Співзасновник OpenAI Ілля Суцкевер прогнозує завершення епохи попереднього навчання ШІ і появу суперінтелекту
Співзасновник OpenAI Ілля Суцкевер нещодавно виступив з лекцією на конференції Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2024 у Ванкувері, Канада. Він заявив, що епоха попереднього навчання штучного інтелекту добігає кінця і передбачив появу суперінтелекту ШІ.
За словами Суцкевера, збільшення обчислювальної потужності завдяки кращому апаратному забезпеченню, програмному забезпеченню та алгоритмам машинного навчання випереджає загальну кількість доступних даних для навчання моделей ШІ. Дослідник ШІ порівняв дані з викопним паливом, обсяг якого зрештою закінчиться. Суцкевер підкреслив:
“Дані не зростають, адже у нас є лише один інтернет. Ви навіть можете сказати, що дані — це викопне паливо ШІ. Якось вони були створені, а тепер ми їх використовуємо, і ми досягли піку даних, більше їх не буде — ми повинні працювати з тим, що маємо.”
Співзасновник OpenAI передбачив, що агентний ШІ, синтетичні дані та обчислення під час виконання висновків стануть наступними етапами розвитку штучного інтелекту, які зрештою призведуть до появи суперінтелекту ШІ.
Агентний ШІ захоплює криптовалютний світ
Агентний ШІ виходить за межі теперішніх моделей чат-ботів, оскільки здатний приймати рішення без втручання людини. Це стало популярною ідеєю в криптовалютному просторі на тлі зростання мем-монет на основі ШІ та великих мовних моделей (LLMs), таких як Truth Terminal.
Truth Terminal став вірусним після того, як ця мовна модель почала рекламувати мем-монету під назвою Goatseus Maximus (GOAT), яка згодом досягла ринкової капіталізації в $1 мільярд, привернувши увагу роздрібних інвесторів та венчурних капіталістів.
Лабораторія штучного інтелекту DeepMind, що належить Google, представила Gemini 2.0 — модель штучного інтелекту, яка буде основою для створення агентів ШІ.
За даними Google, агенти, створені за допомогою фреймворку Gemini 2.0, зможуть допомагати в складних завданнях, таких як координація між вебсайтами та логічне мислення.
Досягнення в розробці агентів ШІ, здатних до самостійних дій і роздумів, створять основу для подолання проблеми “галюцинацій даних”.
“Галюцинації” ШІ виникають через неправильні набори даних і через те, що процес попереднього навчання ШІ дедалі більше покладається на використання старих мовних моделей для навчання нових, що з часом погіршує їхню продуктивність.
