Эпоха подготовки ИИ скоро подойдет к концу — соучредитель OpenAI

Соучредитель OpenAI Илья Суцкевер недавно выступил с лекцией на конференции Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2024 в Ванкувере, Канада, утверждая, что эпоха предварительного обучения искусственному интеллекту подходит к концу, и предсказал рост ИИ-сверхинтеллекта.

По словам Суцкевера, увеличение вычислительной мощности за счет улучшения аппаратного, программного обеспечения и алгоритмов машинного обучения опережает общий объем данных, доступных для обучения моделей ИИ. Исследователь искусственного интеллекта сравнил данные с ископаемым топливом, которое в конечном итоге закончится. Суцкевер сказал:

«Данные не растут, потому что у нас есть только один Интернет. Можно даже сказать, что данные — это ископаемое топливо для ИИ. Они были созданы каким-то образом, и теперь мы их используем, и мы достигли пиковых данных, и их больше не будет».— нам приходится иметь дело с теми данными, которые у нас есть».

Соучредитель OpenAI предсказал, что агентный ИИ, синтетические данные и вычисления времени вывода станут следующим развитием искусственного интеллекта, которое в конечном итоге приведет к появлению ИИ-сверхразума.

Агенты искусственного интеллекта покоряют мир криптовалют

Агенты ИИ выходят за рамки нынешних моделей чат-ботов, поскольку могут принимать решения без участия человека, и стали популярным повествованием в пространстве криптовалют с появлением мемкойнов ИИ и моделей большого языка (LLM), таких как Терминал истины.

Терминал истины стал вирусным после того, как LLM начала продвигать мемкойн под названием Goatseus Maximus (GOAT), рыночная капитализация которого в конечном итоге достигла 1 миллиарда долларов, что привлекло внимание розничных инвесторов и венчурных капиталистов.

Лаборатория искусственного интеллекта DeepMind компании Google представила Gemini 2.0 — модель искусственного интеллекта, которая станет основой для агентов искусственного интеллекта.

По данным Google, агенты, созданные на основе платформы Gemini 2.0, смогут помогать в решении сложных задач, таких как координация между веб-сайтами и логические рассуждения.

Достижения в области агентов ИИ, которые могут действовать независимо и рассуждать, заложат основу для того, чтобы ИИ смог преодолеть информационные галлюцинации.

Галлюцинации ИИ возникают из-за неправильных наборов данных, а также из-за того, что предварительное обучение ИИ все чаще основано на использовании старых LLM для обучения новых LLM, что со временем снижает производительность.