సారాంశానికి తిరిగి వస్తే, ఏకత్వంలో AIGC యొక్క పురోగతి మూడు కారకాల కలయిక:

1. GPT అనేది మానవ న్యూరాన్‌ల ప్రతిరూపం

NLP ద్వారా ప్రాతినిధ్యం వహించే GPT AI అనేది కంప్యూటర్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ అల్గోరిథం, దీని సారాంశం మానవ సెరిబ్రల్ కార్టెక్స్‌లోని న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను అనుకరించడం.

భాష, సంగీతం, చిత్రాలు మరియు రుచి సమాచారం యొక్క ప్రాసెసింగ్ మరియు తెలివైన కల్పన మానవునిచే సేకరించబడిన అన్ని విధులు

దీర్ఘకాలిక పరిణామం సమయంలో మెదడు "ప్రోటీన్ కంప్యూటర్".

అందువల్ల, GPT అనేది సారూప్య సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయడానికి సహజంగా అత్యంత అనుకూలమైన అనుకరణ, అంటే నిర్మాణాత్మక భాష, సంగీతం మరియు చిత్రాలను.

దాని ప్రాసెసింగ్ యొక్క విధానం అర్థాన్ని అర్థం చేసుకోవడం కాదు, కానీ శుద్ధి చేయడం, గుర్తించడం మరియు అనుబంధించే ప్రక్రియ.ఇది చాలా

విరుద్ధమైన విషయం.

ప్రారంభ స్పీచ్ సెమాంటిక్ రికగ్నిషన్ అల్గారిథమ్‌లు తప్పనిసరిగా వ్యాకరణ నమూనా మరియు స్పీచ్ డేటాబేస్‌ను ఏర్పాటు చేశాయి, తర్వాత ప్రసంగాన్ని పదజాలానికి మ్యాప్ చేశాయి,

పదజాలం యొక్క అర్థాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి పదజాలాన్ని వ్యాకరణ డేటాబేస్‌లో ఉంచారు మరియు చివరకు గుర్తింపు ఫలితాలను పొందారు.

ఈ "లాజికల్ మెకానిజం" ఆధారిత సింటాక్స్ రికగ్నిషన్ యొక్క గుర్తింపు సామర్థ్యం వయావాయిస్ రికగ్నిషన్ వంటి 70% చుట్టూ ఉంది

1990లలో IBM ప్రవేశపెట్టిన అల్గోరిథం.

AIGC ఇలా ఆడటం కాదు.దీని సారాంశం వ్యాకరణం గురించి పట్టించుకోవడం కాదు, బదులుగా న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ అల్గారిథమ్‌ను ఏర్పాటు చేయడం

వివిధ పదాల మధ్య సంభావ్య కనెక్షన్‌లను లెక్కించడానికి కంప్యూటర్, అవి నాడీ కనెక్షన్‌లు, సెమాంటిక్ కనెక్షన్‌లు కాదు.

మనం చిన్నతనంలో మన మాతృభాషను నేర్చుకున్నట్లే, “విషయం, సూచన, వస్తువు, క్రియ, పూరకము” నేర్చుకోకుండా సహజంగానే నేర్చుకున్నాము.

ఆపై ఒక పేరాను అర్థం చేసుకోవడం.

ఇది AI యొక్క ఆలోచనా నమూనా, ఇది గుర్తింపు, అవగాహన కాదు.

ఇది అన్ని క్లాసికల్ మెకానిజం మోడల్‌లకు AI యొక్క విధ్వంసక ప్రాముఖ్యత కూడా - కంప్యూటర్లు ఈ విషయాన్ని తార్కిక స్థాయిలో అర్థం చేసుకోవలసిన అవసరం లేదు,

కానీ అంతర్గత సమాచారం మధ్య సహసంబంధాన్ని గుర్తించి, గుర్తించి, ఆపై దానిని తెలుసుకోండి.

ఉదాహరణకు, పవర్ గ్రిడ్‌ల యొక్క పవర్ ఫ్లో స్థితి మరియు అంచనాలు క్లాసికల్ పవర్ నెట్‌వర్క్ అనుకరణపై ఆధారపడి ఉంటాయి, ఇక్కడ ఒక గణిత నమూనా

మాతృక అల్గారిథమ్‌ని ఉపయోగించి మెకానిజం స్థాపించబడింది మరియు తర్వాత కలుస్తుంది.భవిష్యత్తులో, ఇది అవసరం ఉండకపోవచ్చు.AI నేరుగా గుర్తిస్తుంది మరియు అంచనా వేస్తుంది a

ప్రతి నోడ్ యొక్క స్థితి ఆధారంగా నిర్దిష్ట మోడల్ నమూనా.

ఎక్కువ నోడ్‌లు ఉంటే, క్లాసికల్ మ్యాట్రిక్స్ అల్గోరిథం తక్కువ ప్రజాదరణ పొందింది, ఎందుకంటే అల్గోరిథం యొక్క సంక్లిష్టత సంఖ్యతో పెరుగుతుంది

నోడ్స్ మరియు రేఖాగణిత పురోగతి పెరుగుతుంది.అయినప్పటికీ, AI చాలా పెద్ద స్థాయి నోడ్ సమ్మేళనాన్ని కలిగి ఉండటానికి ఇష్టపడుతుంది, ఎందుకంటే AI గుర్తించడంలో మరియు

అత్యంత సంభావ్య నెట్‌వర్క్ మోడ్‌లను అంచనా వేయడం.

ఇది Go యొక్క తదుపరి అంచనా అయినా (AlphaGO ప్రతి దశకు లెక్కలేనన్ని అవకాశాలతో తదుపరి డజన్ల కొద్దీ దశలను అంచనా వేయగలదు) లేదా మోడల్ ప్రిడిక్షన్ అయినా

సంక్లిష్ట వాతావరణ వ్యవస్థలలో, AI యొక్క ఖచ్చితత్వం యాంత్రిక నమూనాల కంటే చాలా ఎక్కువ.

పవర్ గ్రిడ్‌కు ప్రస్తుతం AI అవసరం లేకపోవడానికి కారణం 220 kV మరియు అంతకంటే ఎక్కువ ఉన్న పవర్ నెట్‌వర్క్‌లలోని నోడ్‌ల సంఖ్య ప్రాంతీయ నిర్వహణలో ఉంది.

పంపడం పెద్దది కాదు, మరియు అనేక షరతులు మాతృకను సరళీకరించడానికి మరియు విడదీయడానికి సెట్ చేయబడ్డాయి, ఇది గణన సంక్లిష్టతను బాగా తగ్గిస్తుంది

మెకానిజం మోడల్.

అయితే, పంపిణీ నెట్‌వర్క్ పవర్ ఫ్లో దశలో, పదివేలు లేదా వందల వేల పవర్ నోడ్‌లు, లోడ్ నోడ్‌లు మరియు సాంప్రదాయిక

పెద్ద పంపిణీ నెట్‌వర్క్‌లోని మ్యాట్రిక్స్ అల్గారిథమ్‌లు శక్తిలేనివి.

పంపిణీ నెట్‌వర్క్ స్థాయిలో AI యొక్క నమూనా గుర్తింపు భవిష్యత్తులో సాధ్యమవుతుందని నేను నమ్ముతున్నాను.

2. నిర్మాణాత్మక సమాచారం చేరడం, శిక్షణ మరియు ఉత్పత్తి

AIGC పురోగతి సాధించడానికి రెండవ కారణం సమాచారం చేరడం.ప్రసంగం యొక్క A/D మార్పిడి నుండి (మైక్రోఫోన్+PCM

నమూనా) చిత్రాల A/D మార్పిడికి (CMOS+కలర్ స్పేస్ మ్యాపింగ్), మానవులు దృశ్య మరియు శ్రవణ పరంగా హోలోగ్రాఫిక్ డేటాను సేకరించారు

గత కొన్ని దశాబ్దాలుగా చాలా తక్కువ ఖర్చుతో ఫీల్డ్‌లు.

ప్రత్యేకించి, కెమెరాలు మరియు స్మార్ట్‌ఫోన్‌ల యొక్క పెద్ద ఎత్తున ప్రాచుర్యం పొందడం, మానవులకు ఆడియోవిజువల్ ఫీల్డ్‌లో నిర్మాణాత్మక డేటా చేరడం

దాదాపు సున్నా ఖర్చుతో, మరియు ఇంటర్నెట్‌లో టెక్స్ట్ సమాచారం యొక్క పేలుడు సంచితం AIGC శిక్షణకు కీలకం - శిక్షణ డేటా సెట్‌లు చవకైనవి.

పైన ఉన్న బొమ్మ గ్లోబల్ డేటా వృద్ధి ధోరణిని చూపుతుంది, ఇది ఘాతాంక ధోరణిని స్పష్టంగా ప్రదర్శిస్తుంది.

ఈ నాన్-లీనియర్ గ్రోత్ ఆఫ్ డేటా అక్యుములేషన్ AIGC సామర్థ్యాల నాన్-లీనియర్ వృద్ధికి పునాది.

కానీ, ఈ డేటాలో ఎక్కువ భాగం నిర్మాణాత్మకంగా లేని ఆడియో-విజువల్ డేటా, ఇది సున్నా ఖర్చుతో సేకరించబడుతుంది.

విద్యుత్ శక్తి రంగంలో, ఇది సాధించబడదు.ముందుగా, విద్యుత్ శక్తి పరిశ్రమలో ఎక్కువ భాగం నిర్మాణాత్మక మరియు సెమీ స్ట్రక్చర్డ్ డేటా వంటిది

వోల్టేజ్ మరియు కరెంట్, ఇవి సమయ శ్రేణి మరియు సెమీ స్ట్రక్చర్ యొక్క పాయింట్ డేటా సెట్‌లు.

నిర్మాణాత్మక డేటా సెట్‌లను కంప్యూటర్‌లు అర్థం చేసుకోవాలి మరియు పరికర అమరిక - వోల్టేజ్, కరెంట్ మరియు పవర్ డేటా వంటి “అలైన్‌మెంట్” అవసరం

ఒక స్విచ్‌ని ఈ నోడ్‌కి సమలేఖనం చేయాలి.

సమయ సమలేఖనం మరింత సమస్యాత్మకమైనది, దీనికి వోల్టేజ్, కరెంట్ మరియు యాక్టివ్ మరియు రియాక్టివ్ పవర్‌ని టైమ్ స్కేల్ ఆధారంగా సమలేఖనం చేయడం అవసరం, తద్వారా

తదుపరి గుర్తింపును నిర్వహించవచ్చు.ఫార్వర్డ్ మరియు రివర్స్ దిశలు కూడా ఉన్నాయి, ఇవి నాలుగు క్వాడ్రాంట్‌లలో ప్రాదేశిక అమరిక.

అమరిక అవసరం లేని టెక్స్ట్ డేటా వలె కాకుండా, ఒక పేరా కేవలం కంప్యూటర్‌కు విసిరివేయబడుతుంది, ఇది సాధ్యమయ్యే సమాచార అనుబంధాలను గుర్తిస్తుంది.

తనంతట తానుగా.

వ్యాపార పంపిణీ డేటా యొక్క పరికరాల అమరిక వంటి ఈ సమస్యను సమలేఖనం చేయడానికి, సమలేఖనం నిరంతరం అవసరం, ఎందుకంటే మాధ్యమం మరియు

తక్కువ వోల్టేజ్ పంపిణీ నెట్‌వర్క్ ప్రతిరోజూ పరికరాలు మరియు లైన్‌లను జోడించడం, తొలగించడం మరియు సవరించడం మరియు గ్రిడ్ కంపెనీలు భారీ లేబర్ ఖర్చులను వెచ్చించాయి.

"డేటా ఉల్లేఖనం" వలె, కంప్యూటర్లు దీన్ని చేయలేవు.

రెండవది, పవర్ సెక్టార్‌లో డేటా సేకరణ ఖర్చు ఎక్కువగా ఉంటుంది మరియు మాట్లాడటానికి మరియు ఫోటోలు తీయడానికి మొబైల్ ఫోన్‌కు బదులుగా సెన్సార్లు అవసరం.”

ప్రతిసారీ వోల్టేజ్ ఒక స్థాయి తగ్గుతుంది (లేదా విద్యుత్ పంపిణీ సంబంధం ఒక స్థాయి తగ్గుతుంది), అవసరమైన సెన్సార్ పెట్టుబడి పెరుగుతుంది

మాగ్నిట్యూడ్ కనీసం ఒక ఆర్డర్ ద్వారా.లోడ్ సైడ్ (కేశనాళిక ముగింపు) సెన్సింగ్ సాధించడానికి, ఇది మరింత భారీ డిజిటల్ పెట్టుబడి.

పవర్ గ్రిడ్ యొక్క తాత్కాలిక మోడ్‌ను గుర్తించడం అవసరమైతే, అధిక-ఖచ్చితమైన హై-ఫ్రీక్వెన్సీ నమూనా అవసరం మరియు ఖర్చు కూడా ఎక్కువగా ఉంటుంది.

డేటా సముపార్జన మరియు డేటా అలైన్‌మెంట్ యొక్క చాలా ఎక్కువ ఉపాంత వ్యయం కారణంగా, పవర్ గ్రిడ్ ప్రస్తుతం తగినంత నాన్-లీనియర్‌ను కూడబెట్టుకోలేకపోయింది

AI ఏకత్వాన్ని చేరుకోవడానికి ఒక అల్గారిథమ్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి డేటా సమాచారం యొక్క పెరుగుదల.

డేటా యొక్క ఓపెన్‌నెస్ గురించి ప్రత్యేకంగా చెప్పనక్కర్లేదు, పవర్ AI స్టార్టప్ ఈ డేటాను పొందడం అసాధ్యం.

అందువల్ల, AIకి ముందు, డేటా సెట్‌ల సమస్యను పరిష్కరించడం అవసరం, లేకపోతే సాధారణ AI కోడ్ మంచి AIని ఉత్పత్తి చేయడానికి శిక్షణ పొందదు.

3. గణన శక్తిలో పురోగతి

అల్గారిథమ్‌లు మరియు డేటాతో పాటు, AIGC యొక్క ఏకత్వ పురోగతి కూడా గణన శక్తిలో పురోగతి.సాంప్రదాయ CPUలు కావు

పెద్ద-స్థాయి ఏకకాలిక న్యూరానల్ కంప్యూటింగ్‌కు అనుకూలం.ఇది ఖచ్చితంగా 3D గేమ్‌లు మరియు చలనచిత్రాలలో GPUల అప్లికేషన్, ఇది పెద్ద ఎత్తున సమాంతరంగా ఉంటుంది

ఫ్లోటింగ్ పాయింట్+స్ట్రీమింగ్ కంప్యూటింగ్ సాధ్యం.మూర్ యొక్క చట్టం గణన శక్తి యూనిట్‌కు గణన వ్యయాన్ని మరింత తగ్గిస్తుంది.

పవర్ గ్రిడ్ AI, భవిష్యత్తులో ఒక అనివార్య ధోరణి

పెద్ద సంఖ్యలో పంపిణీ చేయబడిన ఫోటోవోల్టాయిక్ మరియు పంపిణీ చేయబడిన శక్తి నిల్వ వ్యవస్థల ఏకీకరణతో, అలాగే అప్లికేషన్ అవసరాలు

లోడ్ వైపు వర్చువల్ పవర్ ప్లాంట్లు, ప్రజా పంపిణీ నెట్‌వర్క్ సిస్టమ్‌లు మరియు వినియోగదారు కోసం మూలాధారం మరియు లోడ్ అంచనాలను నిర్వహించడం నిష్పాక్షికంగా అవసరం.

డిస్ట్రిబ్యూషన్ (మైక్రో) గ్రిడ్ సిస్టమ్స్, అలాగే డిస్ట్రిబ్యూషన్ (మైక్రో) గ్రిడ్ సిస్టమ్స్ కోసం రియల్ టైమ్ పవర్ ఫ్లో ఆప్టిమైజేషన్.

పంపిణీ నెట్‌వర్క్ వైపు గణన సంక్లిష్టత వాస్తవానికి ప్రసార నెట్‌వర్క్ షెడ్యూలింగ్ కంటే ఎక్కువగా ఉంటుంది.కమర్షియల్ కోసం కూడా

సంక్లిష్టంగా, పదివేల లోడ్ పరికరాలు మరియు వందల కొద్దీ స్విచ్‌లు ఉండవచ్చు మరియు AI ఆధారిత మైక్రో గ్రిడ్/డిస్ట్రిబ్యూషన్ నెట్‌వర్క్ ఆపరేషన్ కోసం డిమాండ్ ఉండవచ్చు

నియంత్రణ ఏర్పడుతుంది.

సెన్సార్ల తక్కువ ధర మరియు సాలిడ్-స్టేట్ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్లు, సాలిడ్-స్టేట్ స్విచ్‌లు మరియు ఇన్వర్టర్‌లు (కన్వర్టర్‌లు) వంటి పవర్ ఎలక్ట్రానిక్ పరికరాల విస్తృత వినియోగంతో

పవర్ గ్రిడ్ అంచున ఉన్న సెన్సింగ్, కంప్యూటింగ్ మరియు నియంత్రణ యొక్క ఏకీకరణ కూడా ఒక వినూత్న ధోరణిగా మారింది.

అందువల్ల, పవర్ గ్రిడ్ యొక్క AIGC భవిష్యత్తు.అయితే, ఈ రోజు అవసరం ఏమిటంటే డబ్బు సంపాదించడానికి AI అల్గారిథమ్‌ను వెంటనే తీయడం కాదు,

బదులుగా, ముందుగా AIకి అవసరమైన డేటా ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ నిర్మాణ సమస్యలను పరిష్కరించండి

AIGC యొక్క పురోగమనంలో, పవర్ AI యొక్క అప్లికేషన్ స్థాయి మరియు భవిష్యత్తు గురించి తగినంత ప్రశాంతంగా ఆలోచించడం అవసరం.

ప్రస్తుతం, పవర్ AI యొక్క ప్రాముఖ్యత ముఖ్యమైనది కాదు: ఉదాహరణకు, 90% అంచనా ఖచ్చితత్వంతో ఫోటోవోల్టాయిక్ అల్గోరిథం స్పాట్ మార్కెట్‌లో ఉంచబడింది.

5% ట్రేడింగ్ విచలనం థ్రెషోల్డ్‌తో, మరియు అల్గారిథమ్ విచలనం అన్ని ట్రేడింగ్ లాభాలను తుడిచివేస్తుంది.

డేటా నీరు, మరియు అల్గోరిథం యొక్క గణన శక్తి ఒక ఛానెల్.అది జరిగినట్లుగా, అది ఉంటుంది.