Интервью: With OpenAI Co-Founder & Chief Scientist Ilya Sutskever
OpenAI, компания-разработчик искусственного интеллекта, ставит своей целью обеспечить, чтобы разработки в области искусственного общего интеллекта приносили пользу всему человечеству.
Путём перехода к структуре "с ограниченной прибылью", OpenAI стремится сосредоточиться на исследованиях и разработках в интересах широкой публики, не преследуя при этом исключительно коммерческие интересы.
Существенные вычислительные мощности являются критически важными для прогресса в области искусственного интеллекта.
Изменения в исследовательской программе компании подразумевают фокус на модели, основанные на трансформерах и глубоком обучении.
Проекты OpenAI включают тренировку нейронных сетей для участия в стратегических играх в реальном времени, что способствует развитию искусственного интеллекта, совместимого с человеческим поведением и потребностями.
В разработках AI особое внимание уделяется масштабируемости и надёжности моделей.
Существующий компромисс между размером модели и её специализированным тонким настройкам определяет различные области применения - более мелкие модели подходят для узкоспециализированных задач, в то время как крупные модели обладают широкими возможностями.
Будущее открытых моделей может стать более сложным ввиду неясности границ, когда мощные модели стоит сохранять в открытом доступе.
Автономия и исследования суперсовместимости являются важными для продвижения разработок искусственного интеллекта и предотвращения потенциальных рисков в деле создания безопасных систем искусственного интеллекта.
#AIResearch #FutureOfAI #OpenAI
OpenAI, компания-разработчик искусственного интеллекта, ставит своей целью обеспечить, чтобы разработки в области искусственного общего интеллекта приносили пользу всему человечеству.
Путём перехода к структуре "с ограниченной прибылью", OpenAI стремится сосредоточиться на исследованиях и разработках в интересах широкой публики, не преследуя при этом исключительно коммерческие интересы.
Существенные вычислительные мощности являются критически важными для прогресса в области искусственного интеллекта.
Изменения в исследовательской программе компании подразумевают фокус на модели, основанные на трансформерах и глубоком обучении.
Проекты OpenAI включают тренировку нейронных сетей для участия в стратегических играх в реальном времени, что способствует развитию искусственного интеллекта, совместимого с человеческим поведением и потребностями.
В разработках AI особое внимание уделяется масштабируемости и надёжности моделей.
Существующий компромисс между размером модели и её специализированным тонким настройкам определяет различные области применения - более мелкие модели подходят для узкоспециализированных задач, в то время как крупные модели обладают широкими возможностями.
Будущее открытых моделей может стать более сложным ввиду неясности границ, когда мощные модели стоит сохранять в открытом доступе.
Автономия и исследования суперсовместимости являются важными для продвижения разработок искусственного интеллекта и предотвращения потенциальных рисков в деле создания безопасных систем искусственного интеллекта.
#AIResearch #FutureOfAI #OpenAI
YouTube
No Priors Ep. 39 | With OpenAI Co-Founder & Chief Scientist Ilya Sutskever
Each iteration of ChatGPT has demonstrated remarkable step function capabilities. But what’s next? Ilya Sutskever, Co-Founder & Chief Scientist at OpenAI, joins Sarah Guo and Elad Gil to discuss the origins of OpenAI as a capped profit company, early emergent…
Yann Lecun: Meta AI, Open Source, Limits of LLMs, AGI & the Future of AI | Lex Fridman Podcast #416
В новом выпуске Лекса Фридмана с Яном Лекуном обсуждаются ключевые аспекты развития ИИ.
Янн ЛеКун считает, что авторегрессионные языковые модели (LLM), такие как GPT-4, не приведут к созданию AGI.
Вместо этого он выступает за архитектуры прогнозирования совместного вложения (JEPA), которые учатся абстрактным представлениям самостоятельно.
ЛеКун предполагает, что будущие системы ИИ будут использовать модели мира для планирования последовательности действий.
Для разработки AGI нам нужны системы, которые обучаются моделям мира по видео без присмотра, используя архитектуры, подобные JEPA, а также решают проблему иерархического планирования на нескольких уровнях абстракции.
Интересный факт: за первые 4 года жизни ребенок получает около 10^15 байт информации через зрительные нервы, что намного больше, чем 2 * 10^13 байт текстовых данных, на которых обучаются современные языковые модели.
Завершается обсуждение утверждением о ключевой роли систем ИИ в посредничестве взаимодействия человека с цифровым миром и значении открытых источников для демократизации технологий ИИ.
Интересная ссылка из обсуждения:
https://pessimistsarchive.org/
каталог предсказаний пессимистов
#YannLecun #LexFridman #OpenSource #FutureOfAI
-------
@tsingular
В новом выпуске Лекса Фридмана с Яном Лекуном обсуждаются ключевые аспекты развития ИИ.
Янн ЛеКун считает, что авторегрессионные языковые модели (LLM), такие как GPT-4, не приведут к созданию AGI.
Вместо этого он выступает за архитектуры прогнозирования совместного вложения (JEPA), которые учатся абстрактным представлениям самостоятельно.
ЛеКун предполагает, что будущие системы ИИ будут использовать модели мира для планирования последовательности действий.
Для разработки AGI нам нужны системы, которые обучаются моделям мира по видео без присмотра, используя архитектуры, подобные JEPA, а также решают проблему иерархического планирования на нескольких уровнях абстракции.
Интересный факт: за первые 4 года жизни ребенок получает около 10^15 байт информации через зрительные нервы, что намного больше, чем 2 * 10^13 байт текстовых данных, на которых обучаются современные языковые модели.
Завершается обсуждение утверждением о ключевой роли систем ИИ в посредничестве взаимодействия человека с цифровым миром и значении открытых источников для демократизации технологий ИИ.
Интересная ссылка из обсуждения:
https://pessimistsarchive.org/
каталог предсказаний пессимистов
#YannLecun #LexFridman #OpenSource #FutureOfAI
-------
@tsingular
🔥1
Ray Kurzweil & Geoff Hinton Debate the Future of AI | EP #95
В свежем эпизоде подкаста, Питер Х. Даймандис модерирует дебаты между Рэем Курцвейлом и Джеффом Хинтоном, посвящённые будущему искусственного интеллекта (ИИ).
Обсуждение касается глубоких проблем и возможностей, которые ИИ может предложить человечеству.
Основным моментом дебатов является вопрос о том, сможет ли ИИ достичь уровня сознательности и как это повлияет на общество. Курцвейл и Хинтон разделились в мнениях по поводу темпов развития ИИ и его влияния на будущее труда и образования.
Они также обсудили важность этических рамок в разработке ИИ, чтобы обеспечить его безопасное внедрение в социальную сферу.
Диалог между этими ведущими экспертами подчёркивает необходимость глубоких исследований и размышлений о будущем, которое формируется нашими технологическими выборами сегодня.
#Kurzweil #FutureOfAI #TechDebates
-------
@tsingular
В свежем эпизоде подкаста, Питер Х. Даймандис модерирует дебаты между Рэем Курцвейлом и Джеффом Хинтоном, посвящённые будущему искусственного интеллекта (ИИ).
Обсуждение касается глубоких проблем и возможностей, которые ИИ может предложить человечеству.
Основным моментом дебатов является вопрос о том, сможет ли ИИ достичь уровня сознательности и как это повлияет на общество. Курцвейл и Хинтон разделились в мнениях по поводу темпов развития ИИ и его влияния на будущее труда и образования.
Они также обсудили важность этических рамок в разработке ИИ, чтобы обеспечить его безопасное внедрение в социальную сферу.
Диалог между этими ведущими экспертами подчёркивает необходимость глубоких исследований и размышлений о будущем, которое формируется нашими технологическими выборами сегодня.
#Kurzweil #FutureOfAI #TechDebates
-------
@tsingular
AGI наступает: Консервативный прогноз Алана подпрыгнул до 81% после выхода o1
По итогам выхода o1 стрелка на спидометре прогноза Алана сдвинулась на 81%, теперь прогноз достижения Общего ИИ варьируется от января 2025 до октября 2026 года.
Т.е. в следующем году, буквально. Максимум через год.
Эксперты ожидают полного устранения галлюцинаций ИИ моделей к 2025 году.
Физическое воплощение ИИ, которое будет происходить (уже происходит) параллельно, - очень важная составляющая в росте интеллектуальности мультимодальных систем (полная мультимодальность, с учётом 3Д мира и движений, а не только текст, звук, картинки).
Попячтесь! грядёт! :)
Чем больше мы декомпозируем задачи, которые выполняет мозг, тем больше часть из них поддаётся автоматизации.
Все, кто топят, что _настоящего_ ИИ не будет ещё 100 лет, а это всё скриптики и всякие if-else конструкции, очень сильно заблуждаются в одном, - скриптики с ИИ очень сильно ускоряют приход _настоящего_ ИИ.
Сумма технологий.
#OpenAI #AGI #FutureOfAI
-------
@tsingular
По итогам выхода o1 стрелка на спидометре прогноза Алана сдвинулась на 81%, теперь прогноз достижения Общего ИИ варьируется от января 2025 до октября 2026 года.
Т.е. в следующем году, буквально. Максимум через год.
Эксперты ожидают полного устранения галлюцинаций ИИ моделей к 2025 году.
Физическое воплощение ИИ, которое будет происходить (уже происходит) параллельно, - очень важная составляющая в росте интеллектуальности мультимодальных систем (полная мультимодальность, с учётом 3Д мира и движений, а не только текст, звук, картинки).
Попячтесь! грядёт! :)
Чем больше мы декомпозируем задачи, которые выполняет мозг, тем больше часть из них поддаётся автоматизации.
Все, кто топят, что _настоящего_ ИИ не будет ещё 100 лет, а это всё скриптики и всякие if-else конструкции, очень сильно заблуждаются в одном, - скриптики с ИИ очень сильно ускоряют приход _настоящего_ ИИ.
Сумма технологий.
#OpenAI #AGI #FutureOfAI
-------
@tsingular
👍10👏1