Komputasi mentah menjadi komoditas. Keahlian manusia yang mendalam menjadi parit pamungkas. Sebastian Bubeck dari OpenAI baru saja menghancurkan ilusi bahwa AI akan menyamakan kemampuan manusia. Itu tidak akan. Saat model mendekati AGI, penghalang masuk untuk tugas dasar turun menjadi nol. Tetapi langit-langit untuk apa yang mungkin meningkat tanpa batas. Jika Anda benar-benar tahu apa yang Anda lakukan. Bubeck: "Saya pikir keahlian dan keahlian mendalam di bidang ilmiah lebih penting dari sebelumnya." Ini adalah bagian yang tidak diproses kebanyakan orang. Jika Anda tidak memiliki pemahaman dasar tentang fisika, matematika, atau teknik yang Anda kerjakan, Anda tidak dapat mendorong model melewati permukaannya. Anda terjebak dalam lingkaran. Petunjuk mengetik. Mendapatkan jawaban. Tidak memahami keduanya. Tidak membangun apa-apa. Bubeck: "Kekhawatirannya adalah bahwa ada lebih banyak pemisahan antara orang-orang yang mulai terlalu mengandalkan AI ... dan orang-orang yang benar-benar mempelajari dengan tepat apa yang terjadi." Fraktur sudah terbentuk. Dan itu bukan yang diprediksi siapa pun. Ekonomi masa depan tidak akan terbagi antara mereka yang memiliki AI dan mereka yang tidak. Setiap orang akan memiliki AI. Ini akan terbagi antara orang-orang yang memahami masalah cukup dalam untuk mengarahkan sistem, dan orang-orang yang hanya mengonsumsi apa pun yang dihasilkannya. Satu kelompok membangun dengannya. Yang lain digantikan olehnya. Sistem lama menghargai hafalan dan kredensial. Era AI menghargai pemahaman yang begitu tepat sehingga Anda dapat memberi tahu mesin dengan tepat di mana salahnya. Pengetahuan semacam itu tidak datang dari dorongan. Itu berasal dari studi keras selama bertahun-tahun yang saat ini dilewati kebanyakan orang karena mesin membuatnya terasa tidak perlu. Itulah jebakannya. Mesin adalah mesin. Tetapi Anda harus memahami medan.

Andrew Ng baru saja mengungkapkan mengapa perusahaan AI yang melemparkan komputasi paling banyak pada masalah ini akan kalah. Pemenang perlombaan intelijen tidak akan menggunakan komputasi paling banyak. Mereka akan menyia-nyiakan yang paling sedikit. Ng: "Sebagian besar data dimensi tinggi Anda terletak di subruang dimensi yang lebih rendah. Itu hanya fakta kehidupan." Inilah artinya dalam praktiknya. Anda memiliki himpunan data 10.000 dimensi. Setiap dimensi terseret melalui setiap perhitungan. Setiap siklus pelatihan mengangkut bobot mati yang tidak akan pernah digunakan model. Ng: "Anda membawa contoh 10.000 dimensi ini di seluruh proses pelatihan Anda." Kembung itu tidak hanya tidak efisien. Ini adalah pajak atas setiap perhitungan yang Anda jalankan. Bandwidth memori. Bandwidth jaringan. Kecepatan komputasi. Semua itu dimakan oleh dimensi yang tidak berkontribusi pada kecerdasan. Mereka menyumbangkan kebisingan. Wawasan yang memisahkan arsitek dari perlombaan senjata: kumpulan data 10.000 dimensi itu hampir seluruhnya ditangkap oleh subruang yang jauh lebih kecil. Sinyal berada di sebagian kecil dari ruang yang Anda bayar untuk memproses. Kompres. 10.000 dimensi turun menjadi 1.000. Ng: "Anda dapat menjalankan algoritma pembelajaran Anda pada kumpulan data berdimensi yang jauh lebih rendah dan mungkin jauh lebih efisien." Perangkat keras yang sama. Anggaran yang sama. Sebagian kecil dari gesekan. Brute force adalah strategi siapa pun yang memiliki kantong terdalam. Kompresi adalah strategi siapa pun yang benar-benar memahami masalahnya. Perusahaan yang menguasai ini tidak hanya membangun model yang lebih cepat. Mereka membangun model yang menemukan lebih banyak kebenaran dalam data yang lebih sedikit daripada apa pun yang pernah diskalakan secara membabi buta. Intelijen tidak pernah tentang memproses segalanya. Ini tentang mengetahui apa yang harus dipotong.

Dr. Fei-Fei Li baru saja menyebut titik buta terbesar di seluruh industri AI. Kami telah membangun setengah dari kecerdasan manusia. Dan menyebutnya garis finis. Li: "Jika Anda melihat kecerdasan manusia, itu cukup banyak bermuara pada dua ember." Ember pertama adalah bahasa. Penalaran simbolis. Komunikasi. Kemampuan untuk berpikir dalam kata-kata dan abstraksi. Itulah yang telah dibangunkan oleh setiap laboratorium AI besar selama dekade terakhir. Ember kedua adalah ember yang hampir sepenuhnya diabaikan oleh industri. Li: "Kami menyebutnya dalam kecerdasan spasial AI." Bagaimana manusia dan hewan melihat, menavigasi, dan berinteraksi dengan dunia fisik tiga dimensi. Bagaimana kita meraih objek. Bagaimana kita bergerak melalui ruang. Bagaimana kita membangun dan memanipulasi realitas fisik. Dari melukis mahakarya hingga membangun piramida, kecerdasan spasial non-verbal adalah apa yang benar-benar membentuk dunia. Bahasa menggambarkan realitas. Kecerdasan spasial bekerja di atasnya. Dan kesenjangan antara kedua hal itu adalah kesenjangan antara chatbot dan robot. Li: "Ketika teknologi ini siap, revolusi robot akan dimulai. Kami sudah melihat tren itu." Setiap robot adalah agen yang bergerak. Setiap agen yang bergerak membutuhkan kecerdasan spasial untuk berfungsi di dunia nyata. Robot humanoid yang dikerahkan di pabrik saat ini mencapai langit-langit dari model bahasa apa saja yang dapat digerakkan. Kecerdasan spasial adalah pembukaannya. Tapi Li tidak berhenti pada robotika. Li: "Dari sudut pandang geopolitik, ini adalah bagian dari teknologi yang langsung masuk ke senjata." Kawanan drone otonom. Navigasi medan perang. Akuisisi target fisik tanpa pengawasan manusia. Setiap aplikasi militer AI yang beroperasi di dunia nyata berjalan pada kecerdasan spasial. Bangsa yang menguasai transisi dari teks statis ke persepsi tiga dimensi dinamis tidak hanya memenangkan perlombaan perangkat lunak. Itu memerintahkan medan perang fisik. Perlombaan senjata AI baru saja keluar dari pusat data. Sekarang beroperasi dalam tiga dimensi.