Dr. Ajay Sood, bevor er 2022 zum dritten wissenschaftlichen Berater Indiens ernannt wurde, war einer der wichtigsten Physiker Indiens am Indian Institute of Science in Bangalore. Er erklärt zu Der Hindu Wo Indien in den Bereichen künstlicher Intelligenz und Quantencomputer positioniert ist und warum die Welt kurz vor dem technologischen Wandel steht. Auszüge:
Wie sehen Sie die Entstehung von Deepseek? Sollte Indien besorgt sein und haben wir die Ressourcen, um aufzuholen?
Deepseek ist natürlich ein Weckruf, aber vielleicht mehr für die Amerikaner als für uns. Ich finde die Behauptung, dass es für 5 Millionen Dollar unplausibel entwickelt wurde, und es ist wahrscheinlich viel mehr. Jüngste Berichte scheinen das zu bestätigen, und sie haben 15.000 bis 20.000 GPU (Grafikverarbeitungseinheiten) in einem anderen Kontext zusammengestellt und verwenden sie. Trotzdem besteht Innovationen damit, dass sie parallel arbeiten. Anstatt 660 Milliarden Parameter durchzuführen, hatten sie es in Bezug auf den Sektor und hatten Möglichkeiten, sie parallel zu verbinden. Das ist der Durchbruch. Obwohl ich hinzufügen muss, dass auch andere diesen Ansatz verwendet haben. Auch in Indien. In unserer KI -Mission haben wir mehrere Probleme angesprochen. Wir haben die Computerressourcen und diese Mission wird die erforderlichen grundlegenden KI -Modelle entwickeln. Sie benötigen die Rechenzentren, in denen alle diese Computer verfügbar sind. Die Regierung hat eine Ausschreibung für den privaten Sektor zur Einrichtung von Berechnungseinrichtungen erhalten. Und die Regierung wird der Käufer davon sein. Die Regierung braucht vielleicht nicht alles, aber was auch immer sie will. Daher sind bereits 18.000 GPU -Berechnungen geplant. In Indien gibt es sieben bis acht Akteure des privaten Sektors in Indien. Um grundlegende Großsprachenmodelle (LLM) zu entwickeln, benötigen Sie den Datensatz, um Ihr Modell zu trainieren. Wie werden Sie ohne Berechnungseinrichtungen trainieren? Das wird jetzt angesprochen.
Die Art und Weise, wie Indien nun eine KI -Mission angekündigt und beschlossen hat, über eigene grundlegende KI -Modelle zu verfügen, scheint es, dass wir uns in einem reaktiven Modus befinden. Ist es wichtig, dass Indien seine eigenen Modelle entwickelt, anstatt zu optimieren, was für benutzerdefinierte Anwendungen verfügbar ist?
Grundmodelle zu haben ist obligatorisch. Tatsächlich hatten wir uns 2019 für eine KI-Mission selbst im PM-Science, Technology, Innovation Advisory Council (PM-Stiac) entschieden, in dem ich Mitglied war. Aber wir haben zweieinhalb Jahre gegen Covid-19 verloren. Ich würde nicht sagen, dass wir KI jagen.
Unabhängig davon, ob wir ein eigenes Fundamentmodell haben oder ein Open -Source -Modell und eine Rekonfiguration nehmen müssen, ist die Debatte. Wir haben unsere eigenen Anforderungen. Wir werden unsere eigenen Anwendungsfälle haben. Unsere Demographie ist sehr unterschiedlich. Unsere Vielfalt ist sehr unterschiedlich. Alles, was benötigt wird, wenn Sie ein Modell trainieren möchten. Offenes KI -Modell wird nicht in unserer Kultur geschult. Wir müssen jedoch beides tun.
Aber sehen Sie wirklich unsere eigenen Fundamentmodelle, die zu einem angemessenen Gewinn für unsere Wirtschaft führen, Arbeitsplätze?
Die Antwort lautet ja. Wenn Sie dies nicht tun, bleiben Sie im Servicemodus. Sie werden niemals die Durchbrüche in der Entwicklung der Technologie herausholen. Wir haben ein Level erreicht, aber das ist nicht das Ende der Welt. Sie können nicht einfach etwas mit dem Fallschirm bringen und sagen: “Ich werde anfangen, von wo immer Sie zu arbeiten, und darauf aufbauen.” Es passiert in Technologie und Wissenschaft nicht so.
Sehen Sie als Wissenschaftler die Entwicklung von KI als allgemein gut für die Menschheit an?
Meine Antwort ist ja. Wir müssen es als etwas sehen, das unterstützt und nicht ersetzt. Wenn KI Routineprozesse automatisieren kann, können unsere Mitarbeiter von dort aus beginnen. Es ist nichts falsch.
KI scheint qualitativ von der Software zu unterscheiden, da sie häufig Ergebnisse erzielen kann, die die Menschen nicht immer verstehen können.
Ich stimme zu, aber deshalb brauchen Sie eine erklärbare KI und die Menschen entwickeln sie jetzt. Wenn ich eine Antwort bekomme, sollte ich über die Quelle informiert werden, die die KI zu dieser Antwort geführt hat. Das Ministerium für Elektronik und Informationstechnologie hat einen Bericht darüber, der bis zum 28. Februar für die öffentliche Konsultation vorgestellt wurde. Es hat sich um all diese Dinge gekümmert.
Kürzlich hat Microsoft Erfolg bei der Entwicklung von Majorana 1, dem ersten Quantenchip, der durch eine topologische Kernarchitektur angetrieben wurde. Wie bedeutend ist das-insbesondere wenn Quantencomputer immer noch keine realen Probleme lösen?
Topologische Qubits (eine Möglichkeit, Quanteninformationen zu speichern, die zu leistungsfähigeren Computern führen könnten) waren theoretisch bekannt. Sie haben eine 8-Qubit-Maschine demonstriert. Wenn das so erfolgreich ist, wie es so ist, wird die Skalierung viel schneller sein. Die Topologie schützt die Qubits vor Mängel und Störungen und macht sie robuster. Das ist der springende Punkt eines Topo-Leiters und ein triumphaler Moment. Vor dreißig Jahren war diese Grundlagenwissenschaft, die so hypothetisch und unmöglich schien, und heute ist es eine Realität. Ich finde es erstaunlich.
Denken Sie, dass jeder, der an Quantencomputern arbeitet, diese Richtung der Wissenschaft verfolgen sollte? Sollte auch Indien auch an Majorana arbeiten?
Es gibt Gruppen in Indien, die arbeiten. Wir sind nicht bei absoluter Null. Frage ist, dass sie es in die Technologie bringen müssen. Microsofts Gruppe theoretischer Physiker und Computer- und Materialwissenschaftler arbeitete 15 Jahre lang daran. Aber sie hatten nicht aufgegeben, obwohl der gesamte Hype auf supraleitender Qubit (ein paralleler Ansatz für das Quantencomputer) war, ist der Punkt, den Sie sehen müssen. Sie wussten, dass sie auf dem richtigen Weg waren. Wir sollten nicht in Eile sein, nur etwas zu verurteilen oder etwas zu werfen. Es ist also nicht so, dass supraleitende Qubits auskommen. Wir müssen sehen, weil wir im Quantencomputer immer noch nicht wissen, welches Modell gewinnen wird. Und dann ist das nächste Paradigma die Quanten -AI. Dies könnte bedeuten, KI -Modelle mit Quantencomputern zu trainieren. Ich kann mir nicht einmal vorstellen, was das bedeuten wird. Vielleicht ganz neue Arten zum Verständnis von Modellen und Training. Das ist die Schönheit dieses Feldes. Wir sind kurz vor einer neuen Ära.
Veröffentlicht – 09. März, 2025 22:03 Uhr IST
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