Wer hat im KI-Rennen eine Chance gegen Google?

Bei Google I / O ist gerade der Google Duplex herausgekommen und hat jetzt das neue öffentliche selbstfahrende Auto Waymo herausgebracht. Ich kann mir keine Tech Giants vorstellen, die tatsächlich mit Google AI außer Amazon konkurrieren können. Ich denke, andere Unternehmen wie Nvidia, Intel, AMD usw. werden sich zusammenschließen. Apple scheint zu fehlen.

So ziemlich jedes "Kind in einer Garage" sozusagen. Noch weiß niemand, wie man KI baut, und ein großer Durchbruch könnte von überall her kommen. Das könnte Google leicht genug vom Platz werfen.

Vergessen Sie nicht die vielen chinesischen Unternehmen, die stark in KI investieren.
Nicht nur die größten 3 (Tencent, Alibaba, Baidu), sondern auch viele andere (JD.com, Sina, ...) und auch Startups (SenseTime, iCarbonX) sind in allen KI-Sektoren sehr aktiv.

Sie haben einige Vorteile für die Zukunft:

• ein riesiger und wachsender Binnenmarkt
• Verfügbarkeit großer Datenmengen in Verbindung mit lockeren Datenschutzbestimmungen
• starke Unterstützung durch die Regierung (in Form des Strategieplans für die KI 2030); Wie viele Länder können sogar etwas länger als 5 Jahre planen?

Dies ist reine Spekulation meinerseits, aber ich denke auch, dass Amazon nur, weil Bezos ein Ingenieur / Gründer ist, sich um Marktanteil und Nutzen gegenüber Gewinnen kümmert, mit ziemlicher Sicherheit die Auswirkungen der jüngsten Validierungen einer stark engen KI versteht und ausreichend investieren wird, um Geben Sie Google einen Lauf für ihr Geld.

(Dies hängt teilweise damit zusammen, wie erfolgreich Bezos als Unternehmer war, was teilweise ein Faktor seiner Flexibilität ist.)

Ich sehe es einfach nicht anderswo, ohne diese Art von Führung und Kontrolle. Im Gegensatz dazu war und ist Google in erster Linie ein "Algorithmusunternehmen", daher sind sie fast standardmäßig führend.

Ich gehe davon aus, dass Sie das Strong AI- oder AGI-Rennen meinen? Interessante Frage Angesichts der Investition von Google in die Technologie scheint es schwer vorstellbar, dass sie zu diesem Zeitpunkt den Thron aufgeben.

Es gibt jedoch definitiv einige Konkurrenten. Einige, die mir in den Sinn kommen, sind Amazon, OpenAI, Baidu. Diese Unternehmen verfügen alle über beträchtliche Ressourcen und Teams, die sich der Lösung des Problems der starken KI widmen.

Ein DarkDarkhorse im Rennen wäre ein Team wie OpenCog / SingularityNet. Sie versuchen, eine starke KI aufzubauen, die von der Blockchain (Ben Goertzel) angetrieben wird. Mit genügend Rechenaufwand und Einfallsreichtum könnte dies jedoch eine Einzelperson oder ein kleines Team selbst tun.

Meiner Meinung nach wäre Nvidia die größte Bedrohung, da sie den GPU-Markt fest im Griff hat. Es wird für sie relativ einfacher sein, innovative Ideen einzuholen.

Baidu ist am Horizont, obwohl ihre Forschung zu diesem Zeitpunkt domänenspezifisch zu sein scheint, NLP um genau zu sein.

Wenn wir über Narrow AI sprechen, haben große Unternehmen einen offensichtlichen Vorteil, wie Sie sagen. Darüber hinaus, weil sie die Fähigkeit haben, kleine herausfordernde Unternehmen zu kaufen.

Wenn wir über allgemeine KI sprechen, sind die Chancen gleich, die Muse erscheint, wenn sie zu der Person will, die sie wollen.

Ich bin überrascht, dass niemand IBM erwähnt hat. Sie bauen zuerst DeepBlue und schlagen den bestplatzierten Schachgroßmeister. Dann haben sie die Jeopardy-Champions vernichtet. Jetzt vermarkten sie die Varianten von Watson.

Google scheint aufgrund der Übernahme anderer KI-Unternehmen wie Boston Dynamics einen starken Vorteil gegenüber seiner Konkurrenz bei Narrow AI zu haben. Google verfügt auch über extrem große Datenmengen, die rechnerisch analysiert werden können, um Muster, Trends und Assoziationen aufzudecken, insbesondere in Bezug auf menschliches Verhalten und Interaktionen, die als Trainingsdaten bei der Erstellung von AGI nützlich sind. Das Erreichen des Ziels einer AGI ist jedoch weitaus komplexer in Bezug auf den Umfang der Forschung, die durchgeführt werden muss, unabhängig davon, wie viele Daten Sie haben.

Meiner Meinung nach kann ein engagiertes Forschungsunternehmen wie openAI, das gemeinnützig arbeitet, die AGI sicherlich positiv beeinflussen und ein sehr starker Konkurrent von Google sein.

Auf der anderen Seite investiert China derzeit Milliarden und Abermilliarden Dollar in die KI, da China im KI-Rennen weit hinter dem Rest der Welt zurückliegt. Sie beschäftigen jedoch jetzt Tausende und Abertausende der größten und innovativsten Köpfe der Welt und bezahlen die Rechnung mit dem Ziel, mehr Dynamik in diesem Bereich zu gewinnen und mit dem Rest der Welt Schritt zu halten.

China hat im Wesentlichen eine sehr gute Chance, das KI-Rennen zu gewinnen, allein aufgrund der Menge an Zuschüssen, die es an Forscher und Start-up-KI-Unternehmen verteilt.

Wer hat im KI-Rennen eine Chance gegen Google?

Die Google TPU ist ein GPU-Chip, der für Deep Learning entwickelt wurde. Es handelt sich um einen Matrixprozessor, der auf Arbeitslasten in neuronalen Netzwerken spezialisiert ist.

"Die Cloud TPU v3-Pods der neuesten Generation (mehr als 1.000 einzelne TPU-Chips) sind für maximale Leistung flüssigkeitsgekühlt und liefern jeweils mehr als 100 petaFLOPs an Rechenleistung. In Bezug auf mathematische Rohoperationen pro Sekunde ein Cloud TPU v3 Pod ist mit einem Top-5-Supercomputer weltweit vergleichbar (obwohl er mit geringerer numerischer Genauigkeit arbeitet). "

Der Cerebras 16- nm-TSMC-Chip in Wafergröße ist ein satter 46.225 mm²-Chip, der 15 kW verbraucht und 400.000 Kerne verpackt. Er soll die Leistung einer Farm von tausend Nvidia-GPUs liefern, deren Montage Monate dauern kann und nur 2-3% seiner benötigt Raum und Kraft.

"Das Cerebras- Gerät verpackt 84 Kacheln in einem 7x12-Array. Jedes enthält etwa 4.800 Kerne, die für die spärliche lineare Algebra von AI mit jeweils 48 KByte SRAM (insgesamt 18 GB), ihrer einzigen Speicherquelle, ausgelegt sind.

• 9 Petabyte / s Speicherbandbreite
• 100 Petabits / s Fabric-Bandbreite
• Native Optimierung für Sparsity (um ein Multiplizieren mit Null zu vermeiden)
• Softwarekompatibilität mit den Standard-AI-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch
• Cerebras arbeitet derzeit mit Großkunden an der Bewertung von Silizium im Frühstadium und hofft, Produktionsserver bis Mitte 2020 mit seiner WSE ausliefern zu können. "

Zum Vergleich: Der Nvidia Tesla V100 ist 815 mm² mit 21,1 Milliarden Transistoren, während der Cerabras-Chip 46.225 mm² mit 1,2 Billionen Transistoren ist, was 50x größer ist.

Ja, es ist ein Chip; Sie schneiden den Wafer nicht in Scheiben.

Es gibt viele KI-Rennen, die von verschiedenen Schauspielern gewonnen werden.

Was ist ein Gewinner? 51% des Marktes? 1. um eine Volllizenz in Kalifornien zu bekommen?

Für (Level 5?) Autonome Autos gibt es möglicherweise einen anderen "Gewinner" in China, Russland, Europa und den USA.

Gleiches gilt für IBM Research, die Bell Labs von AT & T und das AI Lab des MIT. Einige der rund hundert, die bereit waren, KI zu vermarkten, wurden geschlagen. Andere wurden in Militärverträge aufgenommen, die als geheim einstufen, was Verbraucher- oder Geschäftsprodukte gewesen sein könnten.

Darüber hinaus kann es für Menschen hilfreich sein, die KI studieren, es als Teil ihres Karriereweges haben oder es als Hobby haben, die Idee abzulehnen, dass die Entwicklung menschlicher geistiger Merkmale in Computern eine Rasse ist. Diejenigen, die in das Sinkloch fallen, könnten davon profitieren, wenn sie die Geschichte der fortgeschrittenen Forschung und technischen Produktentwicklung lesen. Hier sind nur einige von Tausenden von Technologiebeispielen, bei denen diejenigen, die das Rennen um die erste Markteinführung gewonnen haben, ihre Führungsposition nicht behaupten konnten.

• Kenjiro Takayanagis erster Fernseher mit Bildröhre, 1926
• Mail-Sortierlinie der Control Data Corporation, 1965
• Magnavox Odyssey Spielcomputer, 1972
• NCSA Mosaic Browser, 1993
• Siri von Apple Computer, 2010

Mit Ausnahme von Siri würden nur wenige Millennials von der Firma und der Produktmarke wissen, was das Produkt oder die Dienstleistung ist, aber sie waren alle bereit, als Erste auf den Markt zu kommen oder tatsächlich zu kommen. Es ist schwierig, ein Produkt oder eine Dienstleistung zu finden, die über Jahrzehnte hinweg die Dominanz bewahrt hat. Ein Teil dessen, was diejenigen dazu verleitet zu glauben, dass KI eine Ausnahme wäre, ist auf die Fabel gefallen, dass es so etwas wie allgemeine Intelligenz gibt. Die Widerlegungen dieses abstrakten Ziels sind viel stärker als jedes Argument, dass es jenseits eines Idealismus existiert.

Es ist auch wichtig zu verstehen, was mit Standard Oil, AT & T und Microsoft passiert ist. Unternehmen, die innerhalb einer Bundesgerichtsbarkeit tätig sind, unterliegen der Kontrolle und Regulierung. Rupert Murdochs australisches Medienunternehmen reichte eine Beschwerde ein, dass Google sich monopolistisch verhält und aufgelöst werden sollte. Elizabeth Warren, eine US-Präsidentschaftskandidatin für 2020, fordert eine Trennung von Apple, Amazon, Google und Facebook. Vor zwei Sekunden gab eine Google-Suche in 0,47 Sekunden Suchergebnisse für "Google-Trennung" zurück und schätzte 57.400.000 übereinstimmende Dokumente.

Unter dem Gesichtspunkt einer effektiven und unvoreingenommenen Forschungskultur ist es wichtig, kein bestimmtes Technologieunternehmen, keine Forschungseinrichtung, keine Medienfigur oder keinen Schriftsteller zu vergöttern. Es trübt den Erfindungsgeist und rät von Entwicklungslabors in der Garage ab. Dass ein gewisser Prozentsatz derjenigen, die lesen, was ich schreibe, selbst meine populäre Arbeit, es für irrelevant, absurd oder verabscheuungswürdig hält, verstehe ich als absolut gesund und essentiell. Wenn ein Forscher oder Schriftsteller von jemandem nicht gehasst wird, kann er nicht sehr innovativ oder originell sein.

Und das symmetrische Gegenteil gilt auch. Eine Möglichkeit für ein Unternehmen oder eine Person, ihre Effektivität zu beenden, besteht darin, ihre Arbeit genau zu verfolgen, was die Öffentlichkeit als beliebt empfindet. In der Forschung ist es oft am effektivsten, Wege zu beschreiten, über die die Öffentlichkeit völlig unwissend ist und die Medien völlig schweigen.