„Kitą mėnesį Kinija paskelbs savo kitą penkerių metų planą. Šie planai yra svarbūs, nes Kinija skiria milijardus dolerių ir kitaip taiko jiems palankias sąlygas.
JAV turės naudoti visiškai naują dirbtinio intelekto modelių klasę – sukurtą mokslo ir matematikos pasauliui, o ne kalbai ir vaizdams – kad išliktų konkurencingos su Kinija, jai spaudžiant akceleratorių svarbiausiuose sektoriuose.
Pavyzdžiui, paskutiniame Pekino penkerių metų plane daugiausia dėmesio buvo skiriama biotechnologijoms, o Kinija dabar sparčiai auga naujų biofarmacijos produktų intelektinės nuosavybės ir klinikinių tyrimų srityje, dažnai lenkdama Vakarų konkurentus.
Šis naujas planas, 15-asis valdant Komunistų partijai, ir toliau daugiausia dėmesio skirs dirbtiniam intelektui ir kvantinėms technologijoms, o taip pat bus skiriama kitoms svarbioms fiziniame pasaulyje sritims. Visų pirma, plane bus daugiausia dėmesio skiriama naujų medžiagų mokslui, kuris bus grindžiamas Kinijos dominavimu svarbiausių mineralų srityje. Naujos medžiagos apima naujus metalų lydinius, taip pat anglies pagrindu pagamintas medžiagas, kurios gali būti stipresnės ir lengvesnės nei tradicinės medžiagos, tokios kaip plienas. Naujas medžiagų mokslas taip pat apima de „Novo“ cheminių medžiagų deriniai baterijoms, kurios gali kaupti daugiau energijos, pasižymi greitesniais įkrovimo ciklais ir mažesniu svoriu. Taikymo sritys apima hipergarsines raketas, pažangią lustų gamybą, karinius laivus ir baterijas energijai kaupti.
Dirbtinio intelekto modeliai, apmokyti socialinėje žiniasklaidoje ir „Pinterest“ vaizduose, prastai tinka šioms programoms, kurioms reikalinga subatominio lygio fizika. Mums reikia naujų DI modelių realiam pasauliui – kiekybinių modelių, apmokytų laboratoriniais duomenimis ir lygtimis pagrįstais rezultatais, kurie leistų jiems aplenkti dabartines technologijas. Haliucinacijos nėra tinkamas pasirinkimas kritinėms programoms. Šalis, turinti geriausius kiekybinius DI modelius ir kvantines technologijas, dominuos likusioje šio amžiaus dalyje. Kinai tai žino ir atitinkamai orientuojasi.
Realaus pasaulio DI sritys apima farmaciją, puslaidininkius, energetiką ir finansines paslaugas – keturis sektorius, kurie sudaro daugiau nei 25 trilijonus dolerių pasaulinės ekonomikos produkcijos ir kurie klesti skaičiais ir lygtimis, o ne kalba.
Dirbtinis intelektas, su kuriuo susipažinę Amerikos vartotojai, yra dideli kalbos modeliai, kurie gali generuoti tekstą, dainas, vaizdus, vaizdo įrašus ir kitą skaitmeninę mediją. DI kiekybiniam pasauliui yra visai kas kita, daugiausia dėmesio skiriant naujų medicininių gydymo būdų kūrimui, „de novo“ medžiagų mokslui ir pažangiam rizikos valdymui bei portfelio sudarymui. Robotikos ir autonominio vairavimo sritys taip pat sparčiai vystosi ir joms reikia kiekybinių modelių, kurie padėtų šioms platformoms orientuotis pasaulyje.
Ilja Sutskeveris neseniai prisijungė prie „už teisės magistro ribų“ stovyklos, teigdamas, kad dirbtinio bendrojo intelekto nepasieksime vien kalbos modeliais. Gary Marcusas šią temą skelbia jau daugelį metų, dabar patekęs į gerą kompaniją. „World Labs“ ir AMI yra dvi naujos įmonės, orientuotos į šiuos kiekybinius modelius.
DI pasaulyje sutariama, kad modelių kūrėjai išsiurbė beveik visus įmanomus duomenis, kuriuos galima rasti internete.
Nauji duomenys, kurie pakeis DI modelių kursą, nebus gaunami iš interneto, o iš naujų, konkrečiam sektoriui skirtų šaltinių.
Norint kurti naujus medicininius gydymo būdus, mums reikia duomenų rinkinių, sukurtų automatizuotose laboratorijose, kuriose atliekami tūkstančiai eksperimentų. Šios robotinės laboratorijos atsiranda Vakaruose ir Kinijoje. Laboratorijų rezultatai papildomi sintetiniais duomenimis, pagrįstais fizikos ir chemijos lygtimis, siekiant dar labiau išplėsti duomenų rinkinius. Šie duomenų rinkiniai vėliau naudojami patentuotiems modeliams apmokyti su naujomis architektūromis, pritaikytomis sektoriui, kuriame jie naudojami.
Poreikis Nauji modeliai yra ypač aktualūs gynybos ir energetikos srityse. Kinija lenkia JAV kurdama hipergarsines raketas. Šios raketos skrieja 5 Macho greičiu ar greičiau ir yra daug sunkiau sekti bei numušti nei įprastos versijos. Naujos medžiagos padeda šioms raketoms tapti lengvomis ir stipriomis.
Kinija taip pat kontroliuoja akumuliatorių rinką – joje užimama 92 % akumuliatorių ličio ir 85 % rinkos. Norėdami konkuruoti, turime pereiti nuo ličio pagrindu pagamintų akumuliatorių prie naujų cheminių medžiagų.
Panašiai ir pažangiai lustų gamybai reikalingos naujos medžiagos ir procesai. Lustams naudojant daugiau tranzistorių, artėjame prie fizinių kliūčių. Norint toliau taikyti Moore'o dėsnį, reikalingos naujos medžiagos ir dizainas. Norint sukurti šias naujas medžiagas ir lustų topologijas, reikia kiekybinių dirbtinio intelekto modelių. Yra daug galimų elementų derinių šioms medžiagoms gaminti, ir tik kelios dešimtys iš jų gali būti perspektyvios plačiai pritaikyti. Optimalaus elementų mišinio apskaičiavimas yra užduotis, gerokai pranokstanti tradicinius įrankius.
Rizikos apskaičiavimas ir optimizavimas finansinių paslaugų srityje taip pat yra labai svarbūs mūsų ekonomikai. Greitai besikeičiančių rinkų ir prekybos strategijų sudėtingumas viršija tradicinių rizikos valdymo strategijų galimybes. įrankiai. Pavyzdžiui, draudimo pasaulyje tie patys rizikos modeliai buvo naudojami dešimtmečius, tačiau jie neužfiksuoja, kad šiai rinkai reikalinga laikinė ir daugiamačio skiriamoji geba. Draudimo bendrovės elgiasi neapgalvotai, kai nori apskaičiuoti mišrią riziką, susijusią su papildomų polisų perėmimu iš kitų brokerių.
Turto valdymo srityje krizė didėja, nes valdytojai įgyja daugiau turto, dabar dažnai trilijonais. Šių valdytojų dydis ir mastas reiškia, kad nedideli jų pokyčiai gali pakeisti visą rinką. Sudėtingesnės struktūrizuotos priemonės, taip pat padidėjęs svertas privačiose rinkose, kurios dabar prieinamos, reiškia, kad daugelio turto objektų poveikis realiame pasaulyje yra daug kartų didesnis už jų nominalią vertę. Kalbos modeliai nėra tinkamos priemonės šioms svarbioms užduotims atlikti, o mūsų finansų rinkų gyvybingumas priklauso nuo to, ar tai bus padaryta teisingai.
Kinija siekia dominuoti pagrindiniuose pasaulio ekonomikos sektoriuose ir įrodė, kad gali tai padaryti tokiose srityse kaip svarbiausios medžiagos. Didesnis dėmesys naujajame penkerių metų plane įspėja JAV ir jos sąjungininkes, kad turėsime aplenkti dirbtinį intelektą realiame pasaulyje, jei Vakarai nori aplenkti Kiniją.
---
Ponas Hidary yra „SandboxAQ“ generalinis direktorius.” [1]
1. America Needs AI That Can Do Math. Hidary, Jack D. Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 17 Feb 2026: A17.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą