A las 4 a. m. del 15 de julio, la compañía de inteligencia artificial de Musk, xAI, realizó un evento de voz en vivo en Twitter. Musk y su equipo aparecieron, discutieron la misión y los objetivos de xAI y respondieron las preguntas de los usuarios en el acto.
El 13 de julio, Musk anunció en Twitter que su empresa de inteligencia artificial xAI se estableció oficialmente, con el objetivo de comprender "la verdadera naturaleza del universo". xAI es independiente de Company X, la empresa matriz actual de Twitter, pero trabajará en estrecha colaboración con Company X y Tesla.
En esta transmisión en vivo, además del propio Musk, también estaban presentes muchos miembros del equipo central de la compañía. Según el sitio web oficial, los miembros del equipo xAI han trabajado en empresas de vanguardia como DeepMind, OpenAI, Google Research, Microsoft Research y Tesla.
Musk habló sobre la futura dirección de exploración de xAI, la seguridad y protección de datos, los campos de aplicación de IA y espera agregar más elementos humanos a la exploración aeroespacial.
Musk dijo que el propósito de construir xAI es comprender el mundo y el universo. La forma más segura de construir IA es hacer que la IA esté llena de interés y curiosidad por el mundo, y potenciar la IA con diversas tecnologías. Esto es lo que podemos hacer. elegir.
Con respecto al objetivo de "comprender la naturaleza del universo" que ha recibido la mayor atención de xAI, Musk dijo que ahora hemos entendido mucho del universo, pero también debemos combinar el universo con la realidad. Todavía hay muchos problemas sin resolver. en el universo Misterios, estas son las claves de nuestro trabajo. Los seres humanos tienen muchos misterios sin resolver, y esperamos resolver estos problemas a través de las capacidades informáticas de datos verdaderamente a gran escala de la IA. Esta es la dirección futura de AGI.
El siguiente es el registro real de la transmisión en vivo de xAI:
Musk: Empecemos ahora. Primero una breve introducción. Permítanme presentarles a todo el equipo, parte del trabajo que estamos haciendo ahora y algunos enfoques de trabajo en los que debemos enfocarnos primero, y la dirección del próximo paso de xAI. El propósito de establecer xAI es comprender el mundo y el universo. Creo que la forma más segura de construir IA es hacer que la IA esté llena de interés y curiosidad por el mundo, y potenciar la IA con varias tecnologías. Esta es una elección que podemos hacer. .
También estoy optimizando constantemente el uso de la IA, lo que permite que la IA distinga qué es información real y qué es información falsa. Así que mantente curioso y sigue explorando, esta es la forma más segura de usar la IA. Creo que esto es explorar la inteligencia artificial de una manera humana, que es mucho más interesante que explorar la inteligencia artificial de una manera no humana.
Me gustaría agregar todos los elementos, como naves espaciales y astronautas, juntos, no son tan interesantes como la IA. En primer lugar, rompamos las barreras. El primer objetivo de la exploración es Marte. Como planeta, Marte no es tan interesante como la Tierra. La forma en que exploramos Marte en este momento es con IA. Creo que esto también es muy interesante, y también es la dirección del trabajo futuro de AI para cumplir con las expectativas de la gente para Marte.
Yo mismo he considerado la seguridad de los datos provocada por la IA hace muchos años y cuál será la verdadera dirección futura de la IA. Lo he pensado día y noche durante mucho tiempo, y ahora he decidido utilizar una empresa de este tipo para realmente darme cuenta de la dirección de la IA en el futuro, que también está relacionada con la seguridad de la IA. Necesitamos utilizar operaciones industrializadas para realizar la seguridad de la IA, de modo que todos algunos datos puedan obtener una buena seguridad y protección de datos, y generar un significado real.
También pensamos en la adquisición de IA, cómo podemos obtener beneficios reales de la IA. Podemos utilizar la IA para garantizar la seguridad de más satélites. Este es el verdadero campo de aplicación de la IA que queremos ahora. Si podemos agregar más elementos humanos a la exploración aeroespacial, podremos explorar algunos lugares que los humanos no han explorado. Creo que también es una metáfora que la gente podría entender, y eso es lo que estoy haciendo aquí.
Esta es mi generalización básica.
Igor Babuchkin: Hola a todos, soy igor y soy miembro del equipo de xAI. Mi especialidad principal es la física, la astrofísica y la cosmofísica, que es lo que he estudiado antes. Creo que a través del aprendizaje profundo, lo más importante es poder aplicar el poder de procesamiento del aprendizaje profundo y algunas capacidades del aprendizaje automático a la industria aeroespacial y comprender los misterios de todo el universo. Este también es el elemento clave para todo lo que queremos. hacer. Este es un proyecto oportuno, que es un proyecto completamente diferente de OpenAI. También podemos aplicar el modelo del lenguaje grande al análisis de datos del universo.Creo que esos datos pueden darnos una comprensión más profunda del universo y del mundo.
**Musk: **La física es una forma de expandir los márgenes de todo nuestro mundo. A través de la física, podemos entender los principios básicos del universo y tomar algunas decisiones. Por lo tanto, la ciencia de la computación debería integrarse más estrechamente con la ciencia física y la astrofísica, y explorar la intersección de estas tres ciencias diferentes. Debido a que estas son algunas ciencias de la información, queremos poder comprender el mundo real. Ahora le entregamos el micrófono a Mantal, también de xAI.
Mantal: En los últimos seis años he estado trabajando en DeepMind, siendo el principal responsable de la formación de todo el modelo de aprendizaje de IA. He estudiado IA durante mucho tiempo. Mi propósito es explorar más a fondo algunos de los últimos desarrollos, comprender algunas direcciones de la IA y tener varias herramientas y temas para profundizar mi investigación y exploración. xAI es una herramienta que elegimos para conocer varios desarrollos más recientes a través de la investigación y compartir nuestros últimos desarrollos con los investigadores. Ahora le entrego el micrófono a Joy.
Joy: Soy Joy. He estado trabajando en modelos matemáticos de IA durante los últimos siete años. Espero que esta IA pueda ser buena para resolver problemas matemáticos, porque creo que el lenguaje matemático es un lenguaje lógico, un lenguaje matemático y programas avanzados. es mostrar el progreso más hermoso de la IA, y también es el tipo de IA más avanzado. Llevamos mucho tiempo trabajando con la programación y la física, y esto también es un paso clave en nuestra comprensión del universo. Luego dale el micrófono a Tony Will.
Tony will: Hola, soy Tony, gracias por tus preguntas. Mi sueño es usar toda mi vida para resolver los problemas más difíciles del mundo, por lo que el proyecto xAI en sí es un proyecto relativamente ambicioso. Hicimos algunos progresos el año pasado, lo que significa que nos estamos acercando cada vez más a nuestro sueño.
Ahora que le he presentado algo de su experiencia laboral pasada, tal vez Musk piense que debería presentarle más el trabajo que hizo el año pasado. El año pasado, hicimos más progresos en todo el campo de la IA. En dicho equipo, construimos un modelo de IA que puede ayudarnos con las pruebas de la escuela secundaria y la calificación de las pruebas. Esta es una de nuestras direcciones de investigación.
Debido a que agregamos los principios de las matemáticas al proceso en dicho proceso de diseño, esto nos brinda la comprensión más profunda de la lógica y la ciencia básica. Ahora esperamos poder aplicar estas herramientas en forma de red, y pronto veremos el sueño hecho realidad. Este es Toby Pohlen, déjame presentarme.
Toby Pohlen: Soy de la Universidad de Toronto. Es posible que haya tomado clases en la Universidad de Toronto. Principalmente estudio modelos de datos de IA, y mis líneas de investigación tienen que ver con el aprendizaje profundo. Básicamente estoy descubriendo el otro lado de cada piedra, el sentimiento de cada piedra en la costa, así es como se siente mi trabajo. En los últimos años, creo que hemos tenido una revolución en el aprendizaje profundo.
Musk: Todo nuestro equipo xAI es muy fuerte y tiene una buena formación. Esperamos poder resolver algunos de los problemas más básicos, pero también los más ambiciosos. Las herramientas que uso son para fortalecerme aún más y empoderar a todos, y estoy dispuesto a unirme a este nuevo viaje. Ahora entrégale el micrófono a Toby.
Toby Pohlen: Hola a todos, soy Toby, soy ingeniero, soy el principal responsable de escribir código, el código se trata principalmente de aprendizaje automático. Me uní a DeepMind hace muchos años y mi dirección de investigación se centra principalmente en el aprendizaje profundo. Espero que dicha tecnología e interfaz se puedan aplicar realmente para resolver los problemas existentes en diferentes grupos de personas en la sociedad. Capaz de resolver algunos problemas y cuestiones actuales. Ahora le entrego el micrófono a Kyle.
Kyle Kosic: Hola a todos, soy ingeniero de sistemas, al igual que mis colegas, y toda mi formación profesional es (la misma). En el campo de los algoritmos, hace unos años trabajé en Ostyle, y recientemente trabajé en OpenAI, donde estaba a cargo del proyecto GPT. La razón por la que estoy particularmente interesado en xAI es que creo que la mayor amenaza para la tecnología de IA es que una determinada empresa puede causar un monopolio de datos, y el poder del capital puede eventualmente obtener beneficios que son antihumanos o antihumanos. think xAI is Brindamos una nueva oportunidad, especialmente para los profesionales de la IA, de usar la IA para explorar más a fondo los misterios de la ciencia y la ingeniería. No se verá afectado por factores de contexto político, ni se verá afectado por conflictos nacionales. Simplemente exploramos Es solo los límites de la ciencia, así que también tengo dos amigos de OpenAI que también se unieron a xAI al mismo tiempo. este es mi amigo.
Greg Yang: Hola a todos, soy Greg y estoy a cargo de las matemáticas y los algoritmos. Mi conexión con la IA comenzó hace diez años. Soy especialmente bueno en matemáticas y algoritmos, y he realizado muchos trabajos relacionados con las matemáticas y los algoritmos. Después de ser admitido en la universidad durante dos años, no quería quedarme en la misma canasta como un "pequeño hámster", así que dejé la escuela y me convertí en DJ. Luego volví a la escuela y terminé mis estudios de nuevo. Debido a tal experiencia, tengo una comprensión más profunda de mí mismo y del mundo entero. También he pensado en muchas preguntas, como ¿cómo puede la física cuántica tener un gran impacto en el universo real? ¿Y en qué medida puede afectar el algoritmo si el tamaño de nuestra muestra de datos es lo suficientemente grande? En el pasado tanto tiempo, gradualmente me di cuenta de que el siguiente paso es hacer realidad AGI, hacer que AGI sea más inteligente que nosotros y contribuir a la realidad básica de mí mismo, que es la fuente de toda mi motivación.
También me di cuenta gradualmente de que las matemáticas son el lenguaje resumido y la lógica detrás de todo lo que hay detrás de la realidad y la ciencia. Si queremos realmente progresar, debemos entender la lógica de las matemáticas. Así que básicamente aprendí matemáticas desde cero, los dos primeros libros que leí eran matemáticas básicas y empezamos desde cero. También hay algoritmos no lineales. Más tarde nos fuimos a estudiar topología y Java. Nuestro objetivo es poder producir un lenguaje que pueda comunicarse con todos los matemáticos del mundo y comprender la lógica detrás de todas las matemáticas.
Conseguí un trabajo de investigación y he estado trabajando en Microsoft Research durante los últimos cinco años. Su trabajo es una contribución fundamental a nuestra comprensión de cómo funciona el mundo fundamentalmente. El contenido más básico de mi propio trabajo también es muy complicado, se trata principalmente de todo el universo y cómo debe explorarse. Después de eso, yo mismo pude sacar una conclusión relativamente simple, que es aplicar un modelo de datos a gran escala al universo. Esto también puede potenciar aún más los modelos y algoritmos del universo, permitiéndonos comprender realmente cómo funcionan algunos satélites y planetas en el universo. Esto crea muchos modelos de datos interesantes para nosotros.
Mirando hacia el futuro, tengo especial confianza en xAI. Creo que no solo nos acercamos constantemente a AGI, sino que, desde un punto de vista científico, también hemos completado realmente los cambios en la ciencia y la física de las redes neuronales. Al mismo tiempo, también hemos combinado la física cuántica con toda la IA. Todo el modelo de datos es hermoso.
Guodong Zhang: Estoy muy agradecido de tener esta oportunidad. Estoy muy feliz de crear una IA de este tipo, porque será el comienzo de nuevas matemáticas y nuevas ciencias, y realmente lograremos la realidad aumentada, ¡gracias!
Moderador: El siguiente es Model.
Model: Hola a todos, soy Model, y toda mi base de investigación también es el papel de xAI. Además de esto, pensaré en varios proyectos. Ahora estoy muy entusiasmado con un proyecto de este tipo, porque creo que la IA realmente puede empoderar a nuestra generación de investigación científica, por lo que nuestro trabajo es garantizar que dicho proceso de progreso sea muy rápido y lo que todos quieren lograr. También debemos entender las leyes. de funcionamiento de tal universo. Esta es mi breve introducción y mi visión de xAI.
Miembros del equipo: Hola a todos, toda mi formación académica es en aprendizaje profundo, tengo diez años de experiencia en la industria y estoy muy feliz de unirme al equipo. Mi experiencia principal es en la gestión de bases de datos y el análisis de datos, y aplico técnicas científicas reales a esos aspectos. Creo en la importancia de trabajar juntos. Queremos poder obtener la mayor cantidad de información, extraer los datos más profundos y abordar la mayoría de los desafíos. Gestionaré tu operación de datos como responsable de la base de datos. Me preocupo principalmente de la construcción de sistemas de datos. Soy responsable de la construcción de la base de datos nacional de EE. UU. Esta dirección de trabajo es la misma que la de xAI, que tiene que ver con la construcción de la base de datos. También es un sistema genial. También me gustan las noticias, me gusta estudiar física, astrofísica y el universo, creo que puede resolver algunos problemas que la ciencia no puede resolver hasta ahora, y responder estas preguntas. Esta es mi visión para xAI.
Musk: Todos han dicho algunas de sus propias perspectivas. Si tienes alguna idea, puedes encender el micrófono y seguir contribuyendo con tus ideas. El objetivo principal de nuestro establecimiento de xAI es tener una comprensión más profunda de la naturaleza del universo. Hemos entendido mucho del universo ahora, pero también debemos combinar el universo con la realidad. Todavía hay muchos misterios sin resolver en el universo. Todo esto es la clave de nuestro trabajo. Tenemos un modelo estándar que se puede aplicar a esto, pero todavía hay muchas preguntas sobre la naturaleza misma, el universo mismo. Ahora tenemos una de las mayores paradojas, ¿dónde están los extraterrestres? Esto también involucra nuestra operación del algoritmo. Porque podemos calcular dónde están los extraterrestres calculando los datos de diferentes espacios exteriores a través del algoritmo de diferentes planetas. Pero hasta ahora no hay ningún progreso computacional en esta área. Esto significa que tenemos muchas explicaciones diferentes para la situación actual del universo, pero es imposible decir cuál de estas explicaciones es verdadera y cuál es falsa. Tenemos otras paradojas, vemos algunos elementos nuevos y esperamos encontrar algunos elementos nuevos en el universo. Quizás, somos la única compañía que se enfoca en la galaxia, y todo lo que hacemos es relativamente relevante. Deberíamos prestar atención al nacimiento de nuevos elementos en tales exploraciones cósmicas.
La tierra tiene ahora 4.500 millones de años, y el medio ambiente de la tierra se deteriorará aún más en el futuro, y el agua en el océano se quemará por completo. Todavía necesitamos construir un canal de escape de este tipo, y debemos considerar tales canales de escape. . No necesitamos expandirnos a todo el sistema solar, solo necesitamos encontrar el entorno de vida más adecuado para nosotros, lo que requiere muchos algoritmos. Si sacamos el 10% de los recursos de la tierra para encontrar el mismo planeta en el universo, encontraremos que esto es muy significativo. Siempre tendremos el problema de emigrar al universo, y los seres humanos también tienen muchos misterios sin resolver, por lo que esperamos resolver estos problemas a través de las capacidades informáticas de datos verdaderamente a gran escala de AI, que es la dirección futura de AGI. También necesitamos más soluciones.
Greg Yang: Podemos configurar xAI y dejar que xAI se comprometa a permitir su desarrollo (a lo largo) de la dirección para la que fue diseñado. Creo que de lo que estamos hablando no es solo de tecnología, sino que todo lo que hacemos es con la esperanza de comprender mejor la naturaleza de la ciencia. Nuestra tarea clave es profundizar nuestra comprensión. Lo que quiero agregar es que esperamos construir una máquina de este tipo para comprender mejor el universo al principio, pero desde mi punto de vista, desde un punto de vista matemático, los cálculos a gran escala son también es posible. Todavía puedo ver que algunos métodos informáticos a gran escala aquí pueden permitirnos repensar la física básica y la realidad. Por ejemplo, los sistemas de redes neuronales a gran escala pueden resolver las misiones de vuelos espaciales actuales y ayudarnos a resolver problemas físicos avanzados. .
Miembro del equipo: Una cosa que aún debemos entender es que los datos también pueden ayudarnos a resolver algunos problemas actuales, como comprender lo que realmente sucedió a través de la teoría. Esta es otra comprensión, y también esperamos tener una comprensión más profunda de todo el universo y el mundo. Después de comprender el universo, podremos comprender a todas las personas, crear mejores condiciones reales para las personas y producir una serie de productos y herramientas para ayudar a las personas a comprender mejor el mundo.
**Musk:**Sí, esta también es una de nuestras direcciones de trabajo.
Miembro del equipo: Hablemos del suministro de energía, si tenemos un GPa de 10 megavatios, podemos escribir mejores novelas y crear un mejor sistema de energía. Deberíamos pensar en esos temas, de hecho, todos tienen que ver con el orden. También deberíamos considerar dos formas diferentes de contacto, o la forma de agregar un convertidor en el medio, o como las sinapsis de las células neuronales, las dos se combinan a través de señales eléctricas. También quiero hacer esa pregunta, ¿cuál es la fuerza impulsora detrás del desarrollo de toda la ciencia y la tecnología después de tales problemas técnicos?
Musk: Pero estas preguntas no son muy útiles. Esperamos que la dirección de la aplicación de aprendizaje automático sea una forma en la que todos estén interesados. El desarrollo actual de IA no es la dirección de investigación y desarrollo de IA que queríamos antes. Mi propia experiencia y experiencia en la creación de Tesla, quiero resolver problemas en la vida real y transformar las formas de energía existentes. A mayor escala y en un campo más amplio, este resultado es más útil que el nuestro, y esto es lo que esperamos que AGI pueda lograr.
En el desarrollo del campo de la informática, en términos de análisis de datos, de hecho, es más importante hacer preguntas que resolverlas. También es cierto que una vez que podemos hacer la pregunta, la respuesta se vuelve muy fácil. Cuando estamos en el progreso de xAI, siento que hacer una pregunta y hacer una tarea es más difícil y complicado que completar esta tarea. Una vez resuelto el problema de AGI, podemos revisar la lógica de algunos problemas anteriores.
Si volvemos a 2022 ahora, encontraremos que muchos problemas que eran difíciles en ese momento se volverán muy simples ahora. Estos son algunos problemas para los que debemos prepararnos. Necesitamos una plataforma AGI, nuestra carga de trabajo es enorme, pero debemos trabajar de manera más inteligente y debemos trabajar desde la perspectiva de la comprensión.
Esta es la introducción básica del proyecto. Estos son algunos recursos informáticos que invertimos en el proyecto. Espero que este proyecto tenga éxito. Este es un equipo muy pequeño, que reúne a los mejores talentos y la mayor cantidad de recursos, con la esperanza de resolver algunos de los problemas actuales. Esperamos resolver los modelos y problemas más básicos, esperamos aumentar la tasa de propiedad de computadoras per cápita en la tierra y permitir que la tecnología digital cambie la dirección del trabajo de las personas actuales, sobre la planificación del trabajo de las personas y el desarrollo humano futuro. , de esa manera va a durar Esta es una dirección interesante para trabajar.
Otra dirección de trabajo muy interesante es el problema del suministro de energía per cápita de las personas. Cómo optimizar la estructura del suministro de energía per cápita es una muy buena manera. Deberíamos echar una nueva mirada a los proyectos de suministro de energía y suministro de energía. Si consideramos el consumo de energía per cápita de cada persona, esta cifra es muy interesante, y también debemos agregar imaginación a tal proceso para comprender el mundo actual. Ahora la energía per cápita de todos es muy baja, incluida la energía eléctrica y la energía geotérmica. Y esperamos aumentar aún más la energía per cápita. Parece que tenemos mucho trabajo por hacer, pero de hecho, la carga de trabajo será muy pequeña después de construir esta plataforma.
Como un equipo relativamente bueno, estamos muy preocupados por la cantidad de trabajo que cada persona puede completar. Los recursos son limitados y queremos que todos progresen. Al mismo tiempo, también esperamos obtener el mayor progreso lo antes posible, y luego podemos compartir información en este campo. Esta es nuestra dirección de trabajo.
*El registro de texto se organiza de acuerdo con la interpretación simultánea en chino en el lugar, y los nombres anteriores se transliteran
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El último registro de transmisión en vivo empresarial de AI de Musk: espero usar AI para resolver los misterios sin resolver del universo
**Fuente:**Tecnología Tencent
El 13 de julio, Musk anunció en Twitter que su empresa de inteligencia artificial xAI se estableció oficialmente, con el objetivo de comprender "la verdadera naturaleza del universo". xAI es independiente de Company X, la empresa matriz actual de Twitter, pero trabajará en estrecha colaboración con Company X y Tesla.
En esta transmisión en vivo, además del propio Musk, también estaban presentes muchos miembros del equipo central de la compañía. Según el sitio web oficial, los miembros del equipo xAI han trabajado en empresas de vanguardia como DeepMind, OpenAI, Google Research, Microsoft Research y Tesla.
Musk habló sobre la futura dirección de exploración de xAI, la seguridad y protección de datos, los campos de aplicación de IA y espera agregar más elementos humanos a la exploración aeroespacial.
Musk dijo que el propósito de construir xAI es comprender el mundo y el universo. La forma más segura de construir IA es hacer que la IA esté llena de interés y curiosidad por el mundo, y potenciar la IA con diversas tecnologías. Esto es lo que podemos hacer. elegir.
Con respecto al objetivo de "comprender la naturaleza del universo" que ha recibido la mayor atención de xAI, Musk dijo que ahora hemos entendido mucho del universo, pero también debemos combinar el universo con la realidad. Todavía hay muchos problemas sin resolver. en el universo Misterios, estas son las claves de nuestro trabajo. Los seres humanos tienen muchos misterios sin resolver, y esperamos resolver estos problemas a través de las capacidades informáticas de datos verdaderamente a gran escala de la IA. Esta es la dirección futura de AGI.
El siguiente es el registro real de la transmisión en vivo de xAI:
Musk: Empecemos ahora. Primero una breve introducción. Permítanme presentarles a todo el equipo, parte del trabajo que estamos haciendo ahora y algunos enfoques de trabajo en los que debemos enfocarnos primero, y la dirección del próximo paso de xAI. El propósito de establecer xAI es comprender el mundo y el universo. Creo que la forma más segura de construir IA es hacer que la IA esté llena de interés y curiosidad por el mundo, y potenciar la IA con varias tecnologías. Esta es una elección que podemos hacer. .
También estoy optimizando constantemente el uso de la IA, lo que permite que la IA distinga qué es información real y qué es información falsa. Así que mantente curioso y sigue explorando, esta es la forma más segura de usar la IA. Creo que esto es explorar la inteligencia artificial de una manera humana, que es mucho más interesante que explorar la inteligencia artificial de una manera no humana.
Me gustaría agregar todos los elementos, como naves espaciales y astronautas, juntos, no son tan interesantes como la IA. En primer lugar, rompamos las barreras. El primer objetivo de la exploración es Marte. Como planeta, Marte no es tan interesante como la Tierra. La forma en que exploramos Marte en este momento es con IA. Creo que esto también es muy interesante, y también es la dirección del trabajo futuro de AI para cumplir con las expectativas de la gente para Marte.
Yo mismo he considerado la seguridad de los datos provocada por la IA hace muchos años y cuál será la verdadera dirección futura de la IA. Lo he pensado día y noche durante mucho tiempo, y ahora he decidido utilizar una empresa de este tipo para realmente darme cuenta de la dirección de la IA en el futuro, que también está relacionada con la seguridad de la IA. Necesitamos utilizar operaciones industrializadas para realizar la seguridad de la IA, de modo que todos algunos datos puedan obtener una buena seguridad y protección de datos, y generar un significado real.
También pensamos en la adquisición de IA, cómo podemos obtener beneficios reales de la IA. Podemos utilizar la IA para garantizar la seguridad de más satélites. Este es el verdadero campo de aplicación de la IA que queremos ahora. Si podemos agregar más elementos humanos a la exploración aeroespacial, podremos explorar algunos lugares que los humanos no han explorado. Creo que también es una metáfora que la gente podría entender, y eso es lo que estoy haciendo aquí.
Esta es mi generalización básica.
Igor Babuchkin: Hola a todos, soy igor y soy miembro del equipo de xAI. Mi especialidad principal es la física, la astrofísica y la cosmofísica, que es lo que he estudiado antes. Creo que a través del aprendizaje profundo, lo más importante es poder aplicar el poder de procesamiento del aprendizaje profundo y algunas capacidades del aprendizaje automático a la industria aeroespacial y comprender los misterios de todo el universo. Este también es el elemento clave para todo lo que queremos. hacer. Este es un proyecto oportuno, que es un proyecto completamente diferente de OpenAI. También podemos aplicar el modelo del lenguaje grande al análisis de datos del universo.Creo que esos datos pueden darnos una comprensión más profunda del universo y del mundo.
**Musk: **La física es una forma de expandir los márgenes de todo nuestro mundo. A través de la física, podemos entender los principios básicos del universo y tomar algunas decisiones. Por lo tanto, la ciencia de la computación debería integrarse más estrechamente con la ciencia física y la astrofísica, y explorar la intersección de estas tres ciencias diferentes. Debido a que estas son algunas ciencias de la información, queremos poder comprender el mundo real. Ahora le entregamos el micrófono a Mantal, también de xAI.
Mantal: En los últimos seis años he estado trabajando en DeepMind, siendo el principal responsable de la formación de todo el modelo de aprendizaje de IA. He estudiado IA durante mucho tiempo. Mi propósito es explorar más a fondo algunos de los últimos desarrollos, comprender algunas direcciones de la IA y tener varias herramientas y temas para profundizar mi investigación y exploración. xAI es una herramienta que elegimos para conocer varios desarrollos más recientes a través de la investigación y compartir nuestros últimos desarrollos con los investigadores. Ahora le entrego el micrófono a Joy.
Joy: Soy Joy. He estado trabajando en modelos matemáticos de IA durante los últimos siete años. Espero que esta IA pueda ser buena para resolver problemas matemáticos, porque creo que el lenguaje matemático es un lenguaje lógico, un lenguaje matemático y programas avanzados. es mostrar el progreso más hermoso de la IA, y también es el tipo de IA más avanzado. Llevamos mucho tiempo trabajando con la programación y la física, y esto también es un paso clave en nuestra comprensión del universo. Luego dale el micrófono a Tony Will.
Tony will: Hola, soy Tony, gracias por tus preguntas. Mi sueño es usar toda mi vida para resolver los problemas más difíciles del mundo, por lo que el proyecto xAI en sí es un proyecto relativamente ambicioso. Hicimos algunos progresos el año pasado, lo que significa que nos estamos acercando cada vez más a nuestro sueño.
Ahora que le he presentado algo de su experiencia laboral pasada, tal vez Musk piense que debería presentarle más el trabajo que hizo el año pasado. El año pasado, hicimos más progresos en todo el campo de la IA. En dicho equipo, construimos un modelo de IA que puede ayudarnos con las pruebas de la escuela secundaria y la calificación de las pruebas. Esta es una de nuestras direcciones de investigación.
Debido a que agregamos los principios de las matemáticas al proceso en dicho proceso de diseño, esto nos brinda la comprensión más profunda de la lógica y la ciencia básica. Ahora esperamos poder aplicar estas herramientas en forma de red, y pronto veremos el sueño hecho realidad. Este es Toby Pohlen, déjame presentarme.
Toby Pohlen: Soy de la Universidad de Toronto. Es posible que haya tomado clases en la Universidad de Toronto. Principalmente estudio modelos de datos de IA, y mis líneas de investigación tienen que ver con el aprendizaje profundo. Básicamente estoy descubriendo el otro lado de cada piedra, el sentimiento de cada piedra en la costa, así es como se siente mi trabajo. En los últimos años, creo que hemos tenido una revolución en el aprendizaje profundo.
Musk: Todo nuestro equipo xAI es muy fuerte y tiene una buena formación. Esperamos poder resolver algunos de los problemas más básicos, pero también los más ambiciosos. Las herramientas que uso son para fortalecerme aún más y empoderar a todos, y estoy dispuesto a unirme a este nuevo viaje. Ahora entrégale el micrófono a Toby.
Toby Pohlen: Hola a todos, soy Toby, soy ingeniero, soy el principal responsable de escribir código, el código se trata principalmente de aprendizaje automático. Me uní a DeepMind hace muchos años y mi dirección de investigación se centra principalmente en el aprendizaje profundo. Espero que dicha tecnología e interfaz se puedan aplicar realmente para resolver los problemas existentes en diferentes grupos de personas en la sociedad. Capaz de resolver algunos problemas y cuestiones actuales. Ahora le entrego el micrófono a Kyle.
Kyle Kosic: Hola a todos, soy ingeniero de sistemas, al igual que mis colegas, y toda mi formación profesional es (la misma). En el campo de los algoritmos, hace unos años trabajé en Ostyle, y recientemente trabajé en OpenAI, donde estaba a cargo del proyecto GPT. La razón por la que estoy particularmente interesado en xAI es que creo que la mayor amenaza para la tecnología de IA es que una determinada empresa puede causar un monopolio de datos, y el poder del capital puede eventualmente obtener beneficios que son antihumanos o antihumanos. think xAI is Brindamos una nueva oportunidad, especialmente para los profesionales de la IA, de usar la IA para explorar más a fondo los misterios de la ciencia y la ingeniería. No se verá afectado por factores de contexto político, ni se verá afectado por conflictos nacionales. Simplemente exploramos Es solo los límites de la ciencia, así que también tengo dos amigos de OpenAI que también se unieron a xAI al mismo tiempo. este es mi amigo.
Greg Yang: Hola a todos, soy Greg y estoy a cargo de las matemáticas y los algoritmos. Mi conexión con la IA comenzó hace diez años. Soy especialmente bueno en matemáticas y algoritmos, y he realizado muchos trabajos relacionados con las matemáticas y los algoritmos. Después de ser admitido en la universidad durante dos años, no quería quedarme en la misma canasta como un "pequeño hámster", así que dejé la escuela y me convertí en DJ. Luego volví a la escuela y terminé mis estudios de nuevo. Debido a tal experiencia, tengo una comprensión más profunda de mí mismo y del mundo entero. También he pensado en muchas preguntas, como ¿cómo puede la física cuántica tener un gran impacto en el universo real? ¿Y en qué medida puede afectar el algoritmo si el tamaño de nuestra muestra de datos es lo suficientemente grande? En el pasado tanto tiempo, gradualmente me di cuenta de que el siguiente paso es hacer realidad AGI, hacer que AGI sea más inteligente que nosotros y contribuir a la realidad básica de mí mismo, que es la fuente de toda mi motivación.
También me di cuenta gradualmente de que las matemáticas son el lenguaje resumido y la lógica detrás de todo lo que hay detrás de la realidad y la ciencia. Si queremos realmente progresar, debemos entender la lógica de las matemáticas. Así que básicamente aprendí matemáticas desde cero, los dos primeros libros que leí eran matemáticas básicas y empezamos desde cero. También hay algoritmos no lineales. Más tarde nos fuimos a estudiar topología y Java. Nuestro objetivo es poder producir un lenguaje que pueda comunicarse con todos los matemáticos del mundo y comprender la lógica detrás de todas las matemáticas.
Conseguí un trabajo de investigación y he estado trabajando en Microsoft Research durante los últimos cinco años. Su trabajo es una contribución fundamental a nuestra comprensión de cómo funciona el mundo fundamentalmente. El contenido más básico de mi propio trabajo también es muy complicado, se trata principalmente de todo el universo y cómo debe explorarse. Después de eso, yo mismo pude sacar una conclusión relativamente simple, que es aplicar un modelo de datos a gran escala al universo. Esto también puede potenciar aún más los modelos y algoritmos del universo, permitiéndonos comprender realmente cómo funcionan algunos satélites y planetas en el universo. Esto crea muchos modelos de datos interesantes para nosotros.
Mirando hacia el futuro, tengo especial confianza en xAI. Creo que no solo nos acercamos constantemente a AGI, sino que, desde un punto de vista científico, también hemos completado realmente los cambios en la ciencia y la física de las redes neuronales. Al mismo tiempo, también hemos combinado la física cuántica con toda la IA. Todo el modelo de datos es hermoso.
Guodong Zhang: Estoy muy agradecido de tener esta oportunidad. Estoy muy feliz de crear una IA de este tipo, porque será el comienzo de nuevas matemáticas y nuevas ciencias, y realmente lograremos la realidad aumentada, ¡gracias!
Moderador: El siguiente es Model.
Model: Hola a todos, soy Model, y toda mi base de investigación también es el papel de xAI. Además de esto, pensaré en varios proyectos. Ahora estoy muy entusiasmado con un proyecto de este tipo, porque creo que la IA realmente puede empoderar a nuestra generación de investigación científica, por lo que nuestro trabajo es garantizar que dicho proceso de progreso sea muy rápido y lo que todos quieren lograr. También debemos entender las leyes. de funcionamiento de tal universo. Esta es mi breve introducción y mi visión de xAI.
Miembros del equipo: Hola a todos, toda mi formación académica es en aprendizaje profundo, tengo diez años de experiencia en la industria y estoy muy feliz de unirme al equipo. Mi experiencia principal es en la gestión de bases de datos y el análisis de datos, y aplico técnicas científicas reales a esos aspectos. Creo en la importancia de trabajar juntos. Queremos poder obtener la mayor cantidad de información, extraer los datos más profundos y abordar la mayoría de los desafíos. Gestionaré tu operación de datos como responsable de la base de datos. Me preocupo principalmente de la construcción de sistemas de datos. Soy responsable de la construcción de la base de datos nacional de EE. UU. Esta dirección de trabajo es la misma que la de xAI, que tiene que ver con la construcción de la base de datos. También es un sistema genial. También me gustan las noticias, me gusta estudiar física, astrofísica y el universo, creo que puede resolver algunos problemas que la ciencia no puede resolver hasta ahora, y responder estas preguntas. Esta es mi visión para xAI.
Musk: Todos han dicho algunas de sus propias perspectivas. Si tienes alguna idea, puedes encender el micrófono y seguir contribuyendo con tus ideas. El objetivo principal de nuestro establecimiento de xAI es tener una comprensión más profunda de la naturaleza del universo. Hemos entendido mucho del universo ahora, pero también debemos combinar el universo con la realidad. Todavía hay muchos misterios sin resolver en el universo. Todo esto es la clave de nuestro trabajo. Tenemos un modelo estándar que se puede aplicar a esto, pero todavía hay muchas preguntas sobre la naturaleza misma, el universo mismo. Ahora tenemos una de las mayores paradojas, ¿dónde están los extraterrestres? Esto también involucra nuestra operación del algoritmo. Porque podemos calcular dónde están los extraterrestres calculando los datos de diferentes espacios exteriores a través del algoritmo de diferentes planetas. Pero hasta ahora no hay ningún progreso computacional en esta área. Esto significa que tenemos muchas explicaciones diferentes para la situación actual del universo, pero es imposible decir cuál de estas explicaciones es verdadera y cuál es falsa. Tenemos otras paradojas, vemos algunos elementos nuevos y esperamos encontrar algunos elementos nuevos en el universo. Quizás, somos la única compañía que se enfoca en la galaxia, y todo lo que hacemos es relativamente relevante. Deberíamos prestar atención al nacimiento de nuevos elementos en tales exploraciones cósmicas.
La tierra tiene ahora 4.500 millones de años, y el medio ambiente de la tierra se deteriorará aún más en el futuro, y el agua en el océano se quemará por completo. Todavía necesitamos construir un canal de escape de este tipo, y debemos considerar tales canales de escape. . No necesitamos expandirnos a todo el sistema solar, solo necesitamos encontrar el entorno de vida más adecuado para nosotros, lo que requiere muchos algoritmos. Si sacamos el 10% de los recursos de la tierra para encontrar el mismo planeta en el universo, encontraremos que esto es muy significativo. Siempre tendremos el problema de emigrar al universo, y los seres humanos también tienen muchos misterios sin resolver, por lo que esperamos resolver estos problemas a través de las capacidades informáticas de datos verdaderamente a gran escala de AI, que es la dirección futura de AGI. También necesitamos más soluciones.
Greg Yang: Podemos configurar xAI y dejar que xAI se comprometa a permitir su desarrollo (a lo largo) de la dirección para la que fue diseñado. Creo que de lo que estamos hablando no es solo de tecnología, sino que todo lo que hacemos es con la esperanza de comprender mejor la naturaleza de la ciencia. Nuestra tarea clave es profundizar nuestra comprensión. Lo que quiero agregar es que esperamos construir una máquina de este tipo para comprender mejor el universo al principio, pero desde mi punto de vista, desde un punto de vista matemático, los cálculos a gran escala son también es posible. Todavía puedo ver que algunos métodos informáticos a gran escala aquí pueden permitirnos repensar la física básica y la realidad. Por ejemplo, los sistemas de redes neuronales a gran escala pueden resolver las misiones de vuelos espaciales actuales y ayudarnos a resolver problemas físicos avanzados. .
Miembro del equipo: Una cosa que aún debemos entender es que los datos también pueden ayudarnos a resolver algunos problemas actuales, como comprender lo que realmente sucedió a través de la teoría. Esta es otra comprensión, y también esperamos tener una comprensión más profunda de todo el universo y el mundo. Después de comprender el universo, podremos comprender a todas las personas, crear mejores condiciones reales para las personas y producir una serie de productos y herramientas para ayudar a las personas a comprender mejor el mundo.
**Musk:**Sí, esta también es una de nuestras direcciones de trabajo.
Miembro del equipo: Hablemos del suministro de energía, si tenemos un GPa de 10 megavatios, podemos escribir mejores novelas y crear un mejor sistema de energía. Deberíamos pensar en esos temas, de hecho, todos tienen que ver con el orden. También deberíamos considerar dos formas diferentes de contacto, o la forma de agregar un convertidor en el medio, o como las sinapsis de las células neuronales, las dos se combinan a través de señales eléctricas. También quiero hacer esa pregunta, ¿cuál es la fuerza impulsora detrás del desarrollo de toda la ciencia y la tecnología después de tales problemas técnicos?
Musk: Pero estas preguntas no son muy útiles. Esperamos que la dirección de la aplicación de aprendizaje automático sea una forma en la que todos estén interesados. El desarrollo actual de IA no es la dirección de investigación y desarrollo de IA que queríamos antes. Mi propia experiencia y experiencia en la creación de Tesla, quiero resolver problemas en la vida real y transformar las formas de energía existentes. A mayor escala y en un campo más amplio, este resultado es más útil que el nuestro, y esto es lo que esperamos que AGI pueda lograr.
En el desarrollo del campo de la informática, en términos de análisis de datos, de hecho, es más importante hacer preguntas que resolverlas. También es cierto que una vez que podemos hacer la pregunta, la respuesta se vuelve muy fácil. Cuando estamos en el progreso de xAI, siento que hacer una pregunta y hacer una tarea es más difícil y complicado que completar esta tarea. Una vez resuelto el problema de AGI, podemos revisar la lógica de algunos problemas anteriores.
Si volvemos a 2022 ahora, encontraremos que muchos problemas que eran difíciles en ese momento se volverán muy simples ahora. Estos son algunos problemas para los que debemos prepararnos. Necesitamos una plataforma AGI, nuestra carga de trabajo es enorme, pero debemos trabajar de manera más inteligente y debemos trabajar desde la perspectiva de la comprensión.
Esta es la introducción básica del proyecto. Estos son algunos recursos informáticos que invertimos en el proyecto. Espero que este proyecto tenga éxito. Este es un equipo muy pequeño, que reúne a los mejores talentos y la mayor cantidad de recursos, con la esperanza de resolver algunos de los problemas actuales. Esperamos resolver los modelos y problemas más básicos, esperamos aumentar la tasa de propiedad de computadoras per cápita en la tierra y permitir que la tecnología digital cambie la dirección del trabajo de las personas actuales, sobre la planificación del trabajo de las personas y el desarrollo humano futuro. , de esa manera va a durar Esta es una dirección interesante para trabajar.
Otra dirección de trabajo muy interesante es el problema del suministro de energía per cápita de las personas. Cómo optimizar la estructura del suministro de energía per cápita es una muy buena manera. Deberíamos echar una nueva mirada a los proyectos de suministro de energía y suministro de energía. Si consideramos el consumo de energía per cápita de cada persona, esta cifra es muy interesante, y también debemos agregar imaginación a tal proceso para comprender el mundo actual. Ahora la energía per cápita de todos es muy baja, incluida la energía eléctrica y la energía geotérmica. Y esperamos aumentar aún más la energía per cápita. Parece que tenemos mucho trabajo por hacer, pero de hecho, la carga de trabajo será muy pequeña después de construir esta plataforma.
Como un equipo relativamente bueno, estamos muy preocupados por la cantidad de trabajo que cada persona puede completar. Los recursos son limitados y queremos que todos progresen. Al mismo tiempo, también esperamos obtener el mayor progreso lo antes posible, y luego podemos compartir información en este campo. Esta es nuestra dirección de trabajo.
*El registro de texto se organiza de acuerdo con la interpretación simultánea en chino en el lugar, y los nombres anteriores se transliteran