В ответ на пост

В ответ на пост

СЕО DeepMind говорит, что через 10-15 лет мы сможем вылечить все болезни человека

По мнению нобелевского лауреата и главы DeepMind МО радикально изменит подход к медицине и разработке лекарств, что позволит сделать прорывы в лечении болезней, которые сегодня считаются неизлечимыми

Об этом интервью

Более того, Дэмиса волнуют вопросы о фундаментальных свойствах реальности

Он не понимает, почему люди не беспокоятся о том, что такое время?

Что такое гравитация?

Ему также интересен прогресс в квантовой области

Что ещё интересного говорит Хассабис:

1. Он выделяет 3 уровня творчества у МО:

- Интерполяция— самый простой уровень

Это не настоящее творчество, а просто комбинирование и смешивание существующего

- Экстраполяция — МО берет существующие знания и выходит за их пределы, создавая нечто новое в рамках существующей парадигмы

Пример — "ход 37" AlphaGo, который никогда ранее не встречался в истории игры

Это уже настоящее творчество

- Изобретение/нестандартное мышление— высший уровень

Это способность создать принципиально новую концепцию

Примеры — изобретение самой игры Го или создание общей теории относительности Эйнштейном

По мнению Демиса, современный ИИ способен достичь только первых двух уровней, но не третьего

Но в будущем это может быть достигнуто

3. Демис говорит, что игра — фундаментальная часть человеческой сущности

Для него игры — это способ безопасно проходить сложные сценарии принятия решений, которые в реальной жизни случаются редко, но имеют большое значение

4. О синтетических данных и их ограничениях

Демис говорит о проблеме нехватки данных для обучения современных больших языковых моделей

Решение, по его мнению:

- Создание синтетических данных

- Использование игр, где ИИ может играть против себя и создавать неограниченное количество новых тренировочных примеров

- Использование мультимодальных данных (видео, аудио)

Ключевая проблема с синтетическими данными — обеспечить их "правильное распределение", чтобы они соответствовали реальным данным и корректность

Это проще делать в абстрактных областях (математика, программирование, игры), где можно проверить правильность результата, и сложнее в других областях

5. О воплощенном интеллекте

Демис говорит, что его удивили результаты из модели Veo 2, оказалось, что МО может понимать физику мира просто просматривая видео на YouTube, без физического взаимодействия с объектами

6. О компромиссе между размером модели и временем обработки

Сейчас исследователи ищут оптимальный баланс между размером модели, стоимостью запуска и количеством шагов рассуждения

Это активное направление исследований, и однозначного ответа пока нет

7. Демис предсказывает эволюцию программирования в направлении "vibe coding" — кодирования на естественном языке

Он видит это как логическое продолжение тенденции перехода к всё более высокоуровневым языкам программирования