Die ChatGPT-Task Force wird von Europa eingerichtet
Das Gremium, das die nationalen Datenschutzbeauftragten Europas vereint, gab am Donnerstag bekannt, dass es eine Task Force für ChatGPT eingerichtet habe
Microsoft plant, KI auf Raspberry Pi zu bringen
Aus diesem Grund sind KI-Systeme auf lokale Sensoren angewiesen, um Eingabedaten zu sammeln, während leistungsstärkere Hardware in der Cloud die schwere Last der Ausgabedaten bewältigt. So funktionieren Siri und Amazon Alexa, so löst IBM Watson nahezu jede Aufgabe. Dennoch handelt es sich um einen begrenzten Ansatz, wenn es darum geht, ein intelligenteres IoT zu schaffen und Intelligenz ohne Internetverbindung anzuwenden.
„Das Hauptparadigma ist, dass diese (Sensoren) nutzlos sind“, sagte Manil Varma, leitender Forscher bei Microsoft Research India.
Jetzt haben Varmas Team in Indien und Microsoft-Forscher in Redmond, Washington (das gesamte Projekt wird vom Forscher Ofer Dekel geleitet) herausgefunden, wie man neuronale Netzwerke, die Synapsen von Maschinen, komprimieren kann. Lernen Sie von 32-Bit auf manchmal nur ein Bit und führen Sie es aus sie auf einem 10-Dollar-Raspberry Pi, einem kartengroßen Computer mit geringerem Stromverbrauch, vielen Anschlüssen und ohne Bildschirm. Es handelt sich wirklich um ein Open-Source-Motherboard, das überall abgebaut werden kann. Das Unternehmen gab diese Studie in einem Blogbeitrag bekannt.
Forscher Ofer Dekel mit einem winzigen Mikroprozessor, der eines Tages Algorithmen für maschinelles Lernen ausführen könnte
Die Arbeit von Microsoft ist Teil eines größeren Trends, der maschinelles Lernen näher an Geräte und Endbenutzer bringt.
Anfang dieses Monats kündigte Apple auf der WWDC-Konferenz eine neue API für maschinelles Lernen (Vision & Natural Language) an, die es Entwicklern ermöglicht, Apps mit nur wenigen Codezeilen auf maschinellem Lernen basierende Intelligenz hinzuzufügen. Sie stellten außerdem Core ML vor, damit Entwickler mit tieferen KI-Kenntnissen die Hardwarefunktionen voll ausschöpfen können. Das Modell von Apple hilft Entwicklern, Algorithmen für maschinelles Lernen anhand der von Apple bereitgestellten Bibliothek zu lehren. Dieses System konvertiert dann den Code, um KI auf dem Gerät auszuführen.
Offensichtlich steckt im Fall von Apple die Hardware in einem 700-Dollar-iPhone und die CPU ist viel leistungsstärker als alles, was auf einem Raspberry Pi zu finden ist. Aber dieser Trend ist auch sehr deutlich. Diese Unternehmen bringen KI näher an die Geräte der Benutzer heran, wo sie weniger auf den Zugriff auf riesige Datenmengen in der Cloud angewiesen ist.
„Wenn Sie auf der Straße fahren und keine Verbindung zum Netzwerk herstellen können, möchten Sie nicht, dass die KI nicht mehr funktioniert. Tatsächlich brauchen Sie es dann am meisten“, sagte Varma.
Mit diesem Ansatz können wir einfachere, sensorbasierte Aufgaben verstehen, die auch anhand von Standort, Absicht, letzten Aktionen oder Gerätedaten erlernt werden können. Kurzfristig könnte es die Lösung beispielsweise für eine Krebstherapie sein (eines der Interessengebiete von Watson Al bei IBM).
Für Microsoft ist dieser Raspberry Pi-Durchbruch einfach die erste Phase im Arbeitsablauf der Komprimierung neuronaler Netze, damit sie auf hierarchischen Mikrocontrollern ausgeführt werden können. Um dies zu erreichen, muss das Modell des maschinellen Lernens laut Microsoft 10.000-mal kleiner sein. Das ist ein Problem, an dem sie noch arbeiten.
Microsoft-Forscher planen, KI auf Raspberry Pi zu bringen
Gleichzeitig veröffentlichte Microsoft auf GitHub auch eine Vorschauversion des Machine-Learning-Algorithmus speziell für Raspberry Pi, wo Entwickler ihn ausprobieren und auf Raspberry Pi 3 und Raspberry Pi Zero nutzen können.
Schließlich ist dies Teil der Intelligent-Edge-Strategie von Microsoft, die CEO Satya Nadella Anfang des Jahres auf der Microsoft Build-Konferenz vorgestellt hat. Microsoft hofft, dass winzige, KI-betriebene Prozessoren aus Büros in die Kleidung gelangen, die wir tragen.
Für Varma, die ebenfalls unter Sehverlust leidet, ist die Forschung etwas persönlicher. Sein Team entwickelt einen Prototyp eines intelligenten Gehstocks, um seine Forschung zu veranschaulichen.
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