Малоймовірно, що ми зустрінемося з будь-якою технологією, більш ефективною та важливою, ніж штучний інтелект. Присутність штучного інтелекту вже змінила людський досвід і те, як технології можуть змінити наше життя, і траєкторія його впливу стає лише ширшою.
Пам’ятаючи про це, інноватори та лідери штучного інтелекту витратили останню чверть століття на агрегування даних і вдосконалення моделей, щоб отримати програмне забезпечення, яке забезпечує генеративний ШІ. AI представляє вершину програмного забезпечення: аморфний інструмент, який може відтворювати інструменти для вирішення проблем на різних рівнях абстракції. Компанії, що будують обчислювальну імперію або тих, хто здобуває LLM розширити свою пропозицію програмного забезпечення тепер є звичайним явищем.
Отже, куди нам далі йти?
Навіть з необмеженими обчисленнями збір висновків з використанням усіх існуючих даних буде асимптотично наближатися до існуючого масиву людських знань. Подібно до того, як людям потрібно експериментувати із зовнішнім світом, наступний рубіж ШІ полягає в тому, щоб технологія значуще взаємодіяла з фізичною сферою, щоб генерувати нові дані та розширювати межі знань.
Взаємодія через експеримент
Вивчення потенціалу штучного інтелекту вимагає вийти за рамки його використання на персональних комп’ютерах або смартфонах. Так, ці інструменти, ймовірно, залишаться найпростішими точками доступу до технології штучного інтелекту, але це обмежує можливості цієї технології.
Хоча виконання залишало бажати кращого, в Розумні сонцезахисні окуляри Ray-Ban на базі системи штучного інтелекту Meta продемонструвала доказ концепції носіння пристроїв із застосуванням технології штучного інтелекту. Ці приклади апаратної інтеграції мають вирішальне значення для знайомства та зручності використання штучного інтелекту поза налаштуваннями пристрою, оскільки вони ілюструють, як зробити ці грандіозні технологічні досягнення безперебійними.
Не кожен експеримент зі штучним інтелектом у реальному світі буде успішним, саме тому вони є експериментами. Проте демонстрація потенціалу апаратних додатків штучного інтелекту розширює спектр того, як ця технологія може бути як корисною, так і застосовною за межами «персонального помічника», який вона зараз використовує.
Зрештою, компанії, які демонструють, як зробити ШІ практичним і легітимним, генеруватимуть експериментальні дані, які ви просто не можете отримати з веб-додатків. Звичайно, для належного функціонування всього цього потрібні комп’ютери та інфраструктура, що вимагає більшого припливу інвестицій у створення фізичної інфраструктури ШІ.
Але чи компанії зі штучним інтелектом готові і хочуть це зробити?
Апаратно-програмний діалог
Легко сказати, що додатки штучного інтелекту у фізичних продуктах з інтенсивними обчисленнями з часом стануть нормою, але втілення цього в реальність вимагає набагато більшої точності. У вас є стільки ресурсів і волі, щоб піти менш дорогою.
Те, що ми бачимо сьогодні, є формою короткострокового надлишку штучного інтелекту, що відображає типову реакцію ринку на проривні технології, готові створити нові галузі. Отже, зрозуміло, чому компанії, які розробляють програмне забезпечення штучного інтелекту або займаються ним, можуть вагатися щодо дорогого та інтенсивного апаратного забезпечення.
Але будь-хто з ширшим світоглядом може зрозуміти, чому це може бути короткозорим підходом до інновацій.
Як не дивно, є багато з порівняння між бумом ШІ та раннім Інтернетом міхур доткомовде проекти, зосереджені на короткострокових цілях, загинули, коли він вибухнув. Але якби ми колективно списали Інтернет через наслідки бульбашки дот-комів замість того, щоб переорієнтуватися на довгострокові ідеї, які пережили його давно, ми б не були й близько до того технологічного ландшафту, в якому ми зараз. Чудові ідеї переживають будь-які тенденції.
Крім того, обчислення є основою для прогресу будь-якої інновації ШІ. І як вам скаже будь-який розробник ШІ, обчислення на вагу золота. Однак це також обмежує кількість проектів, які реально можуть дозволити собі досліджувати реальні додатки штучного інтелекту, коли сама по собі розробка моделі вже споживає ресурси. Але жодна компанія не може зберегти домінування на ринку лише на програмному забезпеченні — незалежно від того, наскільки вражаючою є їхня LLM.
Компанії зі штучним інтелектом зручно лідирувати з програмним забезпеченням і терпляче чекати, поки постачальник апаратного забезпечення налетить і придбає або ліцензує його технологію. Це не тільки сильно обмежує, але й залишає багато неймовірних проектів на милість сторонніх людей, які, можливо, ніколи не постукають.
Штучний інтелект – це технологія багатьох поколінь, яка з часом буде ставати все більш персоналізованою та розробленою для окремих людей. Однак від проектів залежить, чи скористаються переважно рівними ігровими умовами з точки зору програмного забезпечення, щоб досягти реальних успіхів у фізичній сфері. Без сміливих експериментів і навіть невдач технології штучного інтелекту не зможуть повністю реалізувати свій потенціал у покращенні людського досвіду.
