Як ШІ-науковці стають повноцінними учасниками досліджень – очільник Nvidia AI Technology Centre

Очільник Nvidia AI Tech­nol­o­gy Cen­tre Саймон Сі долучився до AI Day від Forbes Ukraine, який відбувся 28 березня, та розповів, на що здатні сучасні «агенти» та «науковці», які працюють на базі штучного інтелекту, і чого чекати від таких технологій у майбутньому.

Очільник Nvidia AI Tech­nol­o­gy Cen­tre Саймон Сі розповів про можливості ШІ-агентів та ШІ-науковців. Фото: Deposit­pho­tos, swisscognitive.ch

Це й не тільки Сі обговорив під час своєї keynote speech, пише Forbes, редакція MC.today переповідає деталі.

Сі відзначив, що розвиток генеративного штучного інтелекту відкриває широкі можливості для його застосування, зокрема, у робототехніці, медицині та низці інших галузей, тобто не тільки у сфері генерації текстів. За словами науковця, зацікавленість розробників та дослідниках у ШІ-агентах значно зросла впродовж останніх місяців. Він пояснив, що це – штучний інтелект, який за завданням, поставлених людиною, може збирати дані, виконувати алгоритмічні обчислення та виконувати певні дії на їхній основі.

Сьогодні існує чимало типів таких агентів, а також систем, які їх навчають. Зокрема Сі відзначив компанії, які створюють ШІ-науковців. Такі агенти можуть брати участь у дослідженнях і долучатися до них на всіх етапах від генерування ідей до експериментів і написання статей. З такими проєктами працює, наприклад, компанія Sakana AI.

Як діють ШІ-агенти, науковець пояснив на прикладі хімічної лабораторії. Робота в такій установі має на увазі багато фізичної роботи, як-от змішування речовин. У звичайних умовах такі завдання виконують люди, а в Китаї вже працює автоматизована хімічна платформа. Людина, що керує нею, фактично просто запускає процес, тобто формулює завдання для ШІ. Після цього машина працює цілодобово – тестує, синтезує, аналізує тощо.

Читайте також: Гендиректор Nvidia спрогнозував, коли почнеться масове використання роботів-гуманоїдів

За словами Сі, це стало можливим завдяки розвитку технологій, зокрема збільшенням продуктивності графічних процесорів, які забезпечують роботу штучного інтелекту.

«І справа не лише у швидкості. За останні вісім років продуктивність зросла майже в тисячу разів, а енергоспоживання на одиницю обчислень зменшилось більш ніж у 300 разів. Отже, ми досягаємо більшого результату з меншою витратою енергії», – цитують науковця у виданні.

Сі відзначив, що вартість обчислень швидко зменшується, що відкриває нові можливості не тільки для техгігантів, а і для компаній із сегмента малого та середнього бізнесу, які прагнуть створювати нові технологічні продукти.

У підсумку науковець нагадав, що трішки більш як за десять років люди подолали шлях від найпростіших нейромереж, здатних розпізнавати зображення до генеративного ШІ й увійшли у фазу створення ШІ-агентів. Наступний крок на цьому шляху, за його словами, – це фізичний ШІ, або Phys­i­cal AI, та перетворення дата-центрів на фабрики, що вироблятимуть інтелект.

«У майбутньому ми побачимо ще більше подібного – віртуальні світи, роботи, цифрові двійники людей тощо», – зазначив він.

• Нагадаємо, раніше ми переповідали, що Nvidia представила персональні суперкомп’ютери з ШІ.