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NVIDIA's Plan To Build AI That Understands The Real World — With Rev Lebaredian
2025/2/5
Big Technology Podcast
R
Rev Lebaredian
Rev Lebaredian: 我认为Jevons Paradox很好地解释了为什么降低AI的成本会增加需求,因为这会解锁更多应用。NVIDIA选择计算机图形作为首个计算问题,因为它是一个永无止境的问题,持续的创新需求推动市场增长。智能是所有计算问题中最‘无限’的,更多的计算能力可以创造更高的智能,提高AI效率将增加其经济价值和市场需求。过去十年GPU在张量运算方面的性能提升了百万倍,这不仅来自硬件,还来自软件算法的改进。DeepSeq的进步延续了GPU在AI性能提升上的十年趋势。
要创造真正智能的机器,需要在AI中融入常识和物理知识,而不能仅仅依赖文本数据。AI的下一步是将相同的技术应用于物理世界,让AI学习物理规则而不是语言规则。未来最有价值的AI将能够与物理世界互动。将AI应用于物理世界将带来比信息技术更大的价值,因为物理世界市场的规模远大于信息技术市场。
训练物理世界AI不仅仅是输入文本描述,还包括视频、3D数据和物理模拟数据。NVIDIA Cosmos项目的目标是构建能够理解物理世界的机器人大脑,这项工作已经持续了大约十年。训练机器人大脑需要提供物理世界的经验数据,而模拟是获取这些数据的有效途径。NVIDIA Omniverse平台用于创建物理精确的模拟世界,用于训练和测试AI。Cosmos项目提供开源模型、工具和数据管道,以促进物理AI的开发。Cosmos项目面向所有需要与物理世界交互的应用,包括机器人、自动驾驶和传感器等领域。物理世界AI可以利用文本模型的知识库,并结合其他数据模式进行学习。AI的学习方式与人类相似,通过多种感官同时接收信息并建立关联。
虽然视频生成模型在理解物理方面取得了令人惊讶的进展,但仍然存在缺陷,例如缺乏物体持久性。目前的视频生成模型对物理世界的理解程度可能只有5%-10%,还有很大的提升空间。NVIDIA不仅仅是芯片公司,还开发软件和AI技术,以支持其加速计算平台。NVIDIA在大型语言模型的早期发展中发挥了关键作用,并开源了相关软件。机器人不会一夜之间取代所有人类工作,而是在解决劳动力短缺问题方面发挥作用。全球面临劳动力短缺问题,机器人可以填补这一缺口。人形机器人首先会在工业领域得到广泛应用,因为劳动力短缺和更容易被企业接受。AI将彻底改变好莱坞电影制作,使制作更逼真、更低成本的电影成为可能。机器人技术在战争中的应用具有巨大潜力,但也存在潜在的危险,需要建立规则和机制来防止滥用。NVIDIA的成功源于其长期坚持核心技术和人才培养。
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