Microsoft Build демонстрирует 4-процессорные ПК и полезные приложения для искусственного интеллекта

Что касается мероприятий поставщиков, Microsoft Build является одним из наиболее интересных, поскольку он фокусируется на людях, которые создают вещи.

В то время как Build в основном касается программного обеспечения, обычно имеется значительный объем информации об оборудовании, которое иногда может быть революционным. Крупные прорывы как в программном, так и в аппаратном обеспечении обычно не происходят на одной выставке, но в этом году у нас были новые четырехпроцессорные ПК на базе ARM и приложения с искусственным интеллектом, которые решают самую распространенную проблему в вычислительной технике, которая практически не решалась с тех пор. его создание: Предоставление пользователям возможности легко и естественно взаимодействовать с ПК.

Проект Вольтерра

Аппаратным анонсом был Project Volterra, который может похвастаться четырьмя процессорами, что на два больше, чем типичные CPU и GPU, которые мы знали в течение многих лет. По словам Microsoft, третий процессор называется нейронным процессором, ориентированным на нагрузки ИИ, и обрабатывает их быстрее, используя гораздо меньше энергии, чем процессоры или графические процессоры.

Четвертый процессор я называю ACU или Azure Compute Unit, и он находится в облаке Azure. Возможно, это первый гибридный ПК, распределяющий нагрузку между облаком и устройством, который можно стекировать, если требуется более локальная производительность. Volterra может выглядеть как хорошо подготовленный ПК малого форм-фактора. Однако, хотя он нацелен на создание собственного кода Windows ARM, он предсказывает компьютеры ARM, которые мы увидим на рынке, как только этот код станет доступен.

Полезный ИИ

Каким бы фантастическим ни было это новое оборудование, Microsoft — компания-разработчик программного обеспечения с богатой историей инструментов разработки, восходящей к своим корням. Огромная проблема вычислительной техники с момента ее создания заключается в том, что люди должны научиться взаимодействовать с машинами, что не имеет смысла в идеальном мире.

Зачем создавать инструмент, с которым люди должны работать, а затем создавать языки программирования, требующие огромного количества обучения? Почему бы не приложить дополнительные усилия и не сделать так, чтобы мы могли общаться с ними так же, как мы общаемся друг с другом? Почему бы не создать систему, которой мы могли бы объяснить, чего мы хотим, и позволить компьютеру создать это?

Конечно, у многих из нас возникают проблемы с объяснением того, чего мы хотим, но, по крайней мере, обучение тому, как делать это лучше, будет иметь широкие положительные последствия для нашей способности общаться в целом, а не только общаться с компьютерами. Короче говоря, если бы компьютеры отвечали на запросы на естественном языке, это заставило бы нас обучать людей тому, как в целом лучше общаться, что привело бы к меньшему количеству конфликтов, меньшему количеству ошибок и гораздо более глубоким и более понимающим отношениям не только с компьютерами, но и друг с другом. Кое-что, я думаю, вы можете согласиться, что нам нужно сейчас.

Второй пилот GitHub

Рекомендуемое предложение — это выпуск от GitHub под названием Co-Pilot, который совместно создает код с использованием ИИ. Он будет предвидеть, что нужно сделать, и предложит это, а также предоставит письменный код, соответствующий запросу кодировщика. Не знаете, как написать команду? Просто спросите, как это сделать, и второй пилот даст ответ.

Microsoft также предоставила примеры нескольких целевых прототипов Codex, управляемых ИИ. Один, казалось, пошел дальше, создав более полный код, в то время как другой, используемый для веб-исследований, не просто идентифицировал источник, но извлекал соответствующую информацию и обобщал ее. Я ожидаю, что эта возможность найдет свое применение в цифровых помощниках, что сделает их гораздо более способными давать полные ответы в будущем.

Демонстрация, которая действительно привлекла мое внимание, была на OpenAI DALL-E (произносится как Долли). Это прототип программы, которая создаст изображение на основе вашего описания. Одно применение: младшие школьники, которые используют свое воображение, чтобы описать картину придуманного ими изобретения, которое привело к созданию обуви из переработанного мусора, робота-сборщика космического мусора и даже дома, похожего на квартиру Джетсона, который можно поднять. или снижена в зависимости от погоды.

Прямо сейчас, в связи с текущими событиями, я немного больше сосредоточен на детях на этой неделе, но я думаю, что такой инструмент мог бы быть отличным способом визуализировать идеи и лучше донести их. Они говорят, что картинка стоит тысячи слов; этот ИИ мог создать эту картину всего несколькими словами. Поначалу мультяшные (это можно решить с помощью нескольких инструментов масштабирования от таких компаний, как AMD и NVIDIA), тем не менее, они взволновали и увлекли детей. Для меня это тоже было, признаюсь, волшебно.

Полезное будущее для ИИ

Microsoft Build показал мне лучшее будущее ИИ. Применяется не для оружия или для того, чтобы убедить меня купить что-то, чего я не хочу (кто-нибудь продлил страховку на машину?), а для того, чтобы избавить кодирование от рутинной работы, позволяя большему количеству людей с меньшим уровнем подготовки создавать высококачественный код, воплощать воображение в образы и сделать цифровых помощников намного полезнее.

Я также видел ближайшее будущее ПК с четырехъядерными процессорами, доступом к почти неограниченной вычислительной мощности Интернета (включая суперкомпьютеры Microsoft Azure, когда это необходимо) и встроенным ИИ, который мог бы использовать описанную выше технологию, чтобы помочь этому компьютеру. научитесь хоть раз, как общаться с нами, а не наоборот.

Короче говоря, Microsoft Build этого года была экстраординарной. То, о чем они говорили, окажет значительное и во многом положительное влияние на наше будущее.