روبوتات إنفيديا ذاتية التعلم، عنقود تينسنت المكون من 10 آلاف وحدة معالجة رسومية، ومقال تأبيني لمستقبل البشرية

طور باحثو NVIDIA إطار عمل ENPIRE للتحسين الذاتي للروبوتات في العالم الحقيقي، ويتكون من وحدات البيئة وتحسين السياسة والنشر والتطور. يعمل على أتمتة التقييم وإعادة التهيئة، مما يمكن الروبوتات من تعلم مهام بارعة مثل PushT وإدخال وحدات معالجة الرسوميات (GPU) بنسبة نجاح تصل إلى 99%. نشرت Tencent نظام ARGUS لتتبع منخفض التكلفة وتحليل الوقت الفعلي للتدريب واسع النطاق، وتم نشره على مجموعة تضم أكثر من 10000 وحدة معالجة رسوميات (GPU) لمدة ستة أشهر، لتشخيص مشاكل مثل المتأخرين الحسابيين وتدهور الاتصال. يجادل مقال فرناندو بوريتي بأنه في صراع وجودي، ستقلل الدول من السيطرة البشرية على الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي في النهاية إلى جعل البشر طبقة عليا أثرية، مع اتخاذ الذكاء الاصطناعي لجميع القرارات. أصدرت جامعة كاليفورنيا في بيركلي مجموعة LOCUS التي تحتوي على حوالي 2.2 مليون صف من رموز الأوامر البلدية الأمريكية لدعم أبحاث الذكاء الاصطناعي القانونية. تحذر ورقة ماثيو توكسون من أن الخبراء يقللون تاريخياً من التأثيرات التكنولوجية ومن المرجح أن يكونوا مخطئين بشأن الذكاء الاصطناعي، مستشهداً بأمثلة مثل تشكك الانشطار النووي وتفاؤل الإنترنت.