Funtsera itzuliz, AIGCren aurrerapena singularitatean hiru faktoreren konbinazioa da:

1. GPT giza neuronen erreplika bat da

NLP-k irudikatzen duen GPT AI sare neuronal informatikoen algoritmo bat da, bere funtsa giza garun-kortexean neurona-sareak simulatzea da.

Hizkuntzaren, musikaren, irudien eta baita dastamenaren informazioaren prozesamendua eta irudimen adimentsua gizakiak pilatutako funtzioak dira.

garuna "proteina-ordenagailu" gisa epe luzeko bilakaeran.

Beraz, GPT da, berez, antzeko informazioa prozesatzeko imitaziorik egokiena, hau da, egiturarik gabeko hizkuntza, musika eta irudiak.

Haren prozesatzeko mekanismoa ez da esanahia ulertzea, findu, identifikatzeko eta elkartzeko prozesu bat baizik.Hau oso bat da

gauza paradoxikoa.

Hasierako hizkera semantikoaren ezagutza algoritmoek funtsean gramatika eredu bat eta hizketa datu-base bat ezarri zituzten, gero hizkera hiztegiarekin mapatu zuten.

gero, hiztegia gramatika datu-basean jarri zuen hiztegiaren esanahia ulertzeko, eta, azkenik, aitorpen emaitzak lortu zituen.

Sintaxiaren aitorpenaren "mekanismo logiko" honen aitorpen-eraginkortasuna % 70 inguruan ibili da, ViaVoice aitorpena adibidez.

IBMk 1990eko hamarkadan sartutako algoritmoa.

AIGC ez da horrela jokatzea.Bere funtsa ez da gramatika zaintzea, baizik eta sare neuronaleko algoritmo bat ezartzea ahalbidetzen duena

ordenagailua hitz ezberdinen arteko lotura probabilistikoak zenbatzeko, hau da, konexio neuronalak dira, ez konexio semantikoak.

Gure ama hizkuntza gaztetan ikastearen antzera, modu naturalean ikasi genuen, "subjektua, predikatua, objektua, aditza, osagarria" ikasi beharrean.

eta gero paragrafo bat ulertzea.

Hau da AIaren pentsamendu eredua, hau da, aitorpena, ez ulermena.

Hau da, halaber, AIren garrantzi subertsiboa mekanismo klasikoen eredu guztietarako: ordenagailuek ez dute gai hau maila logikoan ulertu behar,

baizik eta barne-informazioaren arteko korrelazioa identifikatu eta ezagutu, eta gero ezagutu.

Esate baterako, potentzia-fluxuaren egoera eta sare elektrikoen iragarpena potentzia sareen simulazio klasikoan oinarritzen dira, non eredu matematiko bat

mekanismoa ezarri eta gero konbergitzen da algoritmo matrize baten bidez.Etorkizunean, agian ez da beharrezkoa izango.AIk zuzenean identifikatu eta aurreikusiko du a

nodo bakoitzaren egoeran oinarritutako eredu modal jakin bat.

Zenbat eta nodo gehiago egon, orduan eta ezagunagoa da algoritmo matrize klasikoa, algoritmoaren konplexutasuna handitzen baita

nodoak eta progresio geometrikoa handitzen da.Hala ere, AI-k nahiago du eskala oso handiko nodoen aldiberekotasuna izatea, AI-a ona delako identifikatzen eta

sare-modu seguruenak aurreikustea.

Go-ren hurrengo iragarpena den (AlphaGOk hurrengo dozenaka urrats iragar ditzake, urrats bakoitzerako aukera ugarirekin) edo iragarpen modala.

Eguraldi sistema konplexuetan, AIren zehaztasuna eredu mekanikoena baino askoz handiagoa da.

Gaur egun sare elektrikoak AI behar ez duen arrazoia da 220 kV-ko eta hortik gorako nodoen kopurua foruek kudeatzen duten sare elektrikoetan.

bidalketa ez da handia, eta baldintza asko ezartzen dira matrizea linealizatzeko eta gutxitzeko, eta horrek konputazio-konplexutasuna asko murrizten du.

mekanismo eredua.

Hala ere, banaketa sareko potentzia-fluxuaren fasean, hamarnaka mila edo ehunka mila potentzia-nodo, karga-nodo eta tradizional

banaketa-sare handi batean algoritmoak ez du indarrik.

Uste dut etorkizunean posible izango dela AIaren ereduen aitorpena banaketa sare mailan.

2. Egituratu gabeko informazioa metatzea, trebatzea eta sortzea

AIGCk aurrerapauso bat eman izanaren bigarren arrazoia informazio metaketa da.Hizketaren A/D bihurtzetik (mikrofonoa+PCM

laginketa) irudien A/D bihurketara (CMOS+kolore-espazioaren mapak), gizakiek datu holografikoak metatu dituzte ikusmenean eta entzumenean.

eremuak kostu oso baxuan azken hamarkadetan.

Bereziki, kameren eta telefono adimendunen hedapen handia, gizakientzako ikus-entzunezkoen eremuan egituratu gabeko datuen pilaketa.

ia zero kostuan, eta Interneten testu-informazioaren pilaketa leherkorra da AIGC prestakuntzarako gakoa - prestakuntza-datu multzoak merkeak dira.

Goiko irudiak datu globalen hazkunde-joera erakusten du, eta horrek argi erakusten du joera esponentziala.

Datu-metaketaren hazkunde ez-lineal hau AIGCren gaitasunen hazkunde ez-linealaren oinarria da.

BAINA, datu horietako gehienak egituratu gabeko ikus-entzunezko datuak dira, kostu zerorekin pilatzen direnak.

Energia elektrikoaren arloan ezin da hori lortu.Lehenik eta behin, energia elektrikoaren industria gehienak datu egituratuak eta erdi egituratuak dira, esaterako

tentsioa eta korrontea, denbora serieko datu-multzo puntualak eta erdi egituratuak.

Egiturazko datu-multzoak ordenagailuek ulertu behar dituzte eta "lerrokatzea" behar dute, esate baterako, gailuen lerrokatzea: tentsioa, korrontea eta potentzia datuak.

etengailu baten nodo honetara lerrokatu behar da.

Zailagoa da denbora-lerrokatzea, tentsioa, korrontea eta potentzia aktiboa eta erreaktiboa denbora-eskalan oinarrituta lerrokatzea eskatzen duena, horrela

ondorengo identifikazioa egin daiteke.Aurrera eta alderantzizko norabideak ere badaude, lau koadranteetan lerrokadura espaziala direnak.

Testu-datuek ez bezala, lerrokatzea eskatzen ez dutenez, paragrafo bat ordenagailura botatzen da, informazio-elkarte posibleak identifikatzen dituena.

bere kabuz.

Arazo hau lerrokatzeko, hala nola negozio-banaketaren datuen ekipamenduen lerrokatzea, etengabe behar da lerrokatzea, ertainera eta

tentsio baxuko banaketa-sarea ekipoak eta lineak gehitzen, ezabatzen eta aldatzen ari dira egunero, eta sareko enpresek lan-kostu handiak gastatzen dituzte.

"Datuen oharpena" bezala, ordenagailuek ezin dute hau egin.

Bigarrenik, energiaren sektorean datuak eskuratzearen kostua handia da, eta hitz egiteko eta argazkiak ateratzeko telefono mugikorra izan beharrean sentsoreak behar dira.”

Tentsioa maila batean jaisten den bakoitzean (edo potentzia banaketa-erlazioa maila batean jaisten den bakoitzean), beharrezko sentsorearen inbertsioa handitzen da.

magnitude ordena batean gutxienez.Karga alboko (mutur kapilarra) sentsazioa lortzeko, are gehiago inbertsio digital masiboa da”.

Sare elektrikoaren modu iragankorra identifikatu behar bada, doitasun handiko maiztasun handiko laginketa behar da, eta kostua are handiagoa da.

Datuak eskuratzearen eta datuen lerrokatzearen kostu marjinal oso altua dela eta, sare elektrikoak ezin du lineal ez-lineal nahikoa pilatu.

datu-informazioaren hazkundea algoritmo bat trebatzeko AI berezitasunera iristeko.

Datuen irekitasuna aipatzearren, ezinezkoa da power AI startup batentzat datu horiek lortzea.

Hori dela eta, AI aurretik, beharrezkoa da datu multzoen arazoa konpontzea, bestela AI kode orokorra ezin da trebatu AI on bat ekoizteko.

3. Potentzia konputazionalaren aurrerapena

Algoritmoez eta datuez gain, AIGCren singularitatearen aurrerapena ere aurrerapen bat da konputazio-potentzian.CPU tradizionalak ez dira

eskala handiko aldibereko konputazio neuronaletarako egokia.Hain zuzen, 3D jokoetan eta filmetan GPUak aplikatzea da eskala handiko paraleloa egiten duena

koma mugikorrean+streaming konputazioa posible da.Moore-ren Legeak gehiago murrizten du konputazio-potentzia unitate bakoitzeko kostu konputazionala.

Power grid AI, etorkizuneko joera saihestezina

Banatutako energia fotovoltaiko eta banatutako energia biltegiratzeko sistema ugari integratuz, baita aplikazioaren eskakizunak ere.

kargaren alboko zentral birtualek, objektiboki beharrezkoa da iturri eta karga aurreikuspena egitea banaketa-sare publikoko sistemetarako eta erabiltzaileentzat.

banaketa (mikro) sare-sistemak, baita denbora errealeko potentzia-fluxuaren optimizazioa banaketa (mikro) sare-sistemetarako.

Banaketa-sarearen aldean konplexutasun konputazionala transmisio-sarearen programazioarena baino handiagoa da.Baita komertzio baterako ere

konplexua, dozenaka mila karga-gailu eta ehunka etengailu egon daitezke, eta AI oinarritutako mikro sare/banaketa sarearen funtzionamenduaren eskaria.

kontrola sortuko da.

Sentsoreen kostu baxuarekin eta potentziako gailu elektronikoen erabilera zabalarekin, hala nola egoera solidoko transformadoreak, egoera solidoko etengailuak eta inbertsoreak (bihurgailuak),

sare elektrikoaren ertzean sentsazioa, informatika eta kontrola integratzea ere joera berritzailea bihurtu da.

Beraz, sare elektrikoaren AIGC etorkizuna da.Hala ere, gaur egun behar dena ez da berehala AI algoritmo bat ateratzea dirua irabazteko,

Horren ordez, lehenik eta behin, AIk eskatzen dituen datu-azpiegiturak eraikitzeko arazoei aurre egin

AIGCren gorakada honetan, nahikoa lasai pentsatu behar da botere AIren aplikazio mailari eta etorkizunari buruz.

Gaur egun, AI potentziaren garrantzia ez da esanguratsua: adibidez, % 90eko iragarpen-zehaztasuna duen algoritmo fotovoltaiko bat jartzen da spot merkatuan.

% 5eko merkataritza desbideratze atalasearekin, eta algoritmoaren desbideratzeak merkataritza irabazi guztiak ezabatuko ditu.

Datuak ura dira, eta algoritmoaren konputazio-potentzia kanal bat da.Gertatzen den bezala, hala izango da.