Експерти про майбутнє, яке вже тут: Роздуми про AI, Quantum та Apple. Відверто кажучи, після WWDC
Вони ввійшли в кімнату, і повітря одразу загустіло від передчуття. Тім Хван, модератор подкасту “Mixture of Experts”, збирав навколо себе блискучу команду думців: Кріса Хей, блискучого інженера, Шобита Варшні, голову відділу Data та AI в Americas, та Каутар Ель Маграуї, провідну науковицю досліджень. Їхня місія? Розплутати вузли найбільших новин зі світу штучного інтелекту. Сьогодні ключовим викликом залишалося питання: чи дійсно ми стоїмо на порозі технологічної сингулярності?
Як людина, яка майже все своє життя провела серед людей, що створюють та розбирають технології, я завжди відчуваю особливий трепет, коли надходить новий виклик. Фактично, і цей випуск “Mixture of Experts” був саме таким. З одного боку, перед нами розгорталася панорама великих змін: від блискучих нововведень Apple на WWDC до стратегічних маневрів у світі квантових обчислень. Фактично, з іншого боку, за лаштунками цієї дивіться, блискучої сценіальності, поставали питання глибші: як саме розвиток AI вплине. Цікаво, на наше життя, робочі місця, і як ми зможемо зберегти людський аспект у світі, що стрімко змінюється?
Занурюючись у розмову, експерти торкнулися кількох головних тем:
- WWDC та Apple Intelligence: Які саме стратегії Apple здивують світ у найближчі місяці?
- OpenAI та сингулярність: Чи значить, справді ми вже живемо в епоху, коли AI змінює наше існування щодня?
- Meta та амбіції у сфері AI: Які стратегії вибирає компанія для зміцнення своїх позицій на цьому ринку?
- IBM Quantum: Чи дійсно квантові обчислення, про які стільки говорять, стають реальністю?
Відкриваючи обговорення щорічної конференції розробників Apple, експерти одразу ж перейшли до суті. Ставлячи фундаментальне питання: що з тих нововведень, про які оголошено, залишиться з нами через півроку?
Шобіт Варшні, із досвідом роботи з технологіями Apple відзначив. Певний дисонанс, що виник між великими обіцянками та реальною готовністю продуктів. Простіше кажучи, він порівняв це з “Windows Vista moment” (відомий провалом операційної системи Windows Vista). Його бачення: нові концепції, як-от оновлений інтерфейс, ще не зовсім готові до масового використання.
Каутар Ель Маграуї, зосередилась на конкуренції: відкритий AI, Meta, Google, Samsung. Цікаво, до речі, вона наголошувала важливості конкурентоспроможності для Apple, особливо у. До речі, світлі їхнього дещо пізнього виходу на ринок AI. Каутар також висловила занепокоєння з приводу оновлень Siri, відзначаючи той факт, що вони, на її думку, ще відстають від конкурентів.
Кріс Хей зосередився на позитивних аспектах. Він високо оцінив можливість використання LLM (великих мовних моделей) безпосередньо на пристроях Apple. Це відкриває нові можливості для покращення додатків і взаємодії з ними. Хоча й визнав, що AI, на яке зробила ставку Apple, не найкращий. Але він відзначив як сильні сторони екосистеми компанії та її потужне апаратне забезпечення. Справа в тому, що
Загальна думка експертів щодо Apple була неоднозначною. Щоб було ясно, з одного боку, вони визнавали чудовий досвід користувача та надійність екосистеми Apple. З іншого боку, відчувалося розчарування щодо відсутності значущих інновацій в AI та надмірної обережності компанії. Каутар підсумувала загальні враження: “Я відчуваю, що вони надто обережні”.
Тім Хван також відзначив той факт, що на. WWDC було мало акценту на AI, порівняно з попереднім роком. Він підкреслив, що Apple робить акцент на AI. Щоб уявіть собі, відкривати нові можливості для взаємодії з користувачами. Вони прагнуть додати можливості взаємодії для AI, як-от “Apple Intelligence”. Шобіт, відповідаючи на запитання, чи є це правильним підходом, зазначив, що Apple. Справа в тому, що ймовірно, просто не має іншого виходу, окрім як використовувати свої переваги в екосистемі.
слухайте,
Шобіт розвинув свою думку: компанія намагається створити систему. Яка буде працювати, зосереджуючись на пристроях, і забезпечуючи безпеку. Він зазначив, що деякі моделі Google вже зараз кращі, ніж ті, що представила Apple. Він висловив розчарування тим, що все ще спостерігаються незначні зміни. Чесно кажучи, він вважає, що Apple повинна піти від цих дрібних поліпшень.
Шобіт також нагадав про довіру, яку користувачі мають до Apple, особливо щодо захисту персональних даних, і зазначив, що Apple має велику можливість персоналізувати інтелектуальні рішення. Щоб було ясно, він також додав, що Google та Apple має надзвичайні можливості персоналізувати функціональні можливості.
Каутар зазначила, що Apple було б добре більш сміливо застосовувати AI. Використовуючи всі дані, якими вона володіє, щоб забезпечити користувачам найбільш персоналізований досвід. Кріс погодився, що, хоча Apple відстає в сфері AI, вони. Можливо, зосереджені на створенні платформи, яка буде ідеальною для розробників. Зрозуміло,
Кріс засумував. Він відчув, що Apple ухиляється від AI, акцентуючи увагу на UI/UX. Він зазначив, що хотів би бачити більше інтеграції. Він сказав, що занадто скажімо, зосереджуватись на штучному інтелекті не варто.
У відповідь на згадку про Apple, їхні знаєте, дослідники створили статтю “The Illusion of Thinking”, що викликала певні суперечки. Apple, на думку експертів, можливо, надмірно поміркована у своїй AI-стратегії. Разом з тим, хотілось би, щоб Apple більше зосереджувались на надійній платформі.
Але чи дійсно AI – причина для хвилювання? Чи уявіть собі, є це лише черговим етапом, а не переломом? Ідея про сингулярність – точку, в якій інтелект машин перевищує. Людський, – завжди була предметом як захоплення, так і страху.
Тут на сцену виходить OpenAI та її новий продукт – o3-pro.
Каутар Ель Маграуї вважає, що сам факт появи наприклад, O3-pro не дивує, але модель здатна на дещо більше, ніж передбачалось. Вона додала, що вважає оптимістичні заяви Сема Альтмана, який висловлює віру. У те, що ми вже живемо в ері сингулярності, м’яко кажучи, перебільшеними. Каутар погоджується з тим, що O3-Pro показує значні успіхи в аналізі та багатомовності, але висловлює занепокоєння стосовно багатьох актуальних питань.
За її словами, є ймовірність того, що. AI може посилити нерівність у доступі до технологій. Цікаво, безумовно, вона додає, що це може призвести до посилення нерівності у світі.
Шобіт Варшні, натомість, навів конкретні приклади з використання O3, змушуючи задуматись над тим, що, можливо, вся ця ейфорія – не більше, ніж зайві слова. “AI працює відмінно”, – підсумував він, після чого розумієте, додав: для підприємств, що більше значення має реальна віддача від використання AI, а не розмір та можливості мовної моделі. Для підприємств, як він вважає, важлива ефективність інвестицій. Простіше кажучи,
тобто,
Потім Шобіт згадав статтю Apple. Він заявив, що AI працює, але Apple робить вигляд, що нічого не відбувається. Чесно кажучи,
Кріс Хей погодився, що в принципі, О3 дає значний результат, але також зауважив, що він потребує тривалого часу на обробку інформації. Безумовно, він звернув увагу на те, як OpenAI може. Давати відповіді на фактичні запити, що ігноруються Apple.
Він звернув увагу на один цікавий момент, який згадується у статті Apple. У статті зазначено, що моделі, після тривалої роботи, втрачають свою продуктивність. Кріс додав, що їм не десь так, вистачає інструментів для підтримки свіжої інформації, якось так.
У дискусіях виникає питання: як ми визначаємо інтелект? Насправді, відверто кажучи, на що варто звертати увагу – на наслідки праці AI. Для вирішення найважливіших завдань цілком достатньо того функціоналу, який вже існує.
Шобхіт Варшні висловив ще один цікавий погляд. Зрозуміло, за його словами, ми вже зараз повинні переосмислити своє ставлення до AI. Та ставитись до машин як до партнерів, а не як до об’єктів.
Каутар наголосила, що в методології Apple є певні недоліки. Штучні обмеження у дослідженні не дають змоги оцінити повний потенціал AI.
Отже, “прагматизм vs знання” – ось як можна окреслити головну дилему, з якою ми стикаємося в епоху AI. Все ще гаряче питання – наскільки ми можемо і повинні довіряти цим системам? Чи розуміємо ми до кінця, що вони роблять, і чи достатньо того, щоб вони просто вирішували завдання?
Перехід до Meta та Scale та ai: 15 мільярдів доларів, які змінюють гру.
Поки OpenAI та Apple намагаються зрозуміти майбутнє, Meta вирішує діяти рішуче. Їхні плани вимагають великих грошей і великих зусиль. Оголошено про придбання Scale AI за 15 мільярдів доларів.
Кріс Хей вважає, що придбання показує, що компанія прагне вирватись вперед у конкуренції. Фактично, він нагадав, що Meta відстає у конкуренції з Google, та OpenAI. Більше того, придбання наприклад, – це стратегічний крок для зміцнення позицій. Він також зазначив, припустимо, що настав час великих витрат, але мета має достатньо ресурсів.
Шобіт Варшні підкреслив, що Meta зацікавлена в тому, щоб LlamaCop не стала WWDC (не була такою ж). Він зазначив, що засновники Scale AI – молоді, надзвичайно талановиті люди. Та відзначив, що Scale AI є чудовим активом, зокрема, завдяки їхній здатності створювати синтетичні дані. Їхня робота критично важлива для підготовки даних для навчання моделей, що було високо оцінено. Придбання Wang є, по суті, їх наймом. До речі,
Шобіт оцінив загальний капітал Meta та інвестиції в капітальні витрати. Він сказав, що компанія скажімо, подвоїла свої інвестиції у 2024 році. Meta потребує цієї угоди, – підсумував він. Насправді,
Каутар зазначила, що це стратегічний крок. Необхідна інфраструктура для розвитку AI, збір даних, і її оцінка. Meta робить велику ставку на забезпечення їх основних джерел AI, щось на зразок.
Фінальний акцент: Квантові обчислення на горизонті.
В кінці зустрічі, натхненні темою “Mixture of Experts”, Тім. Присвятив час, щоб поговорити з Олівером Діалом, технічним директором IBM Quantum. Їхнє обговорення начебто, продемонструвало величезний прогрес, що відчувається в галузі обчислень. Здається, у найближчому майбутньому на нас чекає значний ривок.
Олівер Діал пояснює, що головна проблема квантових обчислень – це крихкість їх компонентів. Найважливіше – це боротьба з помилками. Кріс зазначив, як надзвичайно чутливі квантові стани піддаються зовнішнім впливам.
Олівер ділиться, що помилка в квантових обчисленнях може виникати з безлічі причин. Наприклад, з-за нагрівання компонентів. У сьогоднішніх системах начебто, помилки виникають в середньому 1 раз на тисячу операцій, якось так. Олівер підкреслив, що навіть така велика частота помилок не заважає квантовим обчисленням вирішувати ті завдання, які не під силу класичним комп’ютерам. До речі,
Розробка методів статистичного усунення впливу помилок дозволила вже зараз от, приступити до розв’язання деяких важливих задач в галузях хімії, оптимізації та матеріалознавства, десь так. За словами Олівера, саме в таких типу, сферах можливості квантових комп’ютерів проявляються найкраще, приблизно так.
Олівер відмітив метод виправлення помилок. Він пояснив, що це якби було додавання додаткових бітів до класичних обчислень. Вони дозволяють виявляти загалом, помилки, та виправляти їх під час обчислень, не чекаючи, щось на зразок.
Разом з тим, Олівер зазначив, що не всі методи є однаково корисними. Наприклад, Surface Code вимагає декілька тисяч фізичних кубітів на один логічний. IBM розробила новий код, який називається Gross Code. Чесно кажучи, за допомогою цього значить, коду, 300 фізичних кубітів можуть бути перетворені в 12 логічних, десь так. Цікаво, це дозволить припустимо, зробити систему більш економічно вигідною.
Олівер підкреслив, що підвищення ефективності призведе до відкриття нових можливостей. Він підкреслив, що в IBM дуже серйозно ставляться до своїх планів та інвестують у них значні ресурси. За словами Олівера, компанія використовує модуль розміром 500 кубітів. Насправді,
під час зустрічі експерти дійшли до ключових висновків:
- Apple, можливо. Занадто обережна у своїх AI-амбіціях, але робить сильний акцент на створенні надійної екосистеми.
- Ми стоїмо на порозі революції AI, але. Важливо зберігати реалістичний погляд на її можливості та наслідки.
- Інфраструктура – основа майбутнього, і стратегічні інвестиції в неї будуть мати вирішальне значення.
- Квантові обчислення вже не є чимось з області фантастики. А стають реальністю, відкриваючи нові горизонти для науки та бізнесу.
Експерти погрілися в спільних думках, та пішли своїми шляхами. Тепер черга за нами – спостерігати, аналізувати та адаптуватися до постійно змінюючогося світу.
