Во время недавней дискуссии в AGI House, Сергей Брин объяснил, что Gemini не просто становится лучше — он объединяет знания из многих различных источников и языков. Он также отметил, что базовая технология, приводящая в действие ИИ, продвинулась за пределы своей первоначальной конструкции. Хотя Брин верит, что Gemini потенциально может достичь искусственного общего интеллекта (AGI), он признает, что трудно предсказать, какие достижения могут последовать.
Купил акции на все деньги, а они упали? А Илон Маск снова написал твит? Знакомо. У нас тут клуб тех, кто пытается понять этот цирк и не сойти с ума.
Купить на падении (нет)AGI: Искусственный общий интеллект
Искусственный общий интеллект (AGI) относится к ИИ, который может учиться, понимать и использовать знания подобно человеку – то есть он может справляться с широким спектром задач. Современный ИИ очень хорош в конкретных задачах, таких как предоставление информации, написание компьютерного кода или распознавание изображений, но он не по-настоящему понимает мир или связывает знания из разных областей так, как это делают люди.
OpenAI, Google DeepMind и Anthropic работают над созданием Искусственного Общего Интеллекта (AGI), но у каждой компании своя основная цель. OpenAI в основном сосредоточена на том, как AGI может стимулировать экономику, в то время как Google DeepMind больше заинтересована в использовании его для научных прорывов. Anthropic, с другой стороны, концентрируется на том, как AGI может в целом улучшить жизнь людей.
https://www.searchenginejournal.com/wp-json/sscats/v2/tk/Middle_Post_Text
Следующая большая вещь: возможности ИИ сходятся.
Как специалист по цифровому маркетингу, я внимательно слежу за достижениями Google в области ИИ. Сергей Брин недавно объяснил, что их предыдущие модели ИИ были действительно сосредоточены на том, чтобы хорошо выполнять одну вещь – например, решать конкретную проблему. Но Gemini отличается. Теперь он работает на высшем уровне в гораздо более широком спектре областей, включая сложные задачи, такие как математика и научное мышление. Что интересно, так это то, что мы уходим от необходимости использовать отдельный ИИ для каждой отдельной работы. Google наблюдает конвергенцию, когда одна семья моделей может справиться со всем, что открывает невероятные возможности для интегрированных маркетинговых решений.
Он также отметил, что текущая тенденция слияния AI технологий не была запланированным результатом, когда Google впервые начал работать над искусственным интеллектом – это просто естественным образом развивалось.
Его спросили о будущих тенденциях, и он ответил, что самое большое развитие будет связано с конвергенцией.
«Я думаю, захватывающее заключается в том, что все эти вещи сходятся к одним и тем же общим моделям.
Раньше нам требовались специальные модели для разных задач. И для сложных проблем, таких как свертка белков, это по-прежнему верно.
Наши самые продвинутые модели Gemini сейчас достигают лучших результатов в таких областях, как математика и другие научные области. Удивительно, но поразительно, как быстро они продвинулись и теперь конкурируют со специализированными инструментами.
По сути, изучение одного навыка может улучшить ваши способности в других. Например, практика программирования также может улучшить ваши математические навыки, а хорошие математические способности могут помочь в программировании.
Было здорово наблюдать, как система может обрабатывать различные типы информации. Например, теперь она способна связывать понимание изображений со способностью решать текстовые задачи, связанные с формами и геометрией.»
Одна из причин, по которой модели ИИ так быстро улучшаются, — это перенос обучения. Это когда модель, обученная для одной цели, неожиданно помогает в чем-то другом. В настоящее время Google обнаруживает, что обучение моделей в таких областях, как распознавание изображений, математика и логическое мышление, повышает производительность в широком спектре задач.
Трансформеры «странно гибки».
Сергея Брина спросили, будут ли трансформеры – программное обеспечение, лежащее в основе ИИ, такого как ChatGPT – важными для достижения Общего Искусственного Интеллекта (AGI). Он ответил, упомянув «Mixture of Experts», или MOE. MOE – это метод повышения эффективности за счет направления различных задач на специализированные части ИИ-системы.
Трансформеры изначально были разработаны для текста, но они оказались на удивление адаптивными. Теперь мы успешно используем их для изображений и видео тоже, выходя за рамки их первоначального назначения.
Это правда, что технология эволюционировала с момента оригинальной статьи о трансформерах. Было много небольших изменений и улучшений, таких как разработка разреженных моделей смеси экспертов, поэтому это не совсем та же система, что и изначально.
Если бы я мог предположить, может ли что-то близкое к этому быть AGI? Я бы сказал да.
Это всего лишь мое предположение, просто потому, что они смогли так сильно эволюционировать.
Как я уже упоминал, эти модели эволюционируют. Они уже не совсем такие, как первоначальная конструкция трансформера.
Мировые модели сходятся с Gemini
Сергея Брина спросили, могут ли «мировые модели» ИИ — по сути, внутреннее понимание ИИ того, как устроен мир — быть ключом к достижению Общего Искусственного Интеллекта (AGI). Эти модели помогают ИИ предсказывать, что произойдет дальше, позволяя ему принимать более разумные решения и эффективнее планировать.
Он указал на Gemini Omni от Google как на хороший пример того, куда движется ИИ. Gemini Omni, представленный в мае на Google I/O, — это новая ИИ-модель, которая может обрабатывать все виды входных данных и создавать различные выходные данные. Он сочетает в себе навыки решения проблем Gemini с возможностью генерации медиа, изначально сосредотачиваясь на создании и редактировании видео. Google видит, что в конечном итоге он сможет создавать что угодно из любого типа входных данных.
«Каково ваше мнение о том, как мировые модели могут помочь достичь ИОН?»
По сути, мировые модели похожи на видеомодели. Люди часто обсуждают Искусственный Общий Интеллект, или AGI, в довольно общих чертах.
Я думаю об этом так: я думаю об AGI как об идее, что ИИ может фактически улучшать себя.
Однако многие другие – и я считаю, что они, вероятно, правы – определяют AGI как достижение ИИ точки, когда он может выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человек.
И это две разные вещи.
Чтобы выполнить любую задачу, которую может выполнить человек, необходимо уметь воспринимать и взаимодействовать с окружающим миром.
Умение мечтать, представлять потенциальные результаты своих действий и понимать эти возможности, безусловно, жизненно важно.
Мировые модели необходимы для достижения передовых возможностей, особенно когда речь идет о таких вещах, как робототехника и создание действительно разумных систем.
Вероятно, у вас было больше возможностей протестировать нашу модель Gem Omni, чем у меня, поскольку я в последнее время сосредоточен на личностном развитии.
Но да, мы работали над этим долгое время, Omni – последняя версия этого.
Omni похожа на Gemini – она была обучена с использованием тех же методов и данных, включая много текста.
Действительно удивительно, как все это складывается. И да, это необходимо для любого физического взаимодействия.
Gemini развивается, объединяя различные глобальные модели, что является значительным шагом вперед в его развитии.
Что наступает после AGI?
Кто-то спросил Сергея Брина, что, по его мнению, произойдет после достижения Общего Искусственного Интеллекта (AGI), и это был вдумчивый вопрос. Интересно, что Брин признался, что у него нет ответа. Он сказал, что ему трудно представить, что будет дальше, сравнивая эволюцию ИИ с прошлыми технологическими сдвигами, такими как интернет и мобильные устройства, но не смог указать на следующий крупный скачок вперед.
Подразумевается, что выяснение того, что последует за AGI, само по себе станет огромной возможностью.
«Вау, это отличный вопрос.
Что будет дальше после достижения AGI?
Сейчас все действительно сосредоточены на том, чтобы AI развивался быстрее. Но что произойдет, когда этот быстрый рост замедлится?
Мы начали с фокусировки на веб и интернет-поиске, затем перешли к подъему мобильных устройств, что было еще одним значительным развитием.
Я думаю, сейчас люди– сейчас AI — это огромная новая индустриальная тенденция. И что будет после этого?
Ох.. Я имею в виду, я думаю, если вы сможете на это ответить, у вас будет фантастическая компания.»
Что это всё значит
- Brin видит, как ИИ движется к AGI через конвергенцию.
- Возможности, ранее обрабатываемые отдельными моделями, объединяются в более широкие семейства моделей.
- Перенос обучения помогает одному виду опыта улучшить производительность в другом.
- Трансформеры продолжают эволюционировать.
- Мировые модели могут быть следующим этапом роста Gemini.
- Возможно, никто не знает, что последует за AGI, пока они его не достигнут.
OpenAI, Google DeepMind и Anthropic стремятся создать общий искусственный интеллект (AGI), но у каждой компании есть свое видение того, как он должен быть использован.
По словам Сергея Брина из Google, разработка Gemini дает представление об их подходе к достижению Искусственного Общего Интеллекта (AGI). Он объясняет, что различные навыки, которым ранее требовались отдельные системы ИИ, теперь объединяются в единую семейство моделей. Это во многом обусловлено техникой под названием transfer learning – по сути, когда ИИ обучается делать что-то одно, он также становится лучше в других, связанных задачах.
Эта тенденция сейчас происходит и в том, как ИИ понимает окружающий мир. Вместо создания отдельных систем для знаний о реальном мире, Google интегрирует эти возможности непосредственно в Gemini. Как объяснил Сергей Брин, Gemini Omni демонстрирует, как рассуждения, понимание различных типов информации (например, текста и изображений) и знания о мире становятся интегрированными в одну систему.
Как SEO-эксперт, я внимательно слежу за разговорами об ИИ, и все задаются вопросом, что будет *после* Искусственного общего интеллекта (AGI). Сергей Брин недавно признался, что он не знает! Хотя текущие системы ИИ, вероятно, будут продолжать совершенствоваться *в направлении* AGI, то, что произойдет дальше, – настоящая загадка. Но я считаю, что бы ни был этот «следующий шаг», он потенциально может создать целую новую волну бизнеса и инновационных технологий – и это то, за чем я внимательно слежу с точки зрения потенциальных поисковых тенденций и возможностей.
Именно к этому мы и движемся с использованием ИИ.
Посмотрите интервью здесь:
https://www.youtube.com/watch?v=gsv5o8ANdDo
Смотрите также
- Триллион долларов от NVIDIA и другие неожиданные повороты на Уолл-стрит
- Акции MGNT. Магнит: прогноз акций.
- Google: мы обычно не пробуем варианты URL-адресов
- Обновление измерений искусственного интеллекта от Google анонсировано на Google Marketing Live
- Обновленная документация Google показывает 4 причины обновить контент
- От поиска к открытию: почему SEO должно выйти за рамки поисковой выдачи
- Улучшите влияние вашего бренда и улучшите SEO с помощью этих советов
- Google делится ценными рекомендациями по поисковой оптимизации (SEO) о руководствах по оценке качества.
- Исследования показывают, что потребители легко распознают содержание, сгенерированное искусственным интеллектом.
- Структурированные данные в 2024 году: ключевые закономерности открывают будущее открытий искусственного интеллекта [исследование данных]
2026-06-05 15:44