Искусственный интеллект

Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман, генеральный директор SoftBank Масайоси Сон и председатель совета директоров Oracle Ларри Эллисон во вторник днём появились в Белом доме вместе с президентом Дональдом Трампом, чтобы представить новую компанию. Трамп назвал её «крупнейшим проектом по инфраструктуре ИИ в истории».

Компании вложат в проект 100 миллиардов долларов на начальном этапе, а в последующие годы планируется довести общий объём инвестиций в Stargate до 500 миллиардов. По словам Трампа, проект позволит создать 100 тысяч рабочих мест в США.

Stargate будет строить «физическую и виртуальную инфраструктуру для следующего поколения ИИ», включая дата-центры по всей стране, отметил Трамп. По словам Эллисона, первая площадка для дата-центра, занимающая 1 миллион квадратных футов (примерно 92 тысячи квадратных метров), уже строится в штате Техас.

Лидеры в сфере ИИ уже несколько месяцев предупреждают о том, что для реализации амбициозных планов в области искусственного интеллекта в ближайшие годы потребуются дополнительные дата-центры, а также чипы, ресурсы электроэнергии и воды.

«Я думаю, это будет самый важный проект нашего времени. Без вас, господин президент, мы бы не смогли это осуществить».

Сэм Альтман

Oracle входит в число крупнейших операторов дата-центров в США, а SoftBank располагает достаточно крупным капиталом для финансирования расширения ИИ-инфраструктуры, что, по прогнозам, обойдётся в миллиарды долларов.

Альтман ранее призывал власти США содействовать развитию данной инфраструктуры, чтобы Штаты оставались впереди Китая в гонке ИИ. Он указывал, что искусственный интеллект может повлиять на всё – от экономики до военного потенциала. Кроме того, по сообщениям СМИ, в прошлом году глава OpenAI встречался с генеральным директором SoftBank Масайоси Соном, чтобы заручиться инвестициями в новые заводы по производству полупроводников для ИИ-чипов.

Альтман, присутствовавший в понедельник на инаугурации Трампа, в прошлом месяце заявил в эфире Fox News, что, по его мнению, Трамп «добьётся больших успехов» в привлечении инвестиций в инфраструктуру ИИ в США, и добавил, что «с нетерпением ждёт возможности поработать над этим с его администрацией».

В опубликованном на прошлой неделе политическом докладе (white paper) компания OpenAI заявила, что инвестиции в инфраструктуру ИИ в США могут обеспечить преимущество американских технологий над китайскими, а также создать новые рабочие места и экономические возможности в стране. OpenAI призвала правительство США разработать «фундаментальную стратегию, чтобы инвестиции в инфраструктуру принесли пользу максимально широкому кругу людей и обеспечили доступ к ИИ». В документе отмечается, что «в глобальных фондах сейчас лежат 175 миллиардов долларов, готовых к инвестированию в проекты, связанные с ИИ».

Если США не привлекут эти средства, они уйдут в проекты, финансируемые Китаем, — тем самым укрепляя глобальное влияние Коммунистической партии Китая

Oracle в своём заявлении отметила, что проект Stargate «обеспечит американское лидерство в сфере ИИ, создаст сотни тысяч рабочих мест в США и принесёт колоссальную экономическую выгоду всему миру. Этот проект не только поддержит реиндустриализацию Соединённых Штатов, но и обеспечит стратегическую способность защищать национальную безопасность Америки и её союзников».

По словам OpenAI, SoftBank будет нести финансовую ответственность за Stargate, а OpenAI — операционную. Четвёртым партнёром, который также вносит свой вклад, является компания MGX. Генеральным председателем (chairman) Stargate станет Масайоси Сон из SoftBank.

Нередко новые президенты и избранные главы государства проводят совместные мероприятия с крупными компаниями, чтобы объявить о многомиллиардных инвестициях в США и продемонстрировать якобы возрождение американской промышленности. Однако успешность таких инициатив выглядит неоднозначной.

В 2017 году Трамп совместно с Foxconn объявил о строительстве в Висконсине крупного завода по производству электроники стоимостью 10 миллиардов долларов, где планировалось создать 13 тысяч рабочих мест. Однако компания в итоге отказалась от большей части планов и высокотехнологичной продукции, которую предполагалось выпускать. В 2021 году Foxconn сообщила, что инвестирует в штат лишь 672 миллиона долларов по пересмотренному соглашению, предусматривающему менее 1,5 тысячи рабочих мест.

При этом Foxconn заявила, что уже вложила в Висконсин 1 миллиард долларов и по-прежнему содержит крупный производственный объект по выпуску серверов с более чем тысячей сотрудников. Но предприятие, о котором объявлял Трамп, в итоге стало центром обработки данных Microsoft, предназначенным для обучения персонала и производителей наиболее эффективному использованию технологий искусственного интеллекта.

В понедельник Трамп также отменил указ экс-президента Джо Байдена от 2023 года, который был направлен на мониторинг и контроль рисков, связанных с ИИ.

🤗 Hugging Face не так давно выпустила собственную low-code библиотеку для просто создания ИИ- агентов ⚡️

Smolagents - это библиотека на 100% с открытым исходным кодом, которая позволяет запускать мощные агенты, используя всего три строки кода.

↳ Импортируйте необходимые модули.

↳ Выберите агента

↳ Укажите LLM и инструменты, к которым он должен получить доступ.

↳ Запустите агент!

Готово!

- Поддерживает более 40 LLM

- Предоставляет один общий доступ к инструментам HF Hub.

- CodeAgent, который создает код и документирует свои действия.

Ссылка

Источник

Недавно еще вышло удобное мобильное приложение, VPN для доступа не нужен)

А еще DeepSeek можно подружить с вашим редактором кода!

🔥Пользуемся тут!

Сейчас у меня уже есть идея для следующего ролика (расскажу немного позже), но думаю и поделиться опытом использования DeepSeek руки тоже дойдут в будущем)

Еще больше полезностей - в моем Telegram канале о Программировании и Технологиях!

На вчерашний день широко разошлась заметка, в которой обсуждалось, как OpenAI представила возможность отложенных задач, и энтузиаст попытался испытать эту функцию, попросив модель играть в шахматы с самой собой. В результате, модель якобы «прокрастинировала» два дня, пока пользователь не вмешался и не начал требовать промежуточные результаты.

Безусловно, ситуация выглядит забавно, но она подводит к некорректным выводам. Давайте разберемся:

Нейросети не прокрастинируют и не сопереживают

Модель не способна чувствовать, откладывать задачи или испытывать эмоции. Всё это — отражение химических процессов в человеческом организме, которые просто отсутствуют в компьютере. Мы, как биологические системы, в первую очередь являемся биохимическими реакторами. Наша способность к чувствам, переживаниям и даже прокрастинации — это результат сложного коктейля гормонов. Компьютер же остаётся машиной, которая производит очень много элементарных действий. Буквально триллионы операций в секунду, но спектр этих операций ограничивается всего ДВУМЯ действиями — сложение и сдвиг.

Отсутствие этапов подготовки

Хотя в заметке есть ссылка на диалог, по сути, мы видим лишь конечный результат. Никто не показал, как происходила настройка модели, как формулировались запросы и какие ожидания закладывались. Это похоже на искажения, которые часто встречаются в социальных сетях: в Instagram у всех идеальная жизнь и успешный успех, потому что каждый показывает свою реальность так, как хочет её представить. Здесь — тот же подход: акцент на комичности, но не на сути.

Никакого всемогущества или магии

Важно помнить, что нейросети — это не магия и не искусственный интеллект в научно-фантастическом смысле. Это мощные вычислительные машины, которые выполняют конкретные алгоритмы, разработанные людьми. Возводить их в ранг сверхразумов — значит придавать человеческие качества тому, что остаётся лишь сложной системой логики и статистики.

Давайте избегать иллюзий

Подобные ситуации напоминают нам, что модели, с которыми мы взаимодействуем, остаются инструментами. Они делают то, что им говорят, а не то, что мы воображаем. За каждым выдающимся результатом всегда стоит процесс, который нужно изучать и понимать. Приписывание модели черт, присущих людям, лишь запутывает и отдаляет нас от рационального взгляда на технологии.

P.S. А вот затронутый автором метод борьбы с прокрастинацией команды, действительно, заслуживает отдельного разговора.

Подписывайтесь на мой телеграм-канал — там я делюсь инсайтами из мира IT, размышлениями о кадровых проблемах, кейсами и советами по развитию компетенций для IT-специалистов и менеджеров.

4-го января Сэм Альтман (как ни относись к нему, но он сейчас самый влиятельный человек в мире ИИ) так описал свой текущий статус: «около сингулярности; непонятно, с какой стороны».
А через 2 дня он уточнил в интервью, что сильный ИИ будет создан уже при Трампе (т.е. до 2029), и в тот же день пояснил это в своих «размышлениях»:
«Теперь мы уверены, что знаем, как создать AGI в традиционном понимании. Мы считаем, что в 2025 году мы можем увидеть, как первые ИИ-агенты «станут частью трудовых ресурсов» и существенно изменят результаты деятельности компаний. […] Мы начинаем нацеливаться […] на сверхинтеллект в истинном смысле этого слова».

Если данный прогноз Альтмана оправдается, это будет иметь для человечества колоссальное значение. Ибо в сравнении с этим, любые события, кажущиеся нам сейчас сверхважными (типа инаугурации Трампа), превращаются в проходящие малозначимые эпизоды на фоне погружения мира в черную дыру сингулярности.

Так что же такого произошло, в результате чего мир оказался вблизи сингулярности, т.к. прогнозы появления AGI стремительным домкратом обрушились на графиках вниз (см картинку поста с графиком от Exponentialview)?

Точно это знает лишь сам Сэм. Мне же видится, что наиболее простую и в то же время убедительную версию описал Гверн Бранвен в комментарии к посту Райана Кидда о последствиях новой парадигмы масштабирования вывода:
«Я думаю, что здесь не хватает важной части парадигмы масштабирования самостоятельной игры: большая часть смысла модели, такой как o1, заключается не в ее развертывании , а в генерации обучающих данных для следующей модели. Каждая проблема, которую решает o1, теперь является точкой обучающих данных для o3 (например, любой сеанс o1, который в конце концов натыкается на правильный ответ, может быть улучшен, чтобы устранить тупики и произвести чистую расшифровку для обучения более утонченной интуиции).»

Насколько это так, каждый читатель может сам проверить экспериментально, следуя простой инструкции из 4 пунктов.
1. Возьмите текст своей переписки с ChatGPT по задаче, которую последний не смог для вас удовлетворительно решить.
2. Отправьте этот текст на вход Клоду с просьбой решить-таки эту задачу.
3. Получите ответ Клода, который, с большой вероятностью, если даже не будет 100%но удовлетворяющим вас решением задачи, то, как минимум, окажется существенно лучше, чем ответ ChatGPT.
4. А теперь последний и самый интересный шаг. Поменяйте местами ChatGPT и Клод в пп 1-3 для какой-либо иной задачи. И с большой вероятностью вышеописанное повторится. Т.е. неважно, какой ИИ будет решать задачу первым. Главное, - что второй, воспользуется данными о решении задачи первым, и за счет этого решит ее лучше (говоря словами Гверна, «каждая проблема, которую решает o1, теперь является точкой обучающих данных для o3»).

Или еще пример из истории развития новых версий AlphaGo: AlphaGo Fan, AlphaGo Lee, AlphaGo Master и последняя из версий AlphaGo Zero, обучившаяся уже исключительно на играх с самой собой, без использования человеческих данных.
За 2 года условный рейтинг Эло новых версий вырос с 3300 (что было выше, чем у большинства профессионалов уровня чемпиона мира) до немыслимого для людей уровня 5185. После 2018 года компания DeepMind прекратила разработку и участие AlphaGo в официальных матчах, т.к. это стало неинтересно и бессмысленно – люди так и близко играть не могут.

Так вот. Если Гверн Бранвен прав, включился мощный эффект маховика данных, когда каждая новая модель порождает данные для обучения следующей, еще лучшей модели.

Но тогда прав будет и Сэм Альтман. А сегодняшняя инаугурация Трампа из важнейшего мирового события четырехлетия превратится в малозначащий эпизод наступления на Земле эпохи сингулярности.