agi.
Экзистенциальные угрозы AI. Что ждёт человечество, если появится искусственный сверхинтеллект
Разбираемся в философии сознания и попутно отвечаем на вопросы — возможен ли сверхинтеллект, и насколько опасно развитие AI
Создание универсального искусственного интеллекта (AGI): краткое пособие для начинающих
Итак, вам надоели разработчики LLM-систем, потребляющие десятки миллиардов долларов и создающие прожорливых монстров, требующих немыслимых Гигаватт электроэнергии и вы решили, что пора взять всё в свои руки и наконец разработать уже AGI о котором так много говорят, но мало делают. Но вы не знаете с чего начать и у вас нет знакомых китайцев из DeepSeek? Тогда это краткое пособие для вас. В нем, мы затронем базовые аспекты создания AGI, которые позволят любому начинающему разработчику погрузиться в тему и в свободное время создать своего личного «Джарвиса».Структура пособия:1. Представление информации
ОЦЕНКА ПОТРЕБНОСТЕЙ В GPU ДЛЯ AGI МАСШТАБА МОЗГА
Определение того, на сколько GPU может приблизиться к вычислительной мощности человеческого мозга, связано с серьёзными техническими, теоретическими и архитектурными сложностями. Современные системы на базе GPU фундаментально отличаются от биологических нейронных сетей, поэтому любые разговоры о «GPU-эквивалентах» стоит воспринимать как приблизительные. Ниже приводится анализ и синтез ключевых идей и имеющихся неопределённостей. 1. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ПОТРЕБНОСТИ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО МОЗГА
Вот почему AGI не уничтожит человечество
Одним словом: симбиоз. Кооперация ради эффективности. Человечество совместно с AGI (или AGI совместно с человечеством) составят более устойчивую конструкцию, чем каждый из компонентов по отдельности.В общем-то, это основная мысль, которую я хотел донести до читателя. Лично мне кажется, что идея кристально ясная и дальнейшего уточнения не требует. Кто-то с этим согласен или, наоборот, несогласен. Если есть желание высказаться - вам в комменты. Под катом же немного рассуждений для тех, кому "сомнительно".
Субъективный взгляд на перспективы Больших Языковых Моделей
Прошло около полугода после последней моей статьи о перспективах развития больших языковых моделей. Чтобы не утомлять долгим чтением, её краткое резюме:Критика современных больших языковых моделей (БЯМ): они статичны, неэффективны в вычислениях и обучении, что ведет индустрию к технологическому тупику. Главные проблемы связаны с экспоненциальным ростом вычислительных мощностей, дефицитом качественных данных и ограничениями архитектуры.Итак, можно подвести некоторые итоги, что же мы увидели за прошедшее время.
OpenAI выпустили Operator – ИИ-агента для автономного управления компьютером
Да, это тот самый агент, о котором так много писали в СМИ, и которого так долго ждали все любители ИИ. Это система, которая может самостоятельно управлять компьютером, выполнять сложные задачи и взаимодействовать с браузером. Например, с помощью Operator можно заказать доставку, спланировать путешествие, забронировать столик и так далее.
Напряжённость в отношениях между OpenAI и Microsoft: что стоит за разрывом партнёрства
Генеральный директор Salesforce Марк Бениофф буквально посмеивался, когда в интервью CNBC в Давосе рассказывал о новом расколе в отношениях Microsoft с OpenAI. В рамках планов OpenAI по сотрудничеству с SoftBank и Oracle в рамках проекта центра обработки данных Stargate стоимостью 500 миллиардов долларов Microsoft больше не является эксклюзивным поставщиком облачных услуг для OpenAI.
Еще один разбор документа про AGI от исследователя из OpenAI
Вот, на мой взгляд, одно из лучших описаний того, что произойдет в области ИИ в ближайшие 10 лет, написанное Леопольд Ашенбреннер из OpenAI.Я настоятельно рекомендую прочитать весь текст, но если вы ленивы, как я, вот несколько ключевых выводов.Короче говоря, очень скоро по нашим улицам будут гулять терминаторы. А если же подробнее:
Исследователь Франсуа Шолле основал новую лабораторию AI, ориентированную на создание AGI
Франсуа Шолле, влиятельный исследователь в области искусственного интеллекта, запускает новый стартап, цель которого — разработка передовых AI-систем с использованием новых подходов. Стартап, получивший название Ndea, станет научной и исследовательской лабораторией, работающей над развитием и внедрением AGI. Он обычно относится к AI, который способен выполнять любые задачи, доступные человеку. Это одна из главных целей многих компаний, работающих с AI, включая OpenAI.
