| +22 голоса |
|
Якщо вам наскучило читати різні статті про АІ від "продавців успішного успіху", то ось вам невеличка, але дуже цікава стаття від науковців (pdf).
Давид Сільвер (творець AlphaGo) та Річард Саттон (один з батьків reinforcement learning) опублікували дослідження, яке може кардинально змінити розуміння майбутнього АІ.
Головна теза: ера навчання на людських даних підходить до кінця. Більшість високоякісних текстових джерел уже вичерпано, а прогрес LLM сповільнюється.
Що далі? Системи нового покоління навчатимуться з власного досвіду, а не з людських текстів. Приклад: AlphaProof (медаліст математичної олімпіади) спочатку вивчив 100 тисяч людських доказів, а потім згенерував 100 мільйонів власних через взаємодію з формальними системами.
Ключові відмінності майбутніх АІ: → Безперервні потоки досвіду замість коротких діалогів → Дії в реальному світі через роботів/сенсори → Навчання на об'єктивних результатах, а не людських оцінках → Власні форми мислення, не обмежені людською логікою
Для бізнесу це означає:
- Персоналізовані системи, що адаптуються роками (здоров'я, освіта).
- Автономні R&D агенти для наукових досліджень.
- Експоненціальне прискорення інновацій.
Але є ризики:
- Менше можливостей для людського контролю.
- Складніша інтерпретація рішень.
- Невизначеність у регулюванні та відповідальності.
Реальність: перехід вже розпочався. Anthropic та OpenAI тестують агентів, що самостійно користуються комп'ютерами. Google навчає роботів через власні експерименти.
Висновок: компанії, які першими адаптуються до "ери досвіду", отримають величезні конкурентні переваги. Але це вимагає не лише технологічних інвестицій, а й переосмислення управління ризиками.
Час діяти — зараз. Питання не в тому, чи настане ця ера, а в тому, чи будете ви готові.
Стратегія охолодження ЦОД для епохи AI
| +22 голоса |
|
