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

Много разных прогнозов,- заменит ИИ программистов или нет и когда.
Некоторых товарищей слушать бесполезно и не интересно. Как алармистов так и неолуддитов.
Но вот этих точно стоит.

https://youtu.be/oFfVt3S51T4?si=XDTWiwJAGEavQNff

Лекс Фридман и команда разработчиков Курсора,- среды разработки с ИИ.

UPD: Перевод в комментариях

#LexFridman #Cursor #dev
------
@tsingular

Выключаем радио, плееры, подкасты, что там вас ещё отвлекает от работы.

Включаем интервью Лекса Фридмана с Дарио Амодеи - CEO Anthropic.
Слушаем 5 часов! :)

https://www.youtube.com/watch?v=ugvHCXCOmm4

#LexFridman #DrioAmodei #Anthropic
———
@tsingular

🧠 Подкаст с Демисом Хассабисом у Лекса Фридмана: AGI к 2030 — ключевые инсайты

Главная гипотеза: любой паттерн в природе можно эффективно смоделировать классическим алгоритмом обучения. Почему? Эволюция создала структуру — значит, есть градиенты для обучения.

Доказательства:
- AlphaFold: 10^300 структур белка → решение за миллисекунды
- Veo 3: физика жидкостей из YouTube без взаимодействия с миром
- WeatherNet: прогноз быстрее суперкомпьютеров

🎯 AGI: 50% к 2030

Критерии готовности:
- Консистентность через все домены (не "зубчатый" интеллект)
- Способность к гипотезам уровня Эйнштейна
- Изобретение игры глубины Go

Move 37 для AGI = новая физическая теория или математическая гипотеза.

⚡️ Прорывы 2024-2025:
- Veo 3 — интуитивная физика из пассивного наблюдения

Опровергает embodied AI: не нужно трогать мир
Путь к интерактивным играм и моделям мира

AlphaEvolve — LLM + эволюционный поиск
Гибридные системы: foundation models + алгоритмы поиска
Потенциал рекурсивного самоулучшения

🚀 Google за год:
- DeepMind + Google Brain = критическая масса + "стартап внутри корпорации"
- relentless progress + relentless shipping + миллиарды пользователей

🔬 Виртуальная клетка — следующий AlphaFold
Цель: полная симуляция дрожжевой клетки → 100x ускорение биоэкспериментов
Стек: AlphaFold 3 → метаболические пути → иерархические временные масштабы

💡 Практические выводы:
- Изучайте гибридные системы (LLM + поиск + симуляции)
- Топ-программисты станут 10x продуктивнее, а не заменены
- Смещение от фронтенда к архитектуре

Энергетика: термояд + солнце = конец дефицита → добыча астероидов → колонизация космоса
P vs NP: новый класс "LNS" (Learnable Natural Systems) — полином на обучение, экспонента на решение

P.S. Хассабис планирует создать игру после AGI. Первая игра от сверхинтеллекта для людей? 🎮

2 часа годноты. Слушаем в фоне.

#AGI #DeepMind #LexFridman #DemisHassabis
———
@tsingular