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Gli agenti dell'apprendimento per rinforzo, sistemi di intelligenza artificiale che imparano per tentativi ed errori, possono trasformare il calcolo in nuove conoscenze. Questo è l'obiettivo principale di una collaborazione tra NVIDIA e Ineffable Intelligence, laboratorio britannico fondato da David Silver, architetto di AlphaGo, emerso di recente dalla fase di stealth.

Un Obiettivo Comune: Sistemi Che Imparano Continuamente

"Il prossimo orizzonte dell'intelligenza artificiale è rappresentato dagli 'superimparatori', sistemi che apprendono continuamente dall'esperienza", ha dichiarato Jensen Huang, fondatore e CEO di NVIDIA. "Siamo entusiasti di collaborare con Ineffable Intelligence per progettare insieme l'infrastruttura per l'apprendimento per rinforzo su larga scala, poiché spingono i confini dell'IA e avviano una nuova generazione di sistemi intelligenti".

David Silver ha espresso che la sfida attuale richiede un approccio fondamentalmente diverso. "Fino ad ora, i ricercatori hanno risolto il problema più semplice dell'IA: costruire sistemi che conoscano tutto ciò che l'essere umano già conosce. Ora dobbiamo affrontare il problema più difficile: come costruire sistemi in grado di scoprire nuove conoscenze da soli. Questo richiede un'architettura completamente diversa, sistemi che imparino dall'esperienza".

Risorse Esfuerzi Tecnici Per Un Nuovo Paradigma

A differenza della preallenamento, dove un dataset fisso di informazioni umane fluisce attraverso il sistema, il carico di lavoro dell'apprendimento per rinforzo genera i propri dati in tempo reale. Il sistema deve agire, osservare, valutare e aggiornarsi continuamente in ciclo chiuso, mettendo a dura prova interconnessioni, banda di memoria e servizi in modi diversi rispetto alla preallenamento. Inoltre, i dati su cui si addestrerà saranno forme complesse di esperienza che si differenziano da quelle umane, richiedendo nuove architetture di modelli e algoritmi di addestramento.

Questa è l'area su cui NVIDIA e Ineffable Intelligence concentrano il proprio lavoro tecnico: costruire un pipeline in grado di alimentare sistemi di apprendimento per rinforzo su larga scala. Ingegneri delle due aziende hanno iniziato a esplorare il miglior approccio per creare questa infrastruttura di addestramento.

Il lavoro parte da NVIDIA Grace Blackwell e verrà tra i primi a esplorare la piattaforma in uscita NVIDIA Vera Rubin. L'obiettivo è comprendere la prossima generazione di hardware e software necessaria al settore dell'intelligenza artificiale man mano che si sposta dagli dati umani verso modelli che imparano attraverso