Сырьевые вычисления становятся товаром. Глубокая человеческая экспертиза становится окончательным барьером. Себастьян Бубек из OpenAI только что разрушил иллюзию, что ИИ уравняет человеческие способности. Это не так. По мере приближения моделей к AGI барьер для выполнения базовых задач падает до нуля. Но потолок для возможного поднимается бесконечно. Если вы действительно знаете, что делаете. Бубек: "Я думаю, что экспертиза и глубокая экспертиза в научной области важнее, чем когда-либо." Это та часть, которую большинство людей не осознает. Если у вас нет основополагающего понимания физики, математики или инженерии, с которыми вы работаете, вы не сможете продвинуть модель за ее поверхность. Вы застрянете в цикле. Печатаете подсказки. Получаете ответы. Не понимаете ни того, ни другого. Ничего не строите. Бубек: "Беспокойство заключается в том, что существует еще большее разделение между людьми, которые начинают слишком полагаться на ИИ... и людьми, которые действительно изучают, что именно происходит." Разделение уже формируется. И это не то, что кто-то предсказал. Будущая экономика не будет делиться между теми, у кого есть ИИ, и теми, у кого его нет. У всех будет ИИ. Она будет делиться между людьми, которые достаточно глубоко понимают проблему, чтобы управлять системой, и людьми, которые просто потребляют все, что она производит. Одна группа строит с его помощью. Другая заменяется им. Унаследованная система вознаграждала за запоминание и дипломы. Эра ИИ вознаграждает за понимание настолько точное, что вы можете сказать машине, где она ошибается. Такое знание не приходит от подсказок. Оно приходит из многолетнего упорного изучения, которое большинство людей в настоящее время пропускает, потому что машина заставляет это казаться ненужным. Вот в чем ловушка. Машина — это двигатель. Но вы должны понимать местность.

Эндрю Нг только что раскрыл, почему компании ИИ, которые тратят больше всего вычислительных ресурсов на решение проблемы, проиграют. Победитель гонки интеллекта не будет использовать больше всего вычислений. Они потратят меньше всего. Нг: "Большая часть ваших высокоразмерных данных находится в низкоразмерном подпространстве. Это просто факт жизни." Вот что это значит на практике. У вас есть набор данных размерностью 10,000. Каждое измерение проходит через каждое вычисление. Каждый цикл обучения тянет за собой мертвый груз, который модель никогда не использует. Нг: "Вы носите с собой эти 10,000-мерные примеры на протяжении всего процесса обучения." Этот избыток не только неэффективен. Это налог на каждое вычисление, которое вы выполняете. Пропускная способность памяти. Пропускная способность сети. Скорость вычислений. Все это поглощается измерениями, которые не вносят ничего в интеллект. Они вносят шум. Инсайт, который отделяет архитекторов от гонки вооружений: этот 10,000-мерный набор данных почти полностью захвачен гораздо меньшим подпространством. Сигнал находится в доле пространства, за обработку которого вы платите. Сожмите его. 10,000 измерений до 1,000. Нг: "Вы можете запустить свой алгоритм обучения на гораздо более низкоразмерном наборе данных, и это может быть гораздо более эффективно." То же оборудование. Тот же бюджет. Доля трения. Грубая сила — это стратегия того, у кого самые глубокие карманы. Сжатие — это стратегия того, кто действительно понимает проблему. Компании, которые овладеют этим, не просто создают более быстрые модели. Они создают модели, которые находят больше правды на меньшем объеме данных, чем что-либо, что масштабируется вслепую. Интеллект никогда не заключался в обработке всего. Он заключается в том, чтобы знать, что нужно вырезать.

Доктор Фей-Фей Ли только что указала на самую большую слепую зону в индустрии ИИ. Мы строили половину человеческого интеллекта. И называли это финишной чертой. Ли: "Если вы посмотрите на человеческий интеллект, он сводится к двум категориям." Первая категория — это язык. Символическое мышление. Общение. Способность мыслить словами и абстракциями. Вот что каждое крупное ИИ-лаборатория строила последние десять лет. Вторая категория — это та, которую индустрия почти полностью игнорировала. Ли: "Мы называем это в ИИ пространственным интеллектом." Как люди и животные воспринимают, ориентируются и взаимодействуют с трехмерным физическим миром. Как мы тянемся к объектам. Как мы движемся в пространстве. Как мы строим и манипулируем физической реальностью. От создания шедевров до строительства пирамид, невербальный пространственный интеллект — это то, что на самом деле формирует мир. Язык описывает реальность. Пространственный интеллект действует на нее. И разрыв между этими двумя вещами — это разрыв между чат-ботом и роботом. Ли: "Когда эта технология будет готова, начнется роботизированная революция. Мы уже видим эту тенденцию." Каждый робот — это движущийся агент. Каждому движущемуся агенту требуется пространственный интеллект, чтобы функционировать в реальном мире. Человекообразные роботы, которые сейчас разворачиваются на фабриках, достигают предела того, что могут обеспечить только языковые модели. Пространственный интеллект — это ключ. Но Ли не остановилась на робототехнике. Ли: "С точки зрения геополитики, это часть технологии, которая напрямую идет в оружие." Автономные рои дронов. Навигация на поле боя. Физическое обнаружение целей без человеческого контроля. Каждое военное применение ИИ, которое работает в реальном мире, основано на пространственном интеллекте. Нация, которая овладеет переходом от статического текста к динамическому трехмерному восприятию, не просто выиграет гонку программного обеспечения. Она будет командовать физическим полем боя. Гонка вооружений в области ИИ только что вышла из дата-центра. Теперь она работает в трех измерениях.