Brak mocy obliczeniowej hamuje rozwój sztucznej inteligencji. OpenAI boryka się z problemami przy opracowywaniu nowych produktów, takich jak ulepszony ChatGPT z rozpoznawaniem wizualnym oraz nowe wersje DALL-E i Sora. Rosnąca złożoność modeli AI wymaga ogromnej mocy obliczeniowej, co spowalnia innowacje i wprowadzanie nowych funkcji na rynek.
Popularność sztucznej inteligencji rośnie i wkracza w coraz więcej obszarów naszego życia. Jednak pomimo szybkich postępów wydaje się, że nawet ten technologiczny cud napotyka na swoje granice. Brak mocy obliczeniowej staje się hamulcem i uniemożliwia twórcom rozwój nowych narzędzi.
Szkolenie i działanie skomplikowanych modeli sztucznej inteligencji wymaga ogromnej mocy obliczeniowej. Wraz ze wzrostem złożoności tych modeli, które potrafią generować coraz bardziej realistyczne teksty, obrazy i filmy, rośnie również zapotrzebowanie na wydajne komputery i wyspecjalizowany sprzęt.
OpenAI, jeden z liderów w dziedzinie AI, otwarcie przyznał, że brak mocy obliczeniowej jest jednym z głównych czynników spowalniających rozwój i wprowadzanie nowych produktów. Obiecywane wcześniej ulepszenie funkcji konwersacyjnej ChatGPT o rozpoznawanie wizualne, nazwane Advanced Voice Mode, jest więc odkładane na czas nieokreślony.
Nawet rozwój innych produktów OpenAI, takich jak generator obrazów DALL-E i generator wideo Sora, nie przebiega bez problemów. Firma jak dotąd nie ogłosiła żadnego terminu wydania nowej wersji DALL-E. Sora, która zmaga się z problemami technicznymi i konkurencją ze strony innych systemów, również jest opóźniona.
Przyczyną jest ponownie brak mocy obliczeniowej i potrzeba dalszego ulepszania modeli. OpenAI planuje już budowę kolejnych centrów danych, ale nawet tu napotyka problemy. Oprócz braku finansowania w rozwoju odgrywa również rolę ekologia. Naukowcy coraz częściej zwracają uwagę, że sztuczna inteligencja w znaczący sposób przyczynia się do wzrostu śladu węglowego.
Sztuczna inteligencja od dawna nie jest już sci-fi i mamy do wyboru od razu kilku sprytnych pomocników. Dwaj z nich, ChatGPT i nowicjusz DeepSeek, obecnie konkurują o sympatię użytkowników. Czym się różnią? I który z nich jest najlepszy?
Code.org Studio to popularne narzędzie online, które oferuje dzieciom (ale także dorosłym) dostęp do zabawnych i interaktywnych lekcji programowania. Dzięki wizualnym poleceniom blokowym mogą łatwo tworzyć animacje, gry i aplikacje, rozwijać myślenie logiczne i wzmocnić kreatywność.
Kodu Game Lab to innowacyjna platforma do nauki programowania, która umożliwia dzieciom tworzenie własnych gier za pomocą wizualnego kodowania blokowego. Przy tym mogą eksperymentować z projektowaniem gier, rozwijać kreatywność i myślenie logiczne.
Projekt Stargate to ambitna inicjatywa mająca na celu stworzenie infrastruktury dla sztucznej inteligencji w USA. Celem jest zainwestowanie 500 miliardów dolarów w ciągu najbliższych czterech lat. Projekt, wspierany przez gigantów takich jak OpenAI, SoftBank i Microsoft, obiecuje tysiące miejsc pracy i gospodarczą dominację USA.
RoboMind to narzędzie edukacyjne, które służy do nauki podstaw programowania za pomocą wirtualnego robota. Wykorzystuje prosty język programowania Robo, który jest odpowiednią opcją dla początkujących. Studenci uczą się dzięki niemu myślenia algorytmicznego poprzez praktyczne zadania, takie jak nawigacja w labiryncie czy manipulacja obiektami.
Sam Altman, CEO OpenAI, ogłosił, że firma już wie, jak stworzyć ogólną sztuczną inteligencję i kieruje się ku rozwojowi superinteligencji. Według jego prognozy może to być rzeczywistością już za kilka lat. Pomimo że obecne systemy AI mają wciąż znaczące braki, Altman wierzy w ich szybkie pokonanie.