Маңызына кайрылсак, AIGCтин сингулярдуулуктагы жетишкендиги үч фактордун жыйындысы болуп саналат:

1. GPT адамдын нейрондорунун көчүрмөсү

NLP тарабынан сунушталган GPT AI – бул компьютердик нейрондук тармак алгоритми, анын маңызы адамдын мээ кортексиндеги нейрон тармактарын имитациялоо болуп саналат.

Тилди, музыканы, сүрөттөрдү, жада калса даам маалыматын кайра иштетүү жана акылдуу элестетүү – бул адам тарабынан топтолгон функциялар.

узак мөөнөттүү эволюция учурунда "белок компьютер" катары мээ.

Ошондуктан, GPT табигый түрдө окшош маалыматты, башкача айтканда, структураланбаган тилди, музыканы жана сүрөттөрдү иштетүү үчүн эң ылайыктуу имитация болуп саналат.

Аны иштетүү механизми маанини түшүнүү эмес, тескерисинче тактоо, аныктоо жана бириктирүү процесси.Бул абдан

парадоксалдуу нерсе.

Алгачкы кептин семантикалык таануу алгоритмдери негизинен грамматикалык моделди жана кеп маалымат базасын түздү, андан кийин кепти лексикага,

андан кийин лексиканын маанисин түшүнүү үчүн грамматикалык маалымат базасына лексиканы жайгаштырган жана акырында таануунун натыйжаларын алган.

Бул "логикалык механизмге" негизделген синтаксис таануунун натыйжалуулугу ViaVoice таануу сыяктуу 70%дын тегерегинде болуп калды.

алгоритм 1990-жылдары IBM тарабынан киргизилген.

AIGC мындай ойноо жөнүндө эмес.Анын маңызы грамматикага кам көрүү эмес, тескерисинче, нейрондук тармак алгоритмин түзүү болуп саналат.

Семантикалык байланыштар эмес, нейрондук байланыштар болгон ар кандай сөздөрдүн ортосундагы ыктымалдык байланыштарды эсептөө үчүн компьютер.

Эне тилибизди жаш кезибизден үйрөнгөндөй эле, биз аны «предмет, предикат, предмет, этиш, толуктооч» дегенди эмес, табигый түрдө үйрөндүк.

анан бир абзацты түшүнүү.

Бул AIнин ой жүгүртүү модели, бул түшүнүү эмес, таануу.

Бул ошондой эле AIнын бардык классикалык механизм моделдери үчүн диверсиялык мааниси - компьютерлер бул маселени логикалык деңгээлде түшүнүүнүн кереги жок,

бирок, тескерисинче, аныктоо жана ички маалыматтын ортосундагы өз ара байланышты таануу, анан аны билүү.

Мисалы, электр агымынын абалы жана электр тармактарынын болжолу классикалык электр тармактарынын симуляциясына негизделген, мында электр тармактарынын математикалык модели

механизми түзүлүп, андан кийин матрицалык алгоритм аркылуу бириктирилет.Келечекте, бул кереги жок болушу мүмкүн.AI түздөн-түз аныктайт жана болжолдойт

ар бир түйүн статусуна негизделген белгилүү модалдык үлгү.

Канчалык көп түйүндөр болсо, классикалык матрицалык алгоритм ошончолук популярдуу эмес, анткени алгоритмдин татаалдыгы санына жараша көбөйөт.

түйүндөр жана геометриялык прогрессия өсөт.Бирок, AI абдан чоң масштабдагы түйүндөрдүн конкуренциясын артык көрөт, анткени AI аныктоодо жана аныктоодо жакшы.

мүмкүн болгон тармак режимдерин болжолдоо.

Бул Go кийинки болжолдообу (AlphaGO ар бир кадам үчүн сансыз мүмкүнчүлүктөр менен кийинки ондогон кадамдарды алдын ала айта алат) же модалдык болжолдообу

татаал аба ырайы системаларынын AI тактыгы механикалык моделдерге караганда алда канча жогору.

Учурда электр тармактары АИди талап кылбаганынын себеби, 220 кВ жана андан жогору электр тармактарындагы түйүндөрдүн саны облустук бийлик тарабынан башкарылат.

диспетчердик чоң эмес жана матрицаны сызыктуу кылуу жана сейректөө үчүн көптөгөн шарттар коюлган, бул процесстин эсептөө татаалдыгын кыйла азайтат.

механизм модели.

Бирок, бөлүштүрүү тармагынын электр агымынын стадиясында он миңдеген же жүз миңдеген электр түйүндөрүнө, жүк түйүндөрүнө жана салттуу

чоң бөлүштүрүү тармагында матрицалык алгоритмдер алсыз.

Мен бөлүштүрүү тармагынын деңгээлинде AI үлгүсүн таануу келечекте мүмкүн болот деп ишенем.

2. Структураланбаган маалыматты топтоо, окутуу жана генерациялоо

AIGCтин ачылыш жасаганынын экинчи себеби - маалыматтын топтолушу.Кептин A/D конверсиясынан (микрофон+PCM

үлгү алуу) сүрөттөрдүн A/D конверсиясына (CMOS+түс мейкиндигин картага түшүрүү) адамдар көрүү жана угуу органдарында голографиялык маалыматтарды топтошкон.

акыркы бир нече ондогон жылдар ичинде өтө арзан жолдор менен талаалар.

Атап айтканда, камералар менен смартфондордун кеңири масштабда популярдуулугу, адамдар үчүн аудиовизуалдык чөйрөдө структураланбаган маалыматтардын топтолушу.

дээрлик нөлдүк наркы боюнча, жана Интернетте тексттик маалыматтын жарылуучу топтоо AIGC окутуунун ачкычы болуп саналат - окутуу маалымат топтому арзан.

Жогорудагы сүрөттө экспоненциалдык тенденцияны ачык көрсөткөн глобалдык маалыматтардын өсүү тенденциясы көрсөтүлгөн.

Маалыматтарды топтоонун сызыктуу эмес өсүшү AIGC мүмкүнчүлүктөрүнүн сызыктуу эмес өсүшү үчүн негиз болуп саналат.

БИРОК, бул маалыматтардын көбү структураланбаган аудио-визуалдык маалыматтар, алар нөлдүк баада топтолот.

Электр энергетикасы жагынан буга жетишүү мүмкүн эмес.Биринчиден, электр энергетикасынын көпчүлүгү структураланган жана жарым структураланган маалыматтар, мисалы

чыңалуу жана ток, алар убакыттык катарлардын жана жарым структураланган чекиттик маалымат топтому болуп саналат.

Структуралык берилиштер комплекттери компьютерлер тарабынан түшүнүлүшү керек жана "түздөөнү" талап кылат, мисалы, түзмөктү тегиздөө - чыңалуу, ток жана кубаттуулук маалыматтары

которуштурууну бул түйүнгө тууралоо керек.

Убакытты тегиздөө дагы кыйынчылыкты жаратат, ал чыңалууну, токту жана убакыттын масштабына негизделген активдүү жана реактивдүү кубаттуулукту тегиздөөнү талап кылат.

кийинки идентификация жүргүзүлүшү мүмкүн.Төрт квадрантта мейкиндик тегиздөө болгон алдыга жана артка багыттар да бар.

Тексттик маалыматтардан айырмаланып, тегиздөөнүн кереги жок, абзац жөн гана компьютерге ыргытылат, ал мүмкүн болгон маалыматтык бирикмелерди аныктайт.

өз алдынча.

Бул маселени тегиздөө үчүн, мисалы, бизнес бөлүштүрүү маалыматтарын жабдууларды тегиздөө, тегиздөө дайыма керек, анткени орто жана

Төмөн чыңалуудагы бөлүштүрүү тармагы күн сайын жабдууларды жана линияларды кошуп, өчүрүп жана өзгөртүп жатат, ал эми электр тармактар ​​компаниялары чоң эмгек чыгымдарын коротушат.

"Маалымат аннотациясы" сыяктуу, компьютерлер муну жасай албайт.

Экинчиден, энергетика тармагында маалыматтарды алуунун баасы кымбат, сүйлөө жана сүрөткө тартуу үчүн уюлдук телефондун ордуна сенсорлор талап кылынат.”

Ар бир жолу чыңалуу бир деңгээлге төмөндөйт (же электр бөлүштүрүү мамилелери бир деңгээлге төмөндөйт), талап кылынган сенсордук инвестиция көбөйөт

жок эле дегенде бир даражасы боюнча.Жүктөө тарабын (капиллярдык аягы) сезүүгө жетишүү үчүн, бул андан да чоң санариптик инвестиция.

Электр тармагынын өтмө режимин аныктоо зарыл болсо, жогорку тактыктагы жогорку жыштыктагы үлгүлөрдү алуу талап кылынат, ал эми баасы андан да жогору.

Маалыматтарды алуунун жана маалыматтарды тегиздөөнүн өтө жогорку чегинен улам, электр тармагы азыркы учурда жетиштүү сызыктуу эмес энергияны топтой албайт.

AI өзгөчөлүгүнө жетүү үчүн алгоритмди үйрөтүү үчүн маалымат маалыматынын өсүшү.

Берилиштердин ачыктыгын айтпаганда да, AI стартапынын бул маалыматтарды алуусу мүмкүн эмес.

Ошондуктан, AI алдында, маалымат топтомдорунун көйгөйүн чечүү керек, антпесе жалпы AI кодун жакшы AI өндүрүүгө үйрөтүү мүмкүн эмес.

3. Эсептөө кубаттуулугунун ачылышы

Алгоритмдерден жана маалыматтардан тышкары, AIGCтин сингулярлык ачылышы да эсептөө кубаттуулугундагы ачылыш болуп саналат.Салттуу процессорлор андай эмес

ири масштабдуу параллелдүү нейрондук эсептөө үчүн ылайыктуу.Бул чоң масштабдуу параллелдүү кылат 3D оюндарында жана кинолордо GPU колдонуу так болуп саналат

калкыма чекит + агымдуу эсептөө мүмкүн.Мур мыйзамы мындан ары эсептөө кубаттуулугунун бирдигине эсептелген чыгымдарды азайтат.

Электр тармагы AI, келечекте сөзсүз тенденция

Көптөгөн бөлүштүрүлгөн фотоэлектрдик жана бөлүштүрүлгөн энергияны сактоо тутумдарынын интеграциясы менен, ошондой эле колдонуу талаптары

виртуалдык электр станцияларын жүктөө жагында, коомдук бөлүштүрүү тармактарынын тутумдары жана колдонуучулар үчүн булак жана жүктөөнү болжолдоо объективдүү түрдө зарыл.

бөлүштүрүү (микро) тармактык системалар, ошондой эле бөлүштүрүү (микро) тармактык системалар үчүн реалдуу убакытта электр агымын оптималдаштыруу.

Бөлүштүрүүчү тармак тараптын эсептөө татаалдыгы чындыгында берүү тармагынын пландоосуна караганда жогору.Ал тургай, жарнама үчүн

татаал, он миңдеген жүктөөчү түзүлүштөр жана жүздөгөн өчүргүчтөр болушу мүмкүн жана AI негизиндеги микро тор/бөлүштүрүү тармагынын иштешине суроо-талап

көзөмөл пайда болот.

Сенсорлордун баасынын төмөндүгү жана катуу абалдагы трансформаторлор, катуу абалдагы өчүргүчтөр жана инверторлор (конверторлор) сыяктуу кубаттуу электрондук түзүлүштөрдү кеңири колдонуу менен,

электр тармагынын четинде сезүү, эсептөө жана башкаруунун интеграциясы да инновациялык тенденция болуп калды.

Ошондуктан, электр тармагынын AIGC келечеги болуп саналат.Бирок, бүгүнкү күндө акча табуу үчүн AI алгоритмин дароо чыгарбоо керек,

Анын ордуна, адегенде AI талап кылган маалымат инфраструктурасын куруу маселелерин чечиңиз

AIGCтин көтөрүлүшүндө, AI күчүн колдонуу деңгээли жана келечеги жөнүндө жетиштүү тынч ойлонуу керек.

Азыркы учурда AI кубаттуулугунун мааниси анча деле чоң эмес: мисалы, спот рыногунда болжолдоо тактыгы 90% болгон фотоэлектрдик алгоритм жайгаштырылган.

5% соода четтөө босогосу менен, ал эми алгоритм четтөө бардык соода пайда жок кылат.

Маалыматтар суу, ал эми алгоритмдин эсептөө күчү канал болуп саналат.Кандай болсо, ошондой болот.