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.

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.