Корпорация Microsoft рассматривает необычный способ привлечения дополнительных вычислительных ресурсов для развития искусственного интеллекта. В опубликованной патентной заявке описана система, которая позволит использовать свободные мощности пользовательских компьютеров и смартфонов для обучения ИИ-моделей. Взамен владельцы устройств смогут получать вознаграждение — от денежных выплат и бонусов до доступа к более продвинутым версиям искусственного интеллекта.
Идея появилась на фоне растущего дефицита вычислительных ресурсов, необходимого для развития современных нейросетей. Причём Microsoft предлагает задействовать мощности, которые в обычных условиях попросту простаивают.
Как работает система распределённого обучения ИИ?
Патент Microsoft описывает инфраструктуру, объединяющую серверы, настольные компьютеры и мобильные устройства в единую вычислительную сеть.
Суть технологии заключается в том, чтобы передавать подключённым устройствам небольшие задания, связанные с обучением моделей искусственного интеллекта. Компьютеры пользователей будут выполнять эти задачи в периоды низкой активности — например, когда владелец не работает за устройством или использует его лишь для простых операций.
При этом система не собирается без разбора задействовать все доступные ресурсы. Она должна постоянно отслеживать состояние каждого подключённого устройства, оценивая:
- загрузку центрального процессора (CPU);
- использование графического процессора (GPU);
- объём занятой оперативной памяти;
- температуру компонентов;
- энергопотребление;
- пропускную способность памяти;
- количество вычислительных задач, ожидающих выполнения.
На основании этих показателей система сможет определять, какую часть вычислительной мощности можно безопасно использовать для сторонних задач и в какие моменты это допустимо.
По сути, Microsoft предлагает создать распределённую вычислительную инфраструктуру, в которой тысячи или даже миллионы обычных устройств смогут совместно выполнять работу, традиционно возлагаемую на крупные серверные центры обработки данных.
Зачем Microsoft понадобились ресурсы обычных компьютеров?
Обучение современных ИИ-моделей требует колоссальных вычислительных мощностей. Особенно важную роль здесь играют графические процессоры — GPU, архитектура которых хорошо приспособлена к параллельным вычислениям, необходимым для работы нейросетей.
Проблема заключается в том, что по мере усложнения искусственного интеллекта потребность в вычислительных ресурсах продолжает расти. Это создаёт дополнительную нагрузку на производителей процессоров и памяти, а также способствует удорожанию компьютерных комплектующих.
Ситуацию усугубляет стремительное строительство центров обработки данных, предназначенных для ИИ. Крупные технологические компании активно закупают ускорители вычислений и модули оперативной памяти, формируя огромный спрос на соответствующую продукцию.
На этом фоне даже прозвучавшее ранее заявление генерального директора OpenAI Сэма Альтмана (Sam Altman) вызвало заметную реакцию. Он высказал мысль, что оперативная память, которая простаивает в домашних устройствах, могла бы приносить больше пользы в серверной инфраструктуре компаний, занимающихся искусственным интеллектом. Это заявление вызвало недовольство пользователей, опасающихся, что интересы индустрии ИИ начинают вступать в противоречие с потребностями обычных владельцев компьютеров.
Предложение Microsoft выглядит попыткой найти компромисс: вместо того чтобы просто забирать свободные вычислительные ресурсы, компания предлагает владельцам устройств получать за них вознаграждение.
Чем Microsoft собирается расплачиваться с пользователями?
В патенте рассматривается несколько вариантов компенсации.
В частности, участники программы потенциально смогут получать:
- денежное вознаграждение за предоставленные вычислительные мощности;
- кредиты для покупок программного обеспечения и других цифровых продуктов;
- расширенный доступ к ИИ-моделям, в том числе к тем, в обучении которых участвовало их устройство.
Последний вариант особенно интересен. Получается своеобразная модель обмена: пользователь предоставляет часть ресурсов своего компьютера, а взамен получает возможность пользоваться более совершенными инструментами искусственного интеллекта.
При этом выполнение вычислительных задач предполагается разбить на небольшие фрагменты — микрозадачи. Они будут распределяться между подключёнными устройствами с учётом их текущей доступности и репутации, то есть истории корректного выполнения предыдущих заданий.
Такой подход позволит не только гибко распределять нагрузку, но и учитывать надёжность каждого участника сети.
Станет ли патент реальным продуктом?
Пока говорить о запуске подобной системы преждевременно. Сам факт подачи патентной заявки вовсе не означает, что Microsoft обязательно реализует описанную технологию или предложит её пользователям в виде коммерческого сервиса.
Тем не менее сама концепция заслуживает внимания. Распределённые вычисления давно используются в научных проектах и некоторых коммерческих системах. Однако идея массового привлечения домашних компьютеров и смартфонов именно для обучения искусственного интеллекта может стать новым этапом развития этой модели.
Стоит учитывать и практические вопросы, которые предстоит решить, если проект когда-нибудь выйдет за рамки патента. Например, как система будет влиять на энергопотребление устройств, насколько заметной окажется дополнительная нагрузка, как будут защищаться пользовательские данные и каким образом будет рассчитываться справедливое вознаграждение.
Впрочем, направление движения индустрии вполне очевидно: по мере роста ИИ-моделей технологическим компаниям требуется всё больше вычислительных ресурсов. И если раньше основным решением было строительство новых дата-центров, то теперь Microsoft рассматривает возможность превратить миллионы простаивающих домашних устройств в часть глобальной инфраструктуры искусственного интеллекта.
