Лэ Вьет Куок: Что будет, если человечество получит «всемогущий» ИИ?

Подпишитесь на Leader Atlas:    / @leaderatlas   — Оговорка: Эта речь была записана на GenAI Summit: Uncharted Frontiers, когда доктор Ле Вьет Куок работал в Google DeepMind. В настоящее время он является соучредителем Discovery Loop и бывшим стипендиатом Google. — Если у нас есть действительно мощный ИИ, следует ли нам использовать его для более быстрой работы или для решения проблем, которые люди никогда не могли решить? На GenAI Summit доктор Ле Вьет Куок перешел от вопроса, который он задал еще будучи аспирантом в Стэнфорде, к одному из ключевых направлений развития современного ИИ: как машины могут не только быстро реагировать, но и рассуждать, искать и выделять больше ресурсов на решение сложных проблем? Начиная с прогнозирования следующего токена, первых чат-ботов в Google, FLAN и инструкций по следованию, презентация переходит к «Цепочке мыслей» — методу, который помогает моделям разбивать проблему на этапы рассуждений, а не сразу переходить к ответу. Но для доктора Ле Вьет Куока это только начало. Что, если ИИ не просто «думает» один раз, а пробует сотни различных подходов? Что, если вместо того, чтобы концентрировать большую часть вычислительной мощности на обучении, мы дадим модели больше вычислительных ресурсов непосредственно в момент решения проблемы? От самосогласованности, поиска и вычислений во время тестирования он переходит к AlphaGeometry и AlphaProof — системам, которые показывают, что ИИ может решать математические задачи олимпийского уровня, где решение не просто уже есть в обучающих данных. За этими техническими достижениями скрывается более важный вопрос: может ли ИИ перейти от воспроизведения существующих знаний к созданию действительно новых решений? Если эту возможность можно распространить с математики на физику, биологию или медицину, ИИ может стать не только инструментом повышения производительности, но и непосредственно участвовать в процессе научных открытий. — ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ И ВРЕМЕННЫЕ МЕТКИ 00:00 Если бы у нас был достаточно мощный ИИ, что бы мы хотели, чтобы он делал? 01:20 Мышление системы 2: Когда ИИ нужно «думать медленно» 02:45 Как ИИ может справляться с проблемами, требующими длительных решений? 04:00 Прогнозирование следующего токена и основа современных чат-ботов 06:35 Масштабирование: По мере того, как чат-боты становятся все более разговорчивыми, как люди 08:00 FLAN и способность следовать инструкциям 09:35 Цепочка мыслей: Позволяя ИИ рассуждать шаг за шагом 12:30 Самосогласованность: Одна проблема, несколько путей рассуждения 14:30 Поиск: Позволяя ИИ пытаться проверить несколько решений 16:30 Почему ИИ требуется больше вычислительных ресурсов на этапе рассуждения? 17:45 Может ли ИИ решить проблему, для которой никогда не существовало решения? 18:55 AlphaGeometry: Сочетание LLM с символическим поиском 22:08 AlphaProof и обучение с подкреплением во время тестирования 23:10 ИИ решает 4 из 6 задач на IMO 2024 24:07 «Узкий сверхинтеллект» в математике? 25:25 От математики к мечте: ИИ создает новые научные открытия Подпишитесь на Leader Atlas, чтобы узнать больше о технологиях, инновациях и людях, формирующих будущее Вьетнама и мира. Оставляйте комментарии, отзывы или предложения о сотрудничестве по адресу hello@s-worldmedia.com Свяжитесь с Leader Atlas: ➤ Facebook:   / leaderatlassw   ➤ LinkedIn:   / leader-atlas   ➤ TikTok:   / leaderatlas   © Авторские права принадлежат Leader Atlas/S-World © Авторские права принадлежат каналу Leader Atlas ☞ Не перезаливать #LeVietQuoc #QuocLe #AIReasoning #ChainOfThought #GoogleDeepMind #GenAISummit2024 #ArtificialIntelligence