tgoop.com/expert_mag/2330
Last Update:
Развитие систем искусственного интеллекта в последние пару лет четко обозначилось как отказ от гонки скоростей в пользу более медленной, но более вдумчивой генерации результатов машинного мышления. В этом убеждены аналитики венчурного фонда Sequoia.
По их оценкам, супер-ИИ вообще не нуждается в предварительном обучении. Такие модели работают по принципу “тише едешь - дальше будешь”, генерируя собственные ответы, никакими вариантами не предусмотренные. Иногда выдаваемые ими результаты вообще противоречат формальной логике, что еще больше сближает процессы принятия решений этих моделей с когнитивными способностями человеческого мозга. Можно провести аналогию: если ранние LLM выбирали готовые блюда из меню a la carte, то супер-ИИ готовит их по оригинальным рецептам.
Как считает профессор Института СПИНТех НИУ МИЭТ Евгений Портнов, такое развитие эволюции ИИ совершенно логично: «Для большинства практических задач, где используются модели ИИ, достигнутого быстродействия уже хватает с избытком. Нет принципиальной разницы, получите вы ответ на свой запрос через миллисекунду или через наносекунду. Всё более важное значение приобретает способность компьютеров к распознаванию объектов материального мира, чем скорость абстрактных вычислений».
