Le 15 juillet à 4 heures du matin, la société d'intelligence artificielle xAI de Musk a organisé un événement vocal en direct sur Twitter. Musk et son équipe sont apparus, ont discuté de la mission et des objectifs de xAI et ont répondu aux questions des utilisateurs sur place.
Le 13 juillet, Musk a annoncé sur Twitter que sa société d'intelligence artificielle xAI avait été officiellement créée, dans le but de comprendre "la vraie nature de l'univers". xAI est distinct de la société X, la société mère actuelle de Twitter, mais travaillera en étroite collaboration avec la société X et Tesla.
Dans cette émission en direct, en plus de Musk lui-même, de nombreux membres de l'équipe centrale de l'entreprise étaient également présents. Selon le site officiel, les membres de l'équipe xAI ont travaillé dans des entreprises de pointe telles que DeepMind, OpenAI, Google Research, Microsoft Research et Tesla.
Musk a parlé de la future direction d'exploration de xAI, de la sécurité et de la protection des données, des domaines d'application de l'IA, et espère ajouter plus d'éléments humains à l'exploration de l'aérospatiale.
Musk a déclaré que le but de la création de xAI est de comprendre le monde et l'univers. Le moyen le plus sûr de construire l'IA est de rendre l'IA pleine d'intérêt et de curiosité pour le monde, et de doter l'IA de diverses technologies. C'est ce que nous pouvons faire choisir.
En ce qui concerne l'objectif de "comprendre la nature de l'univers" qui a reçu le plus d'attention de xAI, Musk a déclaré que nous avons maintenant compris une grande partie de l'univers, mais que nous devrions également combiner l'univers avec la réalité. Il reste encore de nombreux problèmes non résolus. dans l'univers Mystères, voilà les clés de notre travail. Les êtres humains ont de nombreux mystères non résolus, et nous espérons résoudre ces problèmes grâce aux capacités de calcul de données à grande échelle de l'IA.C'est l'orientation future de l'IAG.
Ce qui suit est le véritable enregistrement de la diffusion en direct de xAI :
Musk : Commençons maintenant. D'abord une brève introduction. Permettez-moi de vous présenter toute l'équipe, une partie du travail que nous effectuons actuellement, et certains axes de travail sur lesquels nous devons nous concentrer en premier, et la direction de la prochaine étape de xAI. Le but de la création de xAI est de comprendre le monde et l'univers. Je pense que le moyen le plus sûr de construire l'IA est de rendre l'IA pleine d'intérêt et de curiosité pour le monde, et de doter l'IA de diverses technologies. C'est un choix que nous pouvons faire .
J'optimise également en permanence l'utilisation de l'IA, permettant à l'IA de distinguer ce qui est une vraie information et ce qui est une fausse information. Alors restez curieux et continuez à explorer, c'est le moyen le plus sûr pour nous d'utiliser l'IA. Je pense qu'il s'agit d'explorer l'intelligence artificielle d'une manière humaine, ce qui est beaucoup plus intéressant que d'explorer l'intelligence artificielle d'une manière non humaine.
Je voudrais ajouter tous les éléments, tels que les vaisseaux spatiaux et les astronautes, ensemble, ils ne sont pas aussi intéressants que l'IA. Tout d'abord, brisons les barrières. Le premier objectif de l'exploration est Mars. En tant que planète, Mars n'est pas aussi intéressante que la Terre. La façon dont nous explorons Mars en ce moment est avec l'IA. Je pense que c'est aussi très intéressant, et c'est aussi la direction des travaux futurs de l'IA pour répondre aux attentes des gens pour Mars.
J'ai moi-même réfléchi à la sécurité des données apportée par l'IA il y a de nombreuses années et à la véritable direction future de l'IA. J'y ai pensé jour et nuit pendant longtemps, et maintenant j'ai décidé d'utiliser une telle entreprise pour vraiment réaliser l'orientation future de l'IA, qui est également liée à la sécurité de l'IA. Nous devons utiliser des opérations industrialisées pour réaliser la sécurité de l'IA, afin que toutes certaines données puissent bénéficier d'une bonne sécurité et protection des données, et générer un véritable sens.
Nous avons également pensé à l'acquisition de l'IA, à la manière dont nous pouvons tirer de réels avantages de l'IA. Nous pouvons utiliser l'IA pour assurer la sécurité d'un plus grand nombre de satellites. C'est le véritable champ d'application de l'IA que nous voulons maintenant. Si nous pouvons ajouter plus d'éléments humains à l'exploration aérospatiale, nous pourrons explorer certains endroits que les humains n'ont pas explorés. Je pense que c'est aussi une métaphore que les gens pourraient comprendre, et c'est ce que je fais ici.
C'est ma généralisation de base.
Igor Babuchkin : Bonjour à tous, je m'appelle igor et je fais partie de l'équipe de xAI. Ma majeure principale est la physique, l'astrophysique et la cosmophysique, ce que j'ai étudié auparavant. Je pense qu'à travers l'apprentissage en profondeur, le plus important est de pouvoir appliquer la puissance de traitement de l'apprentissage en profondeur et certaines capacités de l'apprentissage automatique à l'aérospatiale et de comprendre les mystères de l'univers entier. C'est aussi l'élément clé pour tout ce que nous voulons faire. Il s'agit d'un projet opportun, qui est un projet complètement différent d'OpenAI. Nous pouvons également appliquer le modèle du grand langage à l'analyse des données de l'univers. Je crois que ces données peuvent nous donner une compréhension plus profonde de l'univers et du monde.
**Musk : **La physique est un moyen d'élargir les marges de notre monde entier. Grâce à la physique, nous pouvons comprendre les principes de base de l'univers et prendre des décisions. L'informatique devrait donc être plus étroitement intégrée aux sciences physiques et à l'astrophysique, et explorer l'intersection de ces trois sciences différentes. Parce que ce sont des sciences de l'information, nous voulons être capables de comprendre le monde réel. Nous passons maintenant le micro à Mantal, également de xAI.
Mantal : Au cours des six dernières années, j'ai travaillé chez DeepMind, principalement responsable de la formation de l'ensemble du modèle d'apprentissage de l'IA. J'étudie l'IA depuis très longtemps, mon objectif est d'explorer plus avant certains des derniers développements, de comprendre certaines directions de l'IA et de disposer de divers outils et sujets pour approfondir mes recherches et mon exploration. xAI est un outil que nous choisissons pour en savoir plus sur les derniers développements grâce à la recherche et partager nos derniers développements avec les chercheurs. Maintenant, je passe le micro à Joy.
Joy : Je suis Joy. Je travaille sur des modèles mathématiques d'IA depuis sept ans. J'espère que cette IA pourra être efficace pour résoudre des problèmes mathématiques, car je pense que le langage mathématique est un langage logique, un langage mathématique et des programmes avancés. Il est de montrer les plus beaux progrès de l'IA, et c'est aussi le type d'IA le plus avancé. Nous travaillons depuis longtemps avec la programmation et la physique, et c'est aussi une étape clé dans notre compréhension de l'univers. Passe ensuite le micro à Tony Will.
Tony will : Bonjour, je suis Tony, merci pour vos questions. Mon rêve est d'utiliser toute ma vie pour résoudre les problèmes les plus difficiles au monde, donc le projet xAI lui-même est un projet relativement ambitieux. Nous avons fait des progrès l'année dernière, ce qui signifie que nous nous rapprochons de plus en plus de notre rêve.
Maintenant que je vous ai présenté certaines de vos expériences de travail passées, Musk pense peut-être que vous devriez présenter davantage le travail que vous avez fait l'année dernière. L'année dernière, nous avons fait plus de progrès dans le domaine de l'IA. Dans une telle équipe, nous avons construit un modèle d'IA, qui peut nous aider dans le quiz et la correction des tests du secondaire. C'est l'une de nos directions de recherche.
Parce que nous ajoutons les principes des mathématiques au processus dans un tel processus de conception, cela nous donne la compréhension la plus profonde de la logique et de la science fondamentale. Maintenant, nous espérons pouvoir appliquer ces outils sous forme de réseau, et nous verrons bientôt le rêve se réaliser. C'est Toby Pohlen, laissez-moi me présenter.
Toby Pohlen : Je viens de l'Université de Toronto. Vous avez peut-être suivi des cours à l'Université de Toronto. J'étudie principalement les modèles de données d'IA et mes axes de recherche portent sur l'apprentissage en profondeur. Je découvre essentiellement l'autre côté de chaque pierre, la sensation de chaque pierre sur la côte, c'est ce à quoi ressemble mon travail. Au cours des dernières années, je pense que nous avons eu une révolution dans l'apprentissage en profondeur.
Musk : Toute notre équipe xAI est très forte et a une bonne expérience. Nous espérons pouvoir résoudre certains des problèmes les plus élémentaires, mais aussi les plus ambitieux. Les outils que j'utilise sont pour me renforcer davantage et responsabiliser tout le monde, et je suis prêt à rejoindre un tel nouveau voyage. Passez maintenant le micro à Toby.
Toby Pohlen : Bonjour à tous, je suis Toby, je suis ingénieur, je suis principalement responsable de l'écriture de code, le code concerne principalement l'apprentissage automatique. J'ai rejoint DeepMind il y a de nombreuses années et ma direction de recherche porte principalement sur l'apprentissage en profondeur.J'espère que cette technologie et cette interface pourront être véritablement appliquées pour résoudre les problèmes existant dans différents groupes de personnes dans la société. Capable de résoudre certains problèmes et problèmes actuels. Maintenant, je passe le micro à Kyle.
Kyle Kosic : Bonjour à tous, je suis ingénieur système, tout comme mes collègues, et tout mon parcours professionnel est (le même). Dans le domaine des algorithmes, il y a quelques années, j'ai travaillé chez Ostyle, et récemment j'ai travaillé chez OpenAI, où j'étais en charge du projet GPT. La raison pour laquelle je m'intéresse particulièrement à xAI est que je pense que la plus grande menace pour la technologie de l'IA est qu'une certaine entreprise peut provoquer un monopole des données, et le pouvoir du capital peut éventuellement obtenir des avantages anti-humains ou anti-humains. pense xAI est Nous offrons une toute nouvelle opportunité, en particulier aux praticiens de l'IA, d'utiliser l'IA pour explorer davantage les mystères de la science et de l'ingénierie. Elle ne sera pas affectée par des facteurs politiques, ni par des conflits nationaux. Nous explorons simplement C'est juste les limites de la science, j'ai donc aussi deux amis d'OpenAI qui ont également rejoint xAI en même temps. C'est mon ami.
Greg Yang : Bonjour à tous, je m'appelle Greg, je suis responsable des mathématiques et de l'algorithmique, ma connexion avec l'IA a commencé il y a dix ans. Je suis particulièrement bon en mathématiques et en algorithmes, et j'ai fait beaucoup de travaux liés aux mathématiques et aux algorithmes. Après avoir été admis à l'université pendant deux ans, je ne voulais pas rester dans le même panier comme un "petit hamster", alors j'ai quitté l'école et je suis devenu DJ. Ensuite, je suis retourné à l'école et j'ai terminé mes études à nouveau. Grâce à une telle expérience, j'ai une meilleure compréhension de moi-même et du monde entier. J'ai également réfléchi à de nombreuses questions, telles que comment la physique quantique peut-elle avoir un impact important sur l'univers réel ? Et dans quelle mesure l'algorithme peut-il affecter si la taille de notre échantillon de données est suffisamment grande ? Au cours de tant de temps passés, j'ai progressivement réalisé que la prochaine étape consiste à faire d'AGI une réalité, à rendre AGI plus intelligent que nous et à contribuer à la réalité fondamentale de moi-même, qui est la source de toute ma motivation.
J'ai aussi progressivement réalisé que les mathématiques sont le langage et la logique de synthèse derrière tout ce qui se cache derrière la réalité et la science. Si nous voulons vraiment progresser, nous devons comprendre la logique des mathématiques. J'ai donc essentiellement appris les mathématiques à partir de zéro, les deux premiers livres que j'ai lus étaient des mathématiques de base, et nous sommes partis de zéro. Il existe également des algorithmes non linéaires. Plus tard, nous sommes allés étudier la topologie et Java. Notre objectif est de pouvoir produire un tel langage qui puisse parler à tous les mathématiciens du monde entier et comprendre la logique derrière l'ensemble des mathématiques.
J'ai obtenu un poste de chercheur et je travaille chez Microsoft Research depuis cinq ans. Leur travail est une contribution fondamentale à notre compréhension du fonctionnement fondamental du monde. Le contenu le plus fondamental de mon propre travail est également très compliqué, il s'agit principalement de l'univers entier et de la manière dont il devrait être exploré. Après cela, j'ai moi-même pu tirer une conclusion relativement simple, qui est d'appliquer un modèle de données à grande échelle à l'univers. Cela peut également renforcer les modèles et les algorithmes de l'univers, nous permettant de vraiment comprendre comment fonctionnent certains satellites et planètes de l'univers. Cela crée beaucoup de modèles de données intéressants pour nous.
En ce qui concerne l'avenir, je suis particulièrement confiant et confiant dans xAI. Je pense que non seulement nous nous rapprochons constamment de l'IAG, mais d'un point de vue scientifique, nous avons également véritablement achevé les changements dans la science et la physique des réseaux de neurones. En même temps, nous avons également combiné la physique quantique avec l'ensemble de l'IA. L'ensemble le modèle de données est magnifique.
Guodong Zhang : Je suis très reconnaissant d'avoir une telle opportunité. Je suis très heureux de créer une telle IA, car ce sera le début de nouvelles mathématiques et de nouvelles sciences, et nous réaliserons vraiment la réalité augmentée, merci !
Modérateur : Le prochain est Modèle.
Model : Bonjour à tous, je suis Model, et toute ma fondation de recherche est également le rôle de xAI. En plus de cela, je vais penser à divers projets. Maintenant, je suis très enthousiasmé par un tel projet, car je pense que l'IA peut vraiment habiliter notre génération de recherche scientifique, donc notre travail consiste à faire en sorte qu'un tel processus de progrès soit très rapide, et ce que tout le monde veut réaliser Nous devons également comprendre les lois de fonctionnement d'un tel univers. Ceci est ma brève introduction et ma vision de xAI.
Membres de l'équipe : Bonjour à tous, toute ma formation académique est en apprentissage profond, j'ai dix ans d'expérience dans l'industrie et je suis très heureux de rejoindre l'équipe. Ma formation principale est dans la gestion de bases de données et l'analyse de données, et j'applique de véritables techniques scientifiques à ces aspects. Je crois en l'importance de travailler ensemble. Nous voulons être en mesure d'obtenir le plus d'informations, d'exploiter les données les plus approfondies et de relever le plus de défis. Je gérerai votre opération de données en tant que responsable de la base de données. Je suis principalement concerné par la construction de systèmes de données.Je suis responsable de la construction de la base de données nationale américaine.Cette direction de travail est la même que celle de xAI, qui est tout au sujet de la construction de base de données. C'est aussi un système cool. J'aime aussi les nouvelles, j'aime étudier la physique, l'astrophysique et l'univers, je pense que cela peut résoudre certains problèmes que la science ne peut pas résoudre jusqu'à présent, et répondre à ces questions. C'est ma vision pour xAI.
Musk : Tout le monde a mentionné certains de ses propres prospects. Si vous avez des idées, vous pouvez activer le micro et continuer à apporter vos idées. L'objectif principal de notre établissement de xAI est d'avoir une compréhension plus profonde de la nature de l'univers. Nous avons compris une grande partie de l'univers maintenant, mais nous devrions également combiner l'univers avec la réalité. Il y a encore beaucoup de mystères non résolus dans l'univers. Tout cela est la clé de notre travail. Nous avons un modèle standard qui peut être appliqué à cela, mais il reste encore de nombreuses questions sur la nature elle-même, l'univers lui-même. Nous avons maintenant l'un des plus grands paradoxes, où sont les extraterrestres ? Cela implique également notre fonctionnement de l'algorithme. Parce que nous pouvons calculer où se trouvent les extraterrestres en calculant les données de différents espaces extra-atmosphériques grâce à l'algorithme de différentes planètes. Mais jusqu'à présent, il n'y a aucun progrès informatique dans ce domaine. Cela signifie que nous avons de nombreuses explications différentes pour la situation actuelle dans l'univers, mais il est impossible de dire laquelle de ces explications est vraie et laquelle est fausse. Nous avons d'autres paradoxes, nous voyons de nouveaux éléments et nous espérons trouver de nouveaux éléments dans l'univers. Nous sommes peut-être la seule entreprise qui se concentre sur la galaxie, et tout ce que nous faisons est relativement pertinent. Nous devrions prêter attention à la naissance de nouveaux éléments dans de telles explorations cosmiques.
La Terre a maintenant 4,5 milliards d'années et l'environnement de la Terre se détériorera davantage à l'avenir et l'eau de l'océan sera complètement brûlée. Nous devons encore construire un tel canal d'évacuation et nous devrions envisager de tels canaux d'évacuation. . Nous n'avons pas besoin de nous étendre à l'ensemble du système solaire, nous avons juste besoin de trouver le cadre de vie le plus adapté pour nous, ce qui nécessite de nombreux algorithmes. Si nous supprimons 10% des ressources de la terre pour trouver la même planète dans l'univers, nous trouverons que c'est très significatif. Nous aurons toujours le problème d'immigrer dans l'univers, et les êtres humains ont également de nombreux mystères non résolus, nous espérons donc résoudre ces problèmes grâce aux capacités de calcul de données à grande échelle de l'IA, qui est la future direction d'AGI. Nous avons aussi besoin de plus de solutions.
Greg Yang : Nous pouvons mettre en place xAI et laisser xAI s'engager à laisser son développement suivre la direction pour laquelle il a été conçu. Je pense que ce dont nous parlons n'est pas seulement de technologie, mais tout ce que nous faisons est dans l'espoir de mieux comprendre la nature de la science. Notre mission principale est d'approfondir la compréhension. Ce que je veux ajouter, c'est que nous espérons construire une telle machine pour mieux comprendre l'univers au début, mais de mon point de vue, d'un point de vue mathématique. Les calculs à grande échelle sont aussi possible. Je peux encore voir que certaines méthodes de calcul à grande échelle ici peuvent nous permettre de repenser la physique de base et la réalité. Par exemple, les systèmes de réseaux de neurones à grande échelle peuvent résoudre les missions spatiales actuelles et nous aider à résoudre des problèmes physiques avancés. .
Membre de l'équipe : Une chose que nous devons encore comprendre, c'est que les données peuvent également nous aider à résoudre certains problèmes actuels, comme comprendre ce qui s'est réellement passé grâce à la théorie. C'est une autre compréhension, et nous espérons également avoir une compréhension plus profonde de l'univers entier et du monde. Après avoir compris l'univers, nous pourrons comprendre tout le monde, créer de meilleures conditions réelles pour les gens et produire une série de produits et d'outils pour aider les gens à mieux comprendre le monde.
Musk : Oui, c'est aussi l'une de nos directions de travail.
Membre de l'équipe : Parlons de l'approvisionnement en énergie. Si nous avons un GPa de 10 mégawatts, nous pouvons écrire de meilleurs romans et proposer un meilleur système d'alimentation. Nous devrions réfléchir à ces questions, en fait, ce sont toutes des questions d'ordre. Il faut aussi considérer deux modes de contact différents, ou le mode d'ajout d'un convertisseur au milieu, ou comme les synapses des cellules neuronales, les deux sont combinés par des signaux électriques. Je veux aussi poser une telle question, quelle est la force motrice derrière le développement de toute la science et de la technologie après de tels problèmes techniques ?
Musk : Mais ces questions ne sont pas très utiles. Nous espérons que la direction de l'application de l'apprentissage automatique est une voie qui intéresse tout le monde. Le développement actuel de l'IA n'est pas la direction de la recherche et du développement de l'IA que nous souhaitions auparavant. Ma propre expérience et mon expérience dans la création de Tesla, je veux résoudre des problèmes dans la vraie vie et transformer les formes d'énergie existantes. À plus grande échelle et dans un domaine plus large, ce résultat est plus utile que le nôtre, et c'est ce que nous espérons qu'AGI pourra réaliser.
Dans le développement du domaine de l'informatique, en termes d'analyse de données, en effet, poser des questions est plus important que de les résoudre. Il est également vrai qu'une fois que nous pouvons poser la question, la réponse devient très facile. Lorsque nous sommes dans la progression de xAI, j'ai l'impression que poser une question et poser une tâche est plus difficile et compliqué que d'accomplir cette tâche. Une fois le problème d'AGI résolu, nous pouvons revoir la logique de certains problèmes précédents.
Si nous revenons maintenant à 2022, nous constaterons que de nombreux problèmes qui étaient difficiles à l'époque deviendront très simples maintenant.Ce sont des problèmes auxquels nous devons nous préparer. Nous avons besoin d'une plate-forme AGI, notre charge de travail est énorme, mais nous devons travailler plus intelligemment et nous devons travailler dans la perspective de la compréhension.
Ceci est l'introduction de base du projet. Voici quelques ressources informatiques que nous avons investies dans le projet. J'espère que ce projet sera couronné de succès. Il s'agit d'une toute petite équipe, qui rassemble les meilleurs talents et le plus de ressources, espérant résoudre certains des problèmes actuels. Nous espérons résoudre les modèles et les problèmes les plus élémentaires, espérons augmenter le taux de possession d'ordinateurs par habitant sur la terre et permettre à la technologie numérique de changer l'orientation actuelle du travail des personnes, concernant la planification du travail des personnes et le développement humain futur. va durer. C'est une direction de travail intéressante.
Une autre direction de travail très intéressante est le problème de l'approvisionnement énergétique par habitant. Comment optimiser la structure de l'approvisionnement énergétique par habitant est un très bon moyen. Nous devrions jeter un nouveau regard sur l'approvisionnement énergétique et les projets d'approvisionnement en électricité. Si l'on considère la consommation d'énergie par habitant de chaque personne, ce chiffre est très intéressant, et il faut aussi ajouter de l'imagination à un tel processus pour comprendre le monde actuel. Aujourd'hui, l'énergie par habitant de chacun est très faible, y compris l'énergie électrique et l'énergie géothermique. Et nous espérons augmenter encore l'énergie par habitant. Il semble que nous ayons beaucoup de travail à faire, mais en fait, la charge de travail deviendra très faible après la construction de cette plate-forme.
En tant qu'équipe relativement bonne, nous sommes très préoccupés par la quantité de travail que chaque personne peut accomplir. Les ressources sont limitées et nous souhaitons que chacun progresse. Dans le même temps, nous espérons également obtenir le plus de progrès possible le plus rapidement possible, puis nous pourrons partager des informations dans ce domaine, c'est notre direction de travail.
* L'enregistrement de texte est organisé selon l'interprétation simultanée chinoise sur place, et les noms ci-dessus sont translittérés
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Le dernier disque de diffusion en direct entrepreneurial de Musk sur l'IA : j'espère utiliser l'IA pour résoudre les mystères non résolus de l'univers
**Source :**Technologie Tencent
Le 13 juillet, Musk a annoncé sur Twitter que sa société d'intelligence artificielle xAI avait été officiellement créée, dans le but de comprendre "la vraie nature de l'univers". xAI est distinct de la société X, la société mère actuelle de Twitter, mais travaillera en étroite collaboration avec la société X et Tesla.
Dans cette émission en direct, en plus de Musk lui-même, de nombreux membres de l'équipe centrale de l'entreprise étaient également présents. Selon le site officiel, les membres de l'équipe xAI ont travaillé dans des entreprises de pointe telles que DeepMind, OpenAI, Google Research, Microsoft Research et Tesla.
Musk a parlé de la future direction d'exploration de xAI, de la sécurité et de la protection des données, des domaines d'application de l'IA, et espère ajouter plus d'éléments humains à l'exploration de l'aérospatiale.
Musk a déclaré que le but de la création de xAI est de comprendre le monde et l'univers. Le moyen le plus sûr de construire l'IA est de rendre l'IA pleine d'intérêt et de curiosité pour le monde, et de doter l'IA de diverses technologies. C'est ce que nous pouvons faire choisir.
En ce qui concerne l'objectif de "comprendre la nature de l'univers" qui a reçu le plus d'attention de xAI, Musk a déclaré que nous avons maintenant compris une grande partie de l'univers, mais que nous devrions également combiner l'univers avec la réalité. Il reste encore de nombreux problèmes non résolus. dans l'univers Mystères, voilà les clés de notre travail. Les êtres humains ont de nombreux mystères non résolus, et nous espérons résoudre ces problèmes grâce aux capacités de calcul de données à grande échelle de l'IA.C'est l'orientation future de l'IAG.
Ce qui suit est le véritable enregistrement de la diffusion en direct de xAI :
Musk : Commençons maintenant. D'abord une brève introduction. Permettez-moi de vous présenter toute l'équipe, une partie du travail que nous effectuons actuellement, et certains axes de travail sur lesquels nous devons nous concentrer en premier, et la direction de la prochaine étape de xAI. Le but de la création de xAI est de comprendre le monde et l'univers. Je pense que le moyen le plus sûr de construire l'IA est de rendre l'IA pleine d'intérêt et de curiosité pour le monde, et de doter l'IA de diverses technologies. C'est un choix que nous pouvons faire .
J'optimise également en permanence l'utilisation de l'IA, permettant à l'IA de distinguer ce qui est une vraie information et ce qui est une fausse information. Alors restez curieux et continuez à explorer, c'est le moyen le plus sûr pour nous d'utiliser l'IA. Je pense qu'il s'agit d'explorer l'intelligence artificielle d'une manière humaine, ce qui est beaucoup plus intéressant que d'explorer l'intelligence artificielle d'une manière non humaine.
Je voudrais ajouter tous les éléments, tels que les vaisseaux spatiaux et les astronautes, ensemble, ils ne sont pas aussi intéressants que l'IA. Tout d'abord, brisons les barrières. Le premier objectif de l'exploration est Mars. En tant que planète, Mars n'est pas aussi intéressante que la Terre. La façon dont nous explorons Mars en ce moment est avec l'IA. Je pense que c'est aussi très intéressant, et c'est aussi la direction des travaux futurs de l'IA pour répondre aux attentes des gens pour Mars.
J'ai moi-même réfléchi à la sécurité des données apportée par l'IA il y a de nombreuses années et à la véritable direction future de l'IA. J'y ai pensé jour et nuit pendant longtemps, et maintenant j'ai décidé d'utiliser une telle entreprise pour vraiment réaliser l'orientation future de l'IA, qui est également liée à la sécurité de l'IA. Nous devons utiliser des opérations industrialisées pour réaliser la sécurité de l'IA, afin que toutes certaines données puissent bénéficier d'une bonne sécurité et protection des données, et générer un véritable sens.
Nous avons également pensé à l'acquisition de l'IA, à la manière dont nous pouvons tirer de réels avantages de l'IA. Nous pouvons utiliser l'IA pour assurer la sécurité d'un plus grand nombre de satellites. C'est le véritable champ d'application de l'IA que nous voulons maintenant. Si nous pouvons ajouter plus d'éléments humains à l'exploration aérospatiale, nous pourrons explorer certains endroits que les humains n'ont pas explorés. Je pense que c'est aussi une métaphore que les gens pourraient comprendre, et c'est ce que je fais ici.
C'est ma généralisation de base.
Igor Babuchkin : Bonjour à tous, je m'appelle igor et je fais partie de l'équipe de xAI. Ma majeure principale est la physique, l'astrophysique et la cosmophysique, ce que j'ai étudié auparavant. Je pense qu'à travers l'apprentissage en profondeur, le plus important est de pouvoir appliquer la puissance de traitement de l'apprentissage en profondeur et certaines capacités de l'apprentissage automatique à l'aérospatiale et de comprendre les mystères de l'univers entier. C'est aussi l'élément clé pour tout ce que nous voulons faire. Il s'agit d'un projet opportun, qui est un projet complètement différent d'OpenAI. Nous pouvons également appliquer le modèle du grand langage à l'analyse des données de l'univers. Je crois que ces données peuvent nous donner une compréhension plus profonde de l'univers et du monde.
**Musk : **La physique est un moyen d'élargir les marges de notre monde entier. Grâce à la physique, nous pouvons comprendre les principes de base de l'univers et prendre des décisions. L'informatique devrait donc être plus étroitement intégrée aux sciences physiques et à l'astrophysique, et explorer l'intersection de ces trois sciences différentes. Parce que ce sont des sciences de l'information, nous voulons être capables de comprendre le monde réel. Nous passons maintenant le micro à Mantal, également de xAI.
Mantal : Au cours des six dernières années, j'ai travaillé chez DeepMind, principalement responsable de la formation de l'ensemble du modèle d'apprentissage de l'IA. J'étudie l'IA depuis très longtemps, mon objectif est d'explorer plus avant certains des derniers développements, de comprendre certaines directions de l'IA et de disposer de divers outils et sujets pour approfondir mes recherches et mon exploration. xAI est un outil que nous choisissons pour en savoir plus sur les derniers développements grâce à la recherche et partager nos derniers développements avec les chercheurs. Maintenant, je passe le micro à Joy.
Joy : Je suis Joy. Je travaille sur des modèles mathématiques d'IA depuis sept ans. J'espère que cette IA pourra être efficace pour résoudre des problèmes mathématiques, car je pense que le langage mathématique est un langage logique, un langage mathématique et des programmes avancés. Il est de montrer les plus beaux progrès de l'IA, et c'est aussi le type d'IA le plus avancé. Nous travaillons depuis longtemps avec la programmation et la physique, et c'est aussi une étape clé dans notre compréhension de l'univers. Passe ensuite le micro à Tony Will.
Tony will : Bonjour, je suis Tony, merci pour vos questions. Mon rêve est d'utiliser toute ma vie pour résoudre les problèmes les plus difficiles au monde, donc le projet xAI lui-même est un projet relativement ambitieux. Nous avons fait des progrès l'année dernière, ce qui signifie que nous nous rapprochons de plus en plus de notre rêve.
Maintenant que je vous ai présenté certaines de vos expériences de travail passées, Musk pense peut-être que vous devriez présenter davantage le travail que vous avez fait l'année dernière. L'année dernière, nous avons fait plus de progrès dans le domaine de l'IA. Dans une telle équipe, nous avons construit un modèle d'IA, qui peut nous aider dans le quiz et la correction des tests du secondaire. C'est l'une de nos directions de recherche.
Parce que nous ajoutons les principes des mathématiques au processus dans un tel processus de conception, cela nous donne la compréhension la plus profonde de la logique et de la science fondamentale. Maintenant, nous espérons pouvoir appliquer ces outils sous forme de réseau, et nous verrons bientôt le rêve se réaliser. C'est Toby Pohlen, laissez-moi me présenter.
Toby Pohlen : Je viens de l'Université de Toronto. Vous avez peut-être suivi des cours à l'Université de Toronto. J'étudie principalement les modèles de données d'IA et mes axes de recherche portent sur l'apprentissage en profondeur. Je découvre essentiellement l'autre côté de chaque pierre, la sensation de chaque pierre sur la côte, c'est ce à quoi ressemble mon travail. Au cours des dernières années, je pense que nous avons eu une révolution dans l'apprentissage en profondeur.
Musk : Toute notre équipe xAI est très forte et a une bonne expérience. Nous espérons pouvoir résoudre certains des problèmes les plus élémentaires, mais aussi les plus ambitieux. Les outils que j'utilise sont pour me renforcer davantage et responsabiliser tout le monde, et je suis prêt à rejoindre un tel nouveau voyage. Passez maintenant le micro à Toby.
Toby Pohlen : Bonjour à tous, je suis Toby, je suis ingénieur, je suis principalement responsable de l'écriture de code, le code concerne principalement l'apprentissage automatique. J'ai rejoint DeepMind il y a de nombreuses années et ma direction de recherche porte principalement sur l'apprentissage en profondeur.J'espère que cette technologie et cette interface pourront être véritablement appliquées pour résoudre les problèmes existant dans différents groupes de personnes dans la société. Capable de résoudre certains problèmes et problèmes actuels. Maintenant, je passe le micro à Kyle.
Kyle Kosic : Bonjour à tous, je suis ingénieur système, tout comme mes collègues, et tout mon parcours professionnel est (le même). Dans le domaine des algorithmes, il y a quelques années, j'ai travaillé chez Ostyle, et récemment j'ai travaillé chez OpenAI, où j'étais en charge du projet GPT. La raison pour laquelle je m'intéresse particulièrement à xAI est que je pense que la plus grande menace pour la technologie de l'IA est qu'une certaine entreprise peut provoquer un monopole des données, et le pouvoir du capital peut éventuellement obtenir des avantages anti-humains ou anti-humains. pense xAI est Nous offrons une toute nouvelle opportunité, en particulier aux praticiens de l'IA, d'utiliser l'IA pour explorer davantage les mystères de la science et de l'ingénierie. Elle ne sera pas affectée par des facteurs politiques, ni par des conflits nationaux. Nous explorons simplement C'est juste les limites de la science, j'ai donc aussi deux amis d'OpenAI qui ont également rejoint xAI en même temps. C'est mon ami.
Greg Yang : Bonjour à tous, je m'appelle Greg, je suis responsable des mathématiques et de l'algorithmique, ma connexion avec l'IA a commencé il y a dix ans. Je suis particulièrement bon en mathématiques et en algorithmes, et j'ai fait beaucoup de travaux liés aux mathématiques et aux algorithmes. Après avoir été admis à l'université pendant deux ans, je ne voulais pas rester dans le même panier comme un "petit hamster", alors j'ai quitté l'école et je suis devenu DJ. Ensuite, je suis retourné à l'école et j'ai terminé mes études à nouveau. Grâce à une telle expérience, j'ai une meilleure compréhension de moi-même et du monde entier. J'ai également réfléchi à de nombreuses questions, telles que comment la physique quantique peut-elle avoir un impact important sur l'univers réel ? Et dans quelle mesure l'algorithme peut-il affecter si la taille de notre échantillon de données est suffisamment grande ? Au cours de tant de temps passés, j'ai progressivement réalisé que la prochaine étape consiste à faire d'AGI une réalité, à rendre AGI plus intelligent que nous et à contribuer à la réalité fondamentale de moi-même, qui est la source de toute ma motivation.
J'ai aussi progressivement réalisé que les mathématiques sont le langage et la logique de synthèse derrière tout ce qui se cache derrière la réalité et la science. Si nous voulons vraiment progresser, nous devons comprendre la logique des mathématiques. J'ai donc essentiellement appris les mathématiques à partir de zéro, les deux premiers livres que j'ai lus étaient des mathématiques de base, et nous sommes partis de zéro. Il existe également des algorithmes non linéaires. Plus tard, nous sommes allés étudier la topologie et Java. Notre objectif est de pouvoir produire un tel langage qui puisse parler à tous les mathématiciens du monde entier et comprendre la logique derrière l'ensemble des mathématiques.
J'ai obtenu un poste de chercheur et je travaille chez Microsoft Research depuis cinq ans. Leur travail est une contribution fondamentale à notre compréhension du fonctionnement fondamental du monde. Le contenu le plus fondamental de mon propre travail est également très compliqué, il s'agit principalement de l'univers entier et de la manière dont il devrait être exploré. Après cela, j'ai moi-même pu tirer une conclusion relativement simple, qui est d'appliquer un modèle de données à grande échelle à l'univers. Cela peut également renforcer les modèles et les algorithmes de l'univers, nous permettant de vraiment comprendre comment fonctionnent certains satellites et planètes de l'univers. Cela crée beaucoup de modèles de données intéressants pour nous.
En ce qui concerne l'avenir, je suis particulièrement confiant et confiant dans xAI. Je pense que non seulement nous nous rapprochons constamment de l'IAG, mais d'un point de vue scientifique, nous avons également véritablement achevé les changements dans la science et la physique des réseaux de neurones. En même temps, nous avons également combiné la physique quantique avec l'ensemble de l'IA. L'ensemble le modèle de données est magnifique.
Guodong Zhang : Je suis très reconnaissant d'avoir une telle opportunité. Je suis très heureux de créer une telle IA, car ce sera le début de nouvelles mathématiques et de nouvelles sciences, et nous réaliserons vraiment la réalité augmentée, merci !
Modérateur : Le prochain est Modèle.
Model : Bonjour à tous, je suis Model, et toute ma fondation de recherche est également le rôle de xAI. En plus de cela, je vais penser à divers projets. Maintenant, je suis très enthousiasmé par un tel projet, car je pense que l'IA peut vraiment habiliter notre génération de recherche scientifique, donc notre travail consiste à faire en sorte qu'un tel processus de progrès soit très rapide, et ce que tout le monde veut réaliser Nous devons également comprendre les lois de fonctionnement d'un tel univers. Ceci est ma brève introduction et ma vision de xAI.
Membres de l'équipe : Bonjour à tous, toute ma formation académique est en apprentissage profond, j'ai dix ans d'expérience dans l'industrie et je suis très heureux de rejoindre l'équipe. Ma formation principale est dans la gestion de bases de données et l'analyse de données, et j'applique de véritables techniques scientifiques à ces aspects. Je crois en l'importance de travailler ensemble. Nous voulons être en mesure d'obtenir le plus d'informations, d'exploiter les données les plus approfondies et de relever le plus de défis. Je gérerai votre opération de données en tant que responsable de la base de données. Je suis principalement concerné par la construction de systèmes de données.Je suis responsable de la construction de la base de données nationale américaine.Cette direction de travail est la même que celle de xAI, qui est tout au sujet de la construction de base de données. C'est aussi un système cool. J'aime aussi les nouvelles, j'aime étudier la physique, l'astrophysique et l'univers, je pense que cela peut résoudre certains problèmes que la science ne peut pas résoudre jusqu'à présent, et répondre à ces questions. C'est ma vision pour xAI.
Musk : Tout le monde a mentionné certains de ses propres prospects. Si vous avez des idées, vous pouvez activer le micro et continuer à apporter vos idées. L'objectif principal de notre établissement de xAI est d'avoir une compréhension plus profonde de la nature de l'univers. Nous avons compris une grande partie de l'univers maintenant, mais nous devrions également combiner l'univers avec la réalité. Il y a encore beaucoup de mystères non résolus dans l'univers. Tout cela est la clé de notre travail. Nous avons un modèle standard qui peut être appliqué à cela, mais il reste encore de nombreuses questions sur la nature elle-même, l'univers lui-même. Nous avons maintenant l'un des plus grands paradoxes, où sont les extraterrestres ? Cela implique également notre fonctionnement de l'algorithme. Parce que nous pouvons calculer où se trouvent les extraterrestres en calculant les données de différents espaces extra-atmosphériques grâce à l'algorithme de différentes planètes. Mais jusqu'à présent, il n'y a aucun progrès informatique dans ce domaine. Cela signifie que nous avons de nombreuses explications différentes pour la situation actuelle dans l'univers, mais il est impossible de dire laquelle de ces explications est vraie et laquelle est fausse. Nous avons d'autres paradoxes, nous voyons de nouveaux éléments et nous espérons trouver de nouveaux éléments dans l'univers. Nous sommes peut-être la seule entreprise qui se concentre sur la galaxie, et tout ce que nous faisons est relativement pertinent. Nous devrions prêter attention à la naissance de nouveaux éléments dans de telles explorations cosmiques.
La Terre a maintenant 4,5 milliards d'années et l'environnement de la Terre se détériorera davantage à l'avenir et l'eau de l'océan sera complètement brûlée. Nous devons encore construire un tel canal d'évacuation et nous devrions envisager de tels canaux d'évacuation. . Nous n'avons pas besoin de nous étendre à l'ensemble du système solaire, nous avons juste besoin de trouver le cadre de vie le plus adapté pour nous, ce qui nécessite de nombreux algorithmes. Si nous supprimons 10% des ressources de la terre pour trouver la même planète dans l'univers, nous trouverons que c'est très significatif. Nous aurons toujours le problème d'immigrer dans l'univers, et les êtres humains ont également de nombreux mystères non résolus, nous espérons donc résoudre ces problèmes grâce aux capacités de calcul de données à grande échelle de l'IA, qui est la future direction d'AGI. Nous avons aussi besoin de plus de solutions.
Greg Yang : Nous pouvons mettre en place xAI et laisser xAI s'engager à laisser son développement suivre la direction pour laquelle il a été conçu. Je pense que ce dont nous parlons n'est pas seulement de technologie, mais tout ce que nous faisons est dans l'espoir de mieux comprendre la nature de la science. Notre mission principale est d'approfondir la compréhension. Ce que je veux ajouter, c'est que nous espérons construire une telle machine pour mieux comprendre l'univers au début, mais de mon point de vue, d'un point de vue mathématique. Les calculs à grande échelle sont aussi possible. Je peux encore voir que certaines méthodes de calcul à grande échelle ici peuvent nous permettre de repenser la physique de base et la réalité. Par exemple, les systèmes de réseaux de neurones à grande échelle peuvent résoudre les missions spatiales actuelles et nous aider à résoudre des problèmes physiques avancés. .
Membre de l'équipe : Une chose que nous devons encore comprendre, c'est que les données peuvent également nous aider à résoudre certains problèmes actuels, comme comprendre ce qui s'est réellement passé grâce à la théorie. C'est une autre compréhension, et nous espérons également avoir une compréhension plus profonde de l'univers entier et du monde. Après avoir compris l'univers, nous pourrons comprendre tout le monde, créer de meilleures conditions réelles pour les gens et produire une série de produits et d'outils pour aider les gens à mieux comprendre le monde.
Musk : Oui, c'est aussi l'une de nos directions de travail.
Membre de l'équipe : Parlons de l'approvisionnement en énergie. Si nous avons un GPa de 10 mégawatts, nous pouvons écrire de meilleurs romans et proposer un meilleur système d'alimentation. Nous devrions réfléchir à ces questions, en fait, ce sont toutes des questions d'ordre. Il faut aussi considérer deux modes de contact différents, ou le mode d'ajout d'un convertisseur au milieu, ou comme les synapses des cellules neuronales, les deux sont combinés par des signaux électriques. Je veux aussi poser une telle question, quelle est la force motrice derrière le développement de toute la science et de la technologie après de tels problèmes techniques ?
Musk : Mais ces questions ne sont pas très utiles. Nous espérons que la direction de l'application de l'apprentissage automatique est une voie qui intéresse tout le monde. Le développement actuel de l'IA n'est pas la direction de la recherche et du développement de l'IA que nous souhaitions auparavant. Ma propre expérience et mon expérience dans la création de Tesla, je veux résoudre des problèmes dans la vraie vie et transformer les formes d'énergie existantes. À plus grande échelle et dans un domaine plus large, ce résultat est plus utile que le nôtre, et c'est ce que nous espérons qu'AGI pourra réaliser.
Dans le développement du domaine de l'informatique, en termes d'analyse de données, en effet, poser des questions est plus important que de les résoudre. Il est également vrai qu'une fois que nous pouvons poser la question, la réponse devient très facile. Lorsque nous sommes dans la progression de xAI, j'ai l'impression que poser une question et poser une tâche est plus difficile et compliqué que d'accomplir cette tâche. Une fois le problème d'AGI résolu, nous pouvons revoir la logique de certains problèmes précédents.
Si nous revenons maintenant à 2022, nous constaterons que de nombreux problèmes qui étaient difficiles à l'époque deviendront très simples maintenant.Ce sont des problèmes auxquels nous devons nous préparer. Nous avons besoin d'une plate-forme AGI, notre charge de travail est énorme, mais nous devons travailler plus intelligemment et nous devons travailler dans la perspective de la compréhension.
Ceci est l'introduction de base du projet. Voici quelques ressources informatiques que nous avons investies dans le projet. J'espère que ce projet sera couronné de succès. Il s'agit d'une toute petite équipe, qui rassemble les meilleurs talents et le plus de ressources, espérant résoudre certains des problèmes actuels. Nous espérons résoudre les modèles et les problèmes les plus élémentaires, espérons augmenter le taux de possession d'ordinateurs par habitant sur la terre et permettre à la technologie numérique de changer l'orientation actuelle du travail des personnes, concernant la planification du travail des personnes et le développement humain futur. va durer. C'est une direction de travail intéressante.
Une autre direction de travail très intéressante est le problème de l'approvisionnement énergétique par habitant. Comment optimiser la structure de l'approvisionnement énergétique par habitant est un très bon moyen. Nous devrions jeter un nouveau regard sur l'approvisionnement énergétique et les projets d'approvisionnement en électricité. Si l'on considère la consommation d'énergie par habitant de chaque personne, ce chiffre est très intéressant, et il faut aussi ajouter de l'imagination à un tel processus pour comprendre le monde actuel. Aujourd'hui, l'énergie par habitant de chacun est très faible, y compris l'énergie électrique et l'énergie géothermique. Et nous espérons augmenter encore l'énergie par habitant. Il semble que nous ayons beaucoup de travail à faire, mais en fait, la charge de travail deviendra très faible après la construction de cette plate-forme.
En tant qu'équipe relativement bonne, nous sommes très préoccupés par la quantité de travail que chaque personne peut accomplir. Les ressources sont limitées et nous souhaitons que chacun progresse. Dans le même temps, nous espérons également obtenir le plus de progrès possible le plus rapidement possible, puis nous pourrons partager des informations dans ce domaine, c'est notre direction de travail.
* L'enregistrement de texte est organisé selon l'interprétation simultanée chinoise sur place, et les noms ci-dessus sont translittérés