的代币，可以使用数据，还能将数据添加到其他用户赖以测试和运用通用人工智能概念的现有数据集中。
最简单的人工智能代币模仿了游戏厅里独立视频游戏中的代币。玩家必须购买代币，然后将其塞进游戏机，才能获得一定数量的玩游戏机会。在这种情况下，收集自游戏过程的数据可供其他所有玩游戏的人访问。
软件工程师纳比勒·库雷希撰文称：“GPT-3接受了3000亿个代币(通常是单词、单词的一部分或标点符号)的训练，而GPT-4接受了13万亿个代币的训练。自动驾驶汽车接受了数千小时视频片段的训练。开放人工智能研究中心的Copilot接受了数百万行人类代码的训练，这些代码来自GitHub网站。”
人工智能领域的领导者——特别是“深层思维”公司的联合创始人沙恩·莱格——已经表示，到2028年，人工智能系统可以达到或超过人类智能。而戈策尔之前估计，人工智能系统到2027年会达到这一水平。马克·扎克伯格则在积极争取实现通用人工智能。他1月为建设用于训练高级人工智能模型的基础设施投资了100亿美元。
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