Come le GPU dei videogiochi hanno portato all’intelligenza artificiale

Come le GPU dei videogiochi hanno rivoluzionato l'intelligenza artificiale

C’è una lunga storia di videogiochi e intelligenza artificiale. Mentre la maggior parte delle persone sa che l’IA è stata addestrata per battere i videogiochi o competere contro i giocatori umani, o persino per essere utilizzata per addestrare algoritmi di apprendimento per rinforzo, non molti sono consapevoli del lato hardware delle cose. Come ha portato l’evoluzione dei processori per videogiochi a ciò che conosciamo come IA moderna? Recentemente, abbiamo parlato con Jack McCauley, un ingegnere famoso per il suo lavoro sull’Oculus VR headset originale e sui controller della chitarra di Guitar Hero, del ruolo dei videogiochi nello sviluppo dell’intelligenza artificiale. Ecco alcuni punti chiave dell’intervista, e puoi guardare il video completo dell’intervista qui.

Le GPU dei Videogiochi Portano all’IA

Una GPU, anche chiamata unità di elaborazione grafica che elabora i video per un computer o dispositivo di gioco, viene utilizzata per visualizzare ciò che si vede su uno schermo. Più potente è la tua GPU, più puoi renderizzare grafiche complesse e realistiche a risoluzioni e frame rate più alti.

Jack McCauley ritiene che siamo i videogiochi con le GPU a ringraziare per l’intelligenza artificiale moderna. Le GPU dei videogiochi sono diventate i cavalli di battaglia per l’addestramento e l’esecuzione di modelli di apprendimento automatico e di apprendimento profondo. La loro capacità di eseguire calcoli massivamente paralleli in modo efficiente le rende ideali per gestire grandi set di dati, addestrare reti neurali complesse ed effettuare inferenze in tempo reale. “L’IA si basa sul calcolo del tensore”, dice Jack. “Le GPU possono eseguire il calcolo del tensore che è necessario per l’IA. Questa potenza di elaborazione può persino consentirti di eseguire l’IA in tempo reale, e non potremmo farlo senza le GPU da gioco.”

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EVENTO – ODSC West 2023

Conferenza In-Persona e Virtuale

30 ottobre – 2 novembre

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Il Potenziale dell’IA nei Videogiochi

D’altra parte, facciamo un salto in avanti fino al 2023 e ora puoi utilizzare l’IA per migliorare lo sviluppo dei videogiochi. Jack McCauley continua a discutere di come l’IA possa accelerare gran parte del processo di sviluppo del gioco, come ad esempio come gli artisti possano utilizzare l’intelligenza artificiale per generare paesaggi, luoghi, e così via. Questo non sostituirebbe l’artista; piuttosto, lo aiuterebbe a fornire una base da cui partire, modificare e personalizzare, anziché partire da zero.

Cosa succederà?

Considerando quanto velocemente si sono sviluppati sia i campi dell’IA che dei videogiochi, è difficile dire cosa succederà. Mi aspetto che ci sarà un gioco del salto della rana tra i due, dove l’IA utilizza l’hardware per giochi per andare avanti, poi i giochi utilizzano l’IA per progredire, portando a GPU più potenti che l’IA adotterà, e così via.

Ci sono alcuni modi per imparare di più sui videogiochi e sull’IA insieme a ODSC West dal 30 ottobre al 2 novembre. In particolare, puoi dare un’occhiata alla sessione di Jack McCauley, “IA e Videogiochi: L’Evolutione”, lì!

Puoi anche controllare il nostro percorso su IA generativa e vedere come puoi utilizzare GenAI tu stesso! Alcuni titoli delle sessioni includono:

• Allineamento di LLM Open-source Utilizzando l’Apprendimento per Rinforzo
• IA generativa, agenti autonomi di IA e AGI – Come nuovi progressi nell’IA miglioreranno i prodotti che costruiamo
• Implementazione di GenAI in Pratica
• Ambito di LLM e modelli GPT nel Dominio della Sicurezza
• ottimizzazione del prompt con GPT-4 e Langchain
• Creazione di Applicazioni di IA Generativa: Uno Studio di Caso LLM
• Grafici: La prossima frontiera dell’esplicabilità di GenAI
• Diffusione stabile: una nuova frontiera per il paradigma del testo-immagine
• IA generativa, agenti autonomi e tecniche neurali: pioneristiche nella prossima era di giochi, simulazioni e metaverso
• IA generativa nelle aziende: Sblocco del potenziale e navigazione delle sfide
• Il cambiamento di paradigma dell’IA: Sotto il cofano di un grande modello di linguaggio
• Implementazione di GenAI affidabile