AGI 달성을위한 클라우드 인프라 향상

인공 일반 정보 (AGI)는 인공 지능 분야에서 가장 야심 찬 목표를 나타냅니다. AGI는 다양한 영역에서 추론, 이해 및 학습을 포함하여 인간과 같은인지 능력을 모방하려고합니다.

클라우드 인프라의 현재 상태는 AGI 시스템에 필요한 계산 및 학습 요구 사항을 지원하기에 충분하지 않습니다. AGI를 실현하려면 클라우드 인프라의 상당한 개선이 필수적입니다.

클라우드 인프라 개선을위한 주요 영역

여러 주요 영역은 다음과 같이 AGI 개발을 지원하기 위해 상당한 향상이 필요합니다.

핵심 인프라 계층

계산 전력 스케일링

현재 클라우드 인프라는 CPU와 같은 일반 목적 하드웨어를 중심으로 구축되며, 기계 학습 작업을 위해 GPU, TPU 등과 같은 특수 하드웨어와 같은 정도로 구축됩니다. 그러나 AGI는 현재 사용 가능한 것보다 훨씬 더 큰 계산 자원을 요구합니다. GPU는 딥 러닝 작업에 효과적이지만 AGI에 필요한 극심한 확장 성과 복잡성에 부적절합니다.

이를 해결하기 위해 클라우드 제공 업체는 AGI 시스템이 요구하는 복잡한 계산을 처리하도록 설계된 특수 하드웨어에 투자해야합니다. 큐 비트를 사용하는 Quantum Computing은 AGI의 클라우드 인프라에 혁명을 일으킬 수있는 유망한 영역 중 하나입니다. 양자 컴퓨터는 클래식 컴퓨터보다 더 강력한 컴퓨터를 수행 할 수있어 AGI 시스템이 정교한 알고리즘을 실행하고 전례없는 규모로 복잡한 데이터 분석을 수행 할 수 있습니다.

데이터 처리 및 스토리지

AGI는 전적으로 계산 능력에 관한 것이 아닙니다. 또한 광대하고 다양한 데이터 세트에서 실시간으로 배울 수있는 능력이 필요합니다. 인간은 정보를 끊임없이 처리하여 해당 입력에 따라 이해와 행동을 조정합니다. 마찬가지로 AGI는 다양한 유형의 데이터, 상황에 맞는 정보 및 환경과의 상호 작용에서 지속적으로 배워야합니다.

AGI를 지원하기 위해 클라우드 인프라는 대량의 데이터를 처리하는 능력을 향상시키고 실시간 학습을 용이하게해야합니다. 여기에는 다양한 유형의 구조화되지 않은 데이터를 고속으로 처리하고 저장할 수있는 고급 데이터 파이프 라인 구축이 포함됩니다. AGI 시스템이 즉석에서 반응, 적응 및 학습 할 수 있도록 데이터에 실시간으로 액세스 할 수 있어야합니다. 클라우드 시스템은 또한 AI 시스템이 새로운 데이터에서 점차 학습 할 수 있도록 기술을 구현해야합니다.

에너지 효율

AGI를 달성하는 데 필요한 엄청난 계산 능력은 상당한 양의 에너지를 소비 할 것이며, 오늘날의 클라우드 인프라는 규모의 AGI 시스템을 실행하는 에너지 요구를 처리 할 수 없습니다. 데이터 센터의 에너지 소비는 이미 중대한 관심사이며, AGI는 에너지 사용량을 최적화하기위한 단계를 수행하지 않으면이 문제를 악화시킬 수 있습니다.

이를 해결하기 위해 클라우드 제공 업체는 최소한의 전력 소비로 계산을 수행하는 프로세서 설계 및 메모리 시스템을 포함하여보다 에너지 효율적인 하드웨어에 투자해야합니다. 또한 데이터 센터는 공기 기반 또는 액체 기반 냉각 솔루션과 같은 AGI 작업량을 실행하는 환경 영향을 완화하기 위해 지속 가능한 냉각 기술을 구현해야합니다.

응용 프로그램 계층

고급 알고리즘

오늘날 AI 시스템은 잘 정의되고 좁은 문제를 해결하는 데 능숙하지만 AGI는 인간 능력과 유사한 다양한 작업에 걸쳐 일반화 할 수 있어야합니다. AGI는 한 맥락에서 학습 된 지식을 완전히 다른 상황으로 이전 할 수 있어야합니다. 깊은 신경망과 같은 현재 기계 학습 알고리즘은 이와 관련하여 제한되어 있으며, 많은 양의 라벨이 붙은 데이터가 필요하며 전송 학습에 어려움을 겪고 있습니다.

보다 효과적인 일반화를 가능하게하는 새로운 학습 알고리즘의 개발은 AGI가 등장하는 데 중요합니다. 미리 정의 된 라벨없이 시스템을 배울 수있는 감독되지 않은 학습은 또 다른 유망한 길입니다. 이러한 기술을 클라우드 인프라에 통합하는 것은 AGI를 달성하는 데 필수적입니다.

보안 및 규정 준수

클라우드 채택이 증가함에 따라 보안과 규정 준수는 여전히 최고 수준입니다. 다른 구름에 통합 된 보안 프로토콜이 있어야합니다. 이 표준화를 통해 다중 클라우드 환경에서 데이터 암호화, 인증 및 액세스 제어 정책을보다 쉽게 관리 할 수있어 민감한 데이터가 보호됩니다. 또한 모니터링 및 감사를위한 통합 도구를 제공하여 클라우드 보안에 대한 포괄적 인 관점을 제공 할 수 있습니다.

공동 연구 및 학제 간 협업

AGI를 달성하려면 다양한 분야에서 돌파구가 필요하며 클라우드 인프라 제공 업체는 여러 분야의 전문가와 협력하여 AGI에 필요한 도구와 모델을 개발해야합니다. 클라우드 제공 업체는 계산적으로 강력 할뿐만 아니라 안전하고 인적 가치와 조정하는 AGI 시스템을 개발하기 위해 협업 연구를 장려해야합니다. 클라우드 인프라 제공 업체는 오픈 리서치 플랫폼 및 학제 간 팀을 지원함으로써 AGI에 대한 진도를 가속화 할 수 있습니다.

작동 계층

분산 및 분산 컴퓨팅

AGI 시스템에는 여러 노드에 배포해야 할 수있는 방대한 양의 데이터 및 계산이 필요합니다. 현재 클라우드 서비스는 중앙 집중식이며 강력한 데이터 센터에 의존하여 AGI가 증가함에 따라 병목 현상이 될 수 있습니다. 클라우드 인프라는보다 분산 된 아키텍처를 향해 진화해야하므로 컴퓨팅 전원이 여러 에지 장치 및 노드에 배포 될 수 있습니다.

Edge Computing은 데이터가 생성되는 위치에 더 가깝게 컴퓨팅을 제공하고 대기 시간을 줄이며 워크로드를보다 효율적으로 배포함으로써 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이를 통해 AGI 시스템은 중앙 클라우드 리소스의 전력을 활용하면서 데이터를 로컬로 처리하여보다 효과적으로 작동 할 수 있습니다.

구름 전체의 상호 운용성이 증가했습니다

현재 클라우드 제공 업체는 종종 서로 잘 통신하지 않는 독점 시스템을 구축하여 다중 클라우드 환경을 사용하는 비즈니스의 비 효율성과 복잡성을 초래합니다. 이질적인 클라우드 시스템을 연결하여 크로스 클라우드 호환성을 증가시킬 수있는 범용 API가 필요합니다. 이를 통해 회사는 호환성 문제 나 공급 업체 잠금 장치에 직면하지 않고 각 공급자가 제공하는 최상의 서비스를보다 쉽게 사용하여 하이브리드 클라우드 환경의 증가를 촉진 할 수 있습니다.

스타 게이트 프로젝트

OpenAI가 발표 한 Stargate 프로젝트는 AI, 특히 AGI 발전을위한 인프라 요구를 해결하기 위해 설계된 중요한 이니셔티브입니다. 향후 4 년 동안 미국에 새로운 AI 인프라를 구축하기 위해 5 천억 달러를 투자 할 새로운 회사입니다. 상당한 투자와 고급 AI 인프라에 중점을 둔 Stargate 프로젝트는이 미래를 향한 중요한 단계를 나타냅니다. 또한 AGI 개발을 주도하기 위해 다양한 기술 및 인프라 부문에서 협력의 필요성을 강조합니다.

결론

AGI를 달성하려면 계산 능력, 알고리즘, 데이터 처리, 에너지 효율성 및 탈 중앙화를 포함하여 클라우드 인프라의 상당한 개선이 필요합니다. 클라우드 제공 업체는 양자 컴퓨터와 같은 특수 하드웨어에 투자하고 고급 학습 알고리즘 개발 및 데이터 파이프 라인을 최적화함으로써 AGI가 번성하는 데 필요한 기초를 구축 할 수 있습니다.

또한, 학제 간 협업과 지속 가능성에 대한 초점은 AGI가 책임감있게 개발되도록하기 위해 중요 할 것입니다. 위에서 논의한 클라우드 인프라의 개선은 우리에게 AGI에 더 가까워 질 것입니다. 도전 과제는 남아 있지만 클라우드 인프라를 향상시키기위한 지속적인 노력은 AGI가 현실이되는 미래의 토대를 마련하고 있습니다.