また、何が本当の情報で何が嘘の情報かをAIが見分けられるように、AIの活用を常に最適化しています。したがって、好奇心を持ち続けて探索を続けることが、私たちにとって AI を使用する最も安全な方法です。これは人間的な方法で人工知能を探求することであり、人間以外の方法で人工知能を探求するよりもはるかに興味深いものだと思います。
宇宙船や宇宙飛行士など、AIほど面白くない要素を全部足していきたいと思っています。まず、障壁を打ち破りましょう。探査の最初の目標は火星です。火星は惑星としては地球ほど興味深いものではありません。現在、私たちが火星を探索する方法は AI を使用しています。これも非常に興味深いことだと思いますし、火星に対する人々の期待に応えるというAIの今後の方向性でもあります。
私自身、何年も前に AI によってもたらされるデータのセキュリティと、AI の本当の将来の方向性について考えてきました。長い間日夜考えてきましたが、AIのセキュリティにも関わる今後のAIの方向性を真に実現するために、このような会社を利用することにしました。 AI のセキュリティを実現するには、工業化された運用を使用する必要があります。これにより、すべてのデータが適切なデータ セキュリティとデータ保護を受け、真の意味を生み出すことができます。
Igor Babuchkin: 皆さん、こんにちは。私は xAI のチームメンバーの igor です。私の主な専攻は物理学、天体物理学、宇宙物理学であり、これまでに勉強したこともあります。ディープラーニングを通じて最も重要なことは、ディープラーニングの処理能力と機械学習の一部の機能を航空宇宙に応用し、宇宙全体の謎を理解できることであり、これは私たちが望むすべての重要な要素でもあると思います。すること。これは OpenAI とはまったく異なるプロジェクトであり、タイムリーなプロジェクトです。ビッグ言語モデルは宇宙のデータ解析にも応用でき、宇宙や世界への理解をさらに深めることができると考えています。
マンタル: 過去 6 年間、私は DeepMind で働いており、主に AI 学習モデル全体のトレーニングを担当していました。私は長い間 AI を研究してきましたが、私の目的は、最新の開発のいくつかをさらに調査し、AI の方向性を理解し、研究と探究を深めるためのさまざまなツールやトピックを用意することです。 xAI は、研究を通じてさまざまな最新の開発について学び、最新の開発を研究者と共有するために選択したツールです。マイクをジョイに渡します。
ジョイ: 私はジョイです。私は過去 7 年間 AI の数学モデルに取り組んできました。数学言語は論理言語、数学言語、高度なプログラムだと思うので、この AI が数学の問題を解決できることを願っています。 AIの最も美しい進化を示すものであり、最も先進的な種類のAIでもあります。私たちは長い間プログラミングと物理学に取り組んできましたが、これは宇宙を理解する上で重要なステップでもあります。それからマイクをトニー・ウィルに渡します。
私は研究職に就き、過去 5 年間 Microsoft Research で働いています。彼らの研究は、世界が基本的にどのように機能するかについての私たちの理解に根本的な貢献をしています。私自身の作品の最も基本的な内容も非常に複雑で、主に宇宙全体とそれをどのように探求すべきかについてのものです。その後、私自身も、大規模なデータモデルを宇宙に適用するという比較的単純な結論を導き出すことができました。これにより、宇宙のモデルとアルゴリズムがさらに強化され、宇宙の衛星や惑星がどのように動作するかを真に理解できるようになります。これにより、多くの興味深いデータ モデルが作成されます。
将来を見据えると、私は特に xAI に自信を持っています。私たちは常に AGI にアプローチしているだけでなく、科学的な観点から、ニューラル ネットワーク科学と物理学の変革を真に完了し、同時に量子物理学と AI 全体を組み合わせました。データモデルが美しい。
Guodong Zhang: このような機会をいただき、とても感謝しています。このような AI を作成できてとてもうれしいです。それは新しい数学と新しい科学の始まりであり、拡張現実を真に実現することになるからです。ありがとう!
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マスク氏の最新AI起業家生放送記録：AIを使って宇宙の未解決の謎を解きたい
**出典:**テンセントテクノロジー
7月13日、マスク氏はツイッターで、「宇宙の本質」を理解することを目的とした人工知能会社xAIが正式に設立されたと発表した。 xAIはTwitterの現在の親会社であるX社とは独立しているが、X社およびテスラとは緊密に連携することになる。
このライブブロードキャストには、マスク氏本人に加えて、同社のコアチームメンバーも多数出席した。公式ウェブサイトによると、xAI チームのメンバーは、DeepMind、OpenAI、Google Research、Microsoft Research、Tesla などの最先端企業で働いてきました。
マスク氏は、xAIの将来の探査の方向性、データのセキュリティと保護、AIの応用分野について語り、航空宇宙の探査に人間の要素をさらに加えたいと述べた。
マスク氏は「xAI設立の目的は世界と宇宙を理解することだ。AIを構築する最も安全な方法は、AIを世界への興味と好奇心に満ちたものにし、さまざまなテクノロジーでAIを強化することだ。これが私たちにできることだ」と語った。選ぶ。
xAIで最も注目されている「宇宙の性質を理解する」という目標についてマスク氏は、「私たちは今、宇宙の多くを理解しているが、宇宙と現実を結びつける必要もある。まだ多くの未解決の問題がある」と述べた。宇宙の謎、それが私たちの仕事の鍵です。人間にはまだ解明されていない謎が多く、AIの真の大規模データ処理能力によってその問題を解決したい、それがAGIの将来の方向性です。
以下は xAI のライブ ブロードキャストの実記録です。
マスク: さあ始めましょう。まずは簡単な紹介。チーム全体、私たちが現在行っている作業の一部、最初に注力する必要がある作業の焦点、そして xAI の次のステップの方向性を紹介します。 xAIを設立する目的は世界と宇宙を理解することですが、AIを構築する最も安全な方法は、世界に対する興味と好奇心に満ちたAIを作り、AIにさまざまなテクノロジーを与えていくことだと思います。 。
また、何が本当の情報で何が嘘の情報かをAIが見分けられるように、AIの活用を常に最適化しています。したがって、好奇心を持ち続けて探索を続けることが、私たちにとって AI を使用する最も安全な方法です。これは人間的な方法で人工知能を探求することであり、人間以外の方法で人工知能を探求するよりもはるかに興味深いものだと思います。
宇宙船や宇宙飛行士など、AIほど面白くない要素を全部足していきたいと思っています。まず、障壁を打ち破りましょう。探査の最初の目標は火星です。火星は惑星としては地球ほど興味深いものではありません。現在、私たちが火星を探索する方法は AI を使用しています。これも非常に興味深いことだと思いますし、火星に対する人々の期待に応えるというAIの今後の方向性でもあります。
私自身、何年も前に AI によってもたらされるデータのセキュリティと、AI の本当の将来の方向性について考えてきました。長い間日夜考えてきましたが、AIのセキュリティにも関わる今後のAIの方向性を真に実現するために、このような会社を利用することにしました。 AI のセキュリティを実現するには、工業化された運用を使用する必要があります。これにより、すべてのデータが適切なデータ セキュリティとデータ保護を受け、真の意味を生み出すことができます。
また、AI の取得についても考え、AI から実際のメリットを得るにはどうすればよいかを考えました。 AIを活用してより多くの衛星の安全を確保することが、私たちが今求めている本当のAI応用分野です。航空宇宙探査に人間の要素をさらに加えることができれば、人間がまだ探検していない場所を探検できるようになります。それは人々が理解できるかもしれない比喩でもあると思います、そしてそれが私がここでしていることです。
これが私の基本的な一般論です。
Igor Babuchkin: 皆さん、こんにちは。私は xAI のチームメンバーの igor です。私の主な専攻は物理学、天体物理学、宇宙物理学であり、これまでに勉強したこともあります。ディープラーニングを通じて最も重要なことは、ディープラーニングの処理能力と機械学習の一部の機能を航空宇宙に応用し、宇宙全体の謎を理解できることであり、これは私たちが望むすべての重要な要素でもあると思います。すること。これは OpenAI とはまったく異なるプロジェクトであり、タイムリーなプロジェクトです。ビッグ言語モデルは宇宙のデータ解析にも応用でき、宇宙や世界への理解をさらに深めることができると考えています。
**マスク: **物理学は、世界全体の余白を拡大する方法です。物理学を通じて、私たちは宇宙の基本原理を理解し、いくつかの決定を下すことができます。したがって、コンピューターサイエンスは物理科学および天体物理学とより緊密に統合され、これら 3 つの異なる科学の交差点を探求する必要があります。これらは情報科学であるため、現実世界を理解できるようになりたいと考えています。ここでマイクを同じく xAI の Mantal に渡します。
マンタル: 過去 6 年間、私は DeepMind で働いており、主に AI 学習モデル全体のトレーニングを担当していました。私は長い間 AI を研究してきましたが、私の目的は、最新の開発のいくつかをさらに調査し、AI の方向性を理解し、研究と探究を深めるためのさまざまなツールやトピックを用意することです。 xAI は、研究を通じてさまざまな最新の開発について学び、最新の開発を研究者と共有するために選択したツールです。マイクをジョイに渡します。
ジョイ: 私はジョイです。私は過去 7 年間 AI の数学モデルに取り組んできました。数学言語は論理言語、数学言語、高度なプログラムだと思うので、この AI が数学の問題を解決できることを願っています。 AIの最も美しい進化を示すものであり、最も先進的な種類のAIでもあります。私たちは長い間プログラミングと物理学に取り組んできましたが、これは宇宙を理解する上で重要なステップでもあります。それからマイクをトニー・ウィルに渡します。
トニー・ウィル: こんにちは、私はトニーです、ご質問ありがとうございます。私の夢は、一生をかけて世界で最も難しい問題を解決することなので、xAI プロジェクト自体は比較的野心的なプロジェクトです。昨年、私たちはある程度の進歩を遂げました。これは、私たちが夢にどんどん近づいていることを意味します。
ここであなたのこれまでの仕事の経験をいくつか紹介しましたが、おそらくマスク氏はあなたが昨年行った仕事をさらに紹介すべきだと考えているでしょう。昨年はAIの分野でさらなる進歩を遂げ、そのようなチームで高校生の小テストやテストの採点に役立つAIモデルを構築することが研究の方向性の1つでした。
このような設計プロセスでは数学的原理をプロセスに追加するため、論理や基礎科学についての深い理解が得られます。現在、私たちはこれらのツールをネットワークの形で適用できるようにしたいと考えており、その夢が間もなく実現するでしょう。トビー・ポーレンです。自己紹介をさせてください。
トビー・ポーレン: 私はトロント大学の出身です。トロント大学で授業を受講したことがあるかもしれません。私は主に AI データ モデルを研究しており、研究の方向性はすべてディープ ラーニングに関するものです。私は基本的に、すべての石の裏側、海岸にあるすべての石の感触を明らかにしており、それが私の仕事のような感じです。ここ数年で、ディープラーニングに革命が起こったと思います。
マスク: 私たちの xAI チーム全体は非常に強力で、優れた経歴を持っています。私たちは、最も基本的な、しかし最も野心的な問題のいくつかを解決できることを期待しています。私が使用するツールは、私自身をさらに強化し、すべての人に力を与えるものであり、私はそのような新しい旅に喜んで参加します。マイクをトビーに渡してください。
Toby Pohlen: 皆さん、こんにちは。私は Toby です。私はエンジニアです。主にコードを書く責任を担っています。コードは主に機械学習に関するものです。私は何年も前に DeepMind に入社し、主にディープラーニングを研究の方向性としていますが、そのようなテクノロジーとインターフェイスが社会のさまざまなグループに存在する問題を解決するために真に適用されることを願っています。現在の問題や課題のいくつかを解決できる。マイクをカイルに渡します。
カイル・コシック: 皆さん、こんにちは。私は同僚と同じようにシステム エンジニアであり、私の職業上の経歴はすべて (同じです) です。アルゴリズムの分野では、数年前まで Ostyle で働き、最近では OpenAI で GPT プロジェクトを担当していました。私がxAIに特に興味を持っている理由は、AI技術の最大の脅威は、特定の企業がデータ独占を引き起こし、最終的には資本の力によって反人間的あるいは反人間的な利益を得る可能性があることだと考えているからです。 think xAI は、特に AI 実践者にとって、AI を使用して科学と工学の謎をさらに探求するまったく新しい機会を提供します。政治的背景要因や国家紛争の影響を受けることはありません。私たちはただ探求するだけです科学の限界にすぎないので、OpenAI から同時に xAI に参加した友人が 2 人います。これは私の友人である。
グレッグ・ヤン: みなさん、こんにちは。私はグレッグです。数学とアルゴリズムを担当しています。AI との関わりは 10 年前に始まりました。私は特に数学とアルゴリズムが得意で、数学とアルゴリズムに関連する仕事を数多く行ってきました。大学に2年間入学した後、「小さなハムスター」のように同じカゴに留まりたくなかったので、学校を中退してDJになりました。それから私は再び学校に戻り、勉強を最初からやり直しました。このような経験のおかげで、私は自分自身と世界全体についてより深く理解できるようになりました。また、量子物理学が現実の宇宙にどのような影響を与えることができるのかなど、多くの疑問について考えてきました。そして、データのサンプルサイズが十分に大きい場合、アルゴリズムはどの程度影響を与えることができるのでしょうか?これまで長い時間をかけて、次のステップは AGI を現実のものにし、AGI を私たちより賢くして、私のすべてのモチベーションの源である私自身の基本的な現実に貢献することであると徐々に気づきました。
また、数学は現実と科学の背後にあるすべての背後にある要約言語であり論理であることにも徐々に気づきました。本当に進歩したいなら、数学の論理を理解する必要があります。それで、私は基本的に数学をゼロから学びました。最初に読んだ2冊の本は基本的な数学でした。そして、私たちはゼロから始めました。非線形アルゴリズムもあります。その後、トポロジーと Java を勉強しました。私たちの目標は、世界中のすべての数学者と会話し、数学全体の背後にある論理を理解できるような言語を作成できるようにすることです。
私は研究職に就き、過去 5 年間 Microsoft Research で働いています。彼らの研究は、世界が基本的にどのように機能するかについての私たちの理解に根本的な貢献をしています。私自身の作品の最も基本的な内容も非常に複雑で、主に宇宙全体とそれをどのように探求すべきかについてのものです。その後、私自身も、大規模なデータモデルを宇宙に適用するという比較的単純な結論を導き出すことができました。これにより、宇宙のモデルとアルゴリズムがさらに強化され、宇宙の衛星や惑星がどのように動作するかを真に理解できるようになります。これにより、多くの興味深いデータ モデルが作成されます。
将来を見据えると、私は特に xAI に自信を持っています。私たちは常に AGI にアプローチしているだけでなく、科学的な観点から、ニューラル ネットワーク科学と物理学の変革を真に完了し、同時に量子物理学と AI 全体を組み合わせました。データモデルが美しい。
Guodong Zhang: このような機会をいただき、とても感謝しています。このような AI を作成できてとてもうれしいです。それは新しい数学と新しい科学の始まりであり、拡張現実を真に実現することになるからです。ありがとう!
司会：次はモデルさんです。
モデル：皆さんこんにちは、モデルです、私の研究基盤全体もxAIの役割であり、その上で様々なプロジェクトを考えていきます。今、私はこのようなプロジェクトに非常に興奮しています。AI が私たちの世代の科学研究を真に強化できると考えているからです。そのため、私たちの仕事は、そのような進歩プロセスを確実に迅速に進めることであり、誰もが達成したいことを確実に達成することです。私たちは法律も理解する必要があります。そのような宇宙の運営について。これが私の簡単な紹介と xAI に対する私のビジョンです。
チームメンバー: 皆さん、こんにちは。私の学歴はすべてディープラーニングで、この業界で 10 年の経験があり、チームに参加できることをとてもうれしく思っています。私の主な背景はデータベース管理とデータ分析であり、そのような側面に実際の科学的手法を適用しています。私は協力することの重要性を信じています。私たちは、最大限の情報を取得し、最も深いデータをマイニングし、最も多くの課題に対処できるようにしたいと考えています。データベース担当者として、お客様のデータ運用を管理させていただきます。私は主にデータシステムの構築に携わっており、米国国家データベースの構築を担当していますが、データベース構築をテーマとするxAIと方向性は同じです。これもクールなシステムですね。私はニュースも好きです。物理学、天体物理学、宇宙を学ぶのが好きです。科学はこれまで解決できなかったいくつかの問題を解決し、これらの質問に答えることができると考えています。これが私の xAI に対するビジョンです。
マスク: 誰もが自分の見通しについていくつか述べています。何かアイデアがある場合は、マイクをオンにしてアイデアを投稿し続けてください。私たちが xAI を設立した主な目的は、宇宙の性質をより深く理解することです。私たちは宇宙の多くを理解しましたが、宇宙と現実を結びつける必要があります。宇宙にはまだ解明されていない謎がたくさんあります。 . これらすべてが私たちの仕事の鍵です。これに適用できる標準モデルはありますが、自然そのもの、宇宙そのものについてはまだ多くの疑問が残っています。私たちは今、最大のパラドックスの 1 つを抱えています。エイリアンはどこにいるのでしょうか?これにはアルゴリズムの操作も含まれます。なぜなら、さまざまな惑星のアルゴリズムを通じてさまざまな宇宙空間のデータを計算することで、宇宙人がどこにいるかを計算できるからです。しかし今のところ、この分野では計算の進歩は見られない。これは、宇宙の現状についてはさまざまな説明があるが、どれが真実でどれが偽であるかを言うことは不可能であることを意味します。私たちは他にも矛盾を抱えており、いくつかの新しい元素を発見し、宇宙にいくつかの新しい元素を見つけることを望んでいます。おそらく、銀河系に焦点を当てているのは当社だけであり、当社が行っていることはすべて比較的関連性のあるものです。このような宇宙探査においては、新たな元素の誕生にも注目すべきです。
地球が誕生して45億年になりますが、地球の環境はさらに悪化し、海の水は完全に燃えてしまいますが、やはりそういった避難路の整備が必要であり、そのような避難路も考えなければなりません。太陽系全体に拡張する必要はなく、私たちにとって最適な生活環境を見つけるだけでよく、それには多くのアルゴリズムが必要です。地球の資源の10％を取り出して、宇宙の中に同じ惑星を見つけたら、これは非常に意味があることがわかります。宇宙への移住という問題は常にあり、人類にも未解決の謎がたくさんあるので、AIの真の大規模データコンピューティング能力によってこれらの問題を解決していきたいと考えており、これがAGIの将来の方向性です。さらなる解決策も必要です。
Greg Yang: xAI をセットアップし、設計された方向に沿って開発できるように xAI に何らかのコミットメントをさせることができます。私たちが話しているのはテクノロジーだけではなく、私たちが行っているすべてのことは、科学の本質をより深く理解することを望んでいるのだと思います。私たちの重要な使命は理解を深めていくことですが、付け加えておきたいのは、宇宙をより深く理解するために、そのような機械を作りたいということですが、私の観点からすると、数学的な観点から大規模な計算も必要です。可能。ここの大規模なコンピューティング手法によって、基本的な物理学と現実を再考できるようになることがまだわかります。たとえば、大規模なニューラル ネットワーク システムは、現在の宇宙飛行ミッションを解決し、高度な物理的問題の解決に役立ちます。
チームメンバー: まだ理解する必要があることの 1 つは、データは理論を通じて実際に何が起こったのかを理解するなど、現在の問題の解決にも役立つということです。これもまた一つの理解であり、私たちは宇宙全体、世界についての理解をさらに深めたいと考えています。宇宙を理解した後、私たちはすべての人々を理解し、人々にとってより良い現実の状況を作り出し、人々が世界をよりよく理解するのに役立つ一連の製品やツールを生み出すことができるでしょう。
**マスク:**はい、これは私たちの仕事の方向性の 1 つでもあります。
チームメンバー: エネルギーの供給について話しましょう。10 メガワットの GPa があれば、より良い小説を書くことができ、より良い電力システムを思いつくことができます。私たちはそのような問題について考える必要があります。実際、これらはすべて秩序に関するものです。 2つの異なる接触方法や、途中にコンバータを追加する方法、または神経細胞のシナプスのように、2つが電気信号によって結合される方法も考慮する必要があります。また、こうした技術的な問題を経て、科学技術全体の発展の原動力は何なのか、そのような質問をしたいと思います。
マスク: しかし、これらの質問はあまり役に立ちません。機械学習応用の方向性が皆様の関心のある方向であることを願っております。現在のAI開発は、私たちが以前望んでいたAI研究開発の方向性ではありません。私自身の経験とテスラを作った経験から、実生活の問題を解決し、既存のエネルギー形態を変革したいと考えています。より大規模かつより広い分野において、この結果は私たちの結果よりも有益であり、これが AGI が達成できることを私たちが望んでいることです。
コンピュータサイエンスの分野の発展において、データ分析の観点から見ると、実際のところ、疑問を解決することよりも疑問を呈することの方が重要です。一度質問することができれば、答えは非常に簡単になることも事実です。 xAI を進めていると、このタスクを完了することよりも、質問したり、タスクを依頼したりすることの方が難しくて複雑だと感じます。 AGI の問題が解決されたら、以前の問題のロジックをいくつか見直すことができます。
2022 年に戻ってみると、当時は難しかった多くの問題が今では非常に簡単になっていることがわかり、これらは私たちが準備しなければならない問題です。 AGI プラットフォームが必要で、作業負荷は膨大ですが、よりインテリジェントに作業する必要があり、理解の観点から作業する必要があります。
これはプロジェクトの基本的な紹介です。これは私たちがプロジェクトに投資したコンピューター リソースの一部です。このプロジェクトが成功することを願っています。これは非常に小規模なチームであり、現在の問題のいくつかを解決することを目指して、最高の人材と最大限のリソースを集めています。私たちは、最も基本的なモデルと問題を解決し、地球上の一人当たりのコンピューター所有率を高め、デジタル技術が現在の人々の仕事の方向性、人々の仕事計画と将来の人類の発展を変えることを可能にしたいと考えています。続くだろう。これは興味深い方向性です。
もう一つの非常に興味深い取り組みの方向性は、国民一人当たりのエネルギー供給の問題であり、一人当たりのエネルギー供給構造をいかに最適化するかということは非常に良い方法であり、エネルギー供給と電力供給プロジェクトを新たに検討すべきである。一人当たりのエネルギー消費量を考えると、この数字は非常に興味深いものであり、現在の世界を理解するためには、このようなプロセスに想像力も加える必要があります。今、電気エネルギーや地熱エネルギーも含めて、一人当たりのエネルギーは非常に少なくなっています。そして、一人当たりのエネルギーをさらに増加させたいと考えています。やるべきことがたくさんあるように思えますが、実際には、このプラットフォームを構築した後の作業負荷は非常に少なくなります。
より優れたチームとして、私たちは各人が完了できる作業量を非常に重視しています。リソースは限られており、私たちは全員が進歩することを望んでいます。同時に、できるだけ早く最大限の進展を得て、この分野の情報を共有していきたい、これが私たちの作業の方向性です。
*テキストレコードはその場での中国語同時通訳に従って配置され、上記の名前は音訳されています