Ajay Sood 박사는 2022 년 인도의 세 번째 주요 과학 고문으로 임명되기 전에 방갈로르의 인도 과학 연구소에서 인도 최고의 물리학 자 중 한 명입니다. 그는 설명합니다 힌두교 인도가 인공 지능 및 양자 컴퓨터의 영역에 위치한 곳과 세계가 주요 기술 변화의 과관에있는 이유. 발췌 :
Deepseek의 출현을 어떻게 보십니까? 인도는 걱정하고 따라 잡을 자원이 있어야합니까?
Deepseek은 물론 모닝콜이지만 아마도 미국보다 미국인에게는 더 많을 것입니다. 나는 그것이 5 백만 달러에 불가피하게 개발되었다고 주장하는 것을 발견했으며 아마도 훨씬 더 많을 것입니다. 최근 보고서는 이에 대한 증거를 입증하는 것으로 보이며 다른 상황에서 15,000 ~ 20,000 GPU (그래픽 처리 장치)를 조립했으며 사용하고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 그것들이 동시에 일하게하는 데 관련된 혁신이 있습니다. 6,600 억 개의 매개 변수를 수행하는 대신 부문별로 수행했으며이를 병렬로 연결하는 방법이있었습니다. 그것이 획기적인 것입니다. 다른 사람들 도이 접근법을 사용하고 있다고 덧붙여 야합니다. 인도에서도. AI 임무에서 우리는 몇 가지 문제를 해결했습니다. 우리는 컴퓨팅 리소스를 보유하고 있으며이 임무는 필요한 기본 AI 모델을 개발할 것입니다. 이 모든 컴퓨터를 사용할 수있는 데이터 센터가 필요합니다. 정부는 민간 부문이 컴퓨팅 시설을 설립 할 수 있도록 입찰을 떠났다. 그리고 정부는 그 구매자가 될 것입니다. 정부는 모든 것이 필요하지 않을 수도 있지만 원하는대로 무엇이든지 필요합니다. 따라서 18,000 GPU의 컴퓨팅이 이미 계획되어 있습니다. 인도에는이 컴퓨팅 시설을 설치하는 7 ~ 8 명의 민간 부문 선수가 있습니다. 기본적인 대형 언어 모델 (LLM)을 개발하려면 모델을 훈련시키기 위해 데이터 세트가 필요합니다. 컴퓨팅 시설없이 어떻게 훈련 하시겠습니까? 그것이 지금 해결되고있는 것입니다.
인도가 현재 AI 임무를 발표하고 자체 기초 AI 모델을 갖기로 결정한 방식은 우리가 반응 모드에있는 것으로 보입니다. 인도가 사용자 정의 애플리케이션에 사용할 수있는 것을 조정하기보다는 자체 모델을 개발해야합니까?
기초 모델을 갖는 것은 필수입니다. 실제로, 우리는 2019 년 PM-Science, Technology, Innovation Advisory Council (PM-STIAC)에서 AI 미션을 결정했습니다. 그러나 우리는 Covid-19까지 2 년 반을 잃었습니다. 나는 우리가 AI를 쫓고 있다고 말하지 않을 것입니다.
우리 자신의 기초 모델이 있어야하든 오픈 소스 모델을 가져 와야하는지 여부는 토론입니다. 우리는 우리 자신의 요구가 있습니다. 우리는 우리 자신의 사용 사례를 가질 것입니다. 우리의 인구 통계는 매우 다릅니다. 우리의 다양성은 매우 다릅니다. 모델을 훈련시키고 싶을 때 필요한 모든 것. Open AI 모델은 우리 문화에 대한 훈련을받지 않습니다. 그러나 우리는 둘 다해야합니다.
그러나 당신은 우리 자신의 기초 모델이 우리 경제, 직업에 상당한 이익을 가져 오는 것을 보십니까?
대답은 예입니다. 하지 않으면 서비스 모드에 남아 있습니다. 당신은 기술 개발의 혁신을 결코 나오지 않을 것입니다. 우리는 수준에 도달했지만 그것은 세상의 끝이 아닙니다. 당신은 무언가에 대해 낙하산을 들이지 않고 '당신이 어디에 있든 일을 시작하고 그것을 만들겠다'고 말할 수는 없습니다. 기술과 과학에서는 그런 일이 일어나지 않습니다.
과학자로서, 당신은 AI의 발전이 일반적으로 인류에게 좋은 것으로 보입니까?
내 대답은 그렇습니다. 우리는 그것을 대체하지 않고 지원하는 것으로보아야합니다. AI가 일상적인 프로세스를 자동화 할 수 있다면 우리 사람들은 거기서부터 시작할 수 있습니다. 잘못된 것은 없습니다.
AI는 사람들이 항상 이해할 수없는 결과를 얻을 수 있기 때문에 소프트웨어와 질적으로 다른 것으로 보입니다.
나는 동의하지만, 그것이 당신이 설명 가능한 AI가 필요하고 사람들이 지금 그것을 개발하고있는 이유입니다. 답을 얻으면 AI를 그 대답으로 안내 한 출처를 알려야합니다. 전자 정보 기술부는 이에 대한 보고서를 가지고 있으며, 이는 2 월 28 일까지 공개 협의를위한 것이 었습니다.이 모든 것들을 처리했습니다.
최근 Microsoft는 토폴로지 핵심 아키텍처로 구동되는 최초의 양자 칩 인 Majorana 1을 개발하면서 성공을 거두었습니다. 특히 양자 컴퓨터가 여전히 실제 의미있는 문제를 해결하지 못할 때 얼마나 중요한가?
토폴로지 큐 비트 (보다 강력한 컴퓨터로 이어질 수있는 양자 정보를 저장하는 방법)는 이론적으로 알려져있었습니다. 그들은 8 퀘트 기계를 시연했습니다. 그들이 말한 것만 큼 성공적이라면 스케일링이 훨씬 빠릅니다. 토폴로지는 결함과 교란으로부터 큐빗을 보호하여 더 견고하게 만듭니다. 그것은 토포 전도체의 요점이며, 승리의 순간입니다. 30 년 전, 이것은 기본 과학으로 가설적이고 불가능 해 보였고 오늘날은 현실입니다. 나는 그것이 훌륭하다고 생각합니다.
양자 컴퓨터에서 일하는 모든 사람들 이이 과학 방향을 추구해야한다고 생각하십니까? 인도도 Majorana에서도 일해야합니까?
인도에는 일하는 그룹이 있습니다. 우리는 절대 제로가 아닙니다. 질문은 기술로 가져 가야한다는 것입니다. Microsoft의 이론 물리학 자 및 컴퓨터 및 재료 과학자 그룹은 모두 15 년 동안이 작업을 수행했습니다. 그러나 그들은 모든 과대 광고가 초전도 큐 비트 (양자 컴퓨팅에 대한 평행 접근)에 있었음에도 불구하고 포기하지 않았습니다. 그들은 그들이 올바른 길에 있다는 것을 알았습니다. 우리는 단지 무언가를 정죄하거나 무언가를 던지기 위해 서두르지 말아야합니다. 따라서 초전도 큐 비트가 나오는 것은 아닙니다. 양자 컴퓨팅에서는 여전히 어떤 모델이 이길 지 알지 못하기 때문에 우리는 볼 수 있습니다. 그리고 다음 패러다임은 Quantum ai입니다. 이것은 양자 컴퓨터를 사용하여 AI 모델을 훈련시키는 것을 의미 할 수 있습니다. 나는 그것이 무엇을 의미하는지 상상조차 할 수 없습니다. 아마도 모델과 훈련을 이해하는 완전히 새로운 방법 일 수도 있습니다. 그것이이 분야의 아름다움입니다. 우리는 새로운 시대의 수면에 있습니다.
게시 -2025 년 3 월 9 일 오후 10시 03 분입니다
