Às 4h do dia 15 de julho, a empresa de inteligência artificial xAI de Musk realizou um evento de voz ao vivo no Twitter. Musk e sua equipe compareceram, discutiram a missão e os objetivos do xAI e responderam às perguntas dos usuários na hora.
Em 13 de julho, Musk anunciou no Twitter que sua empresa de inteligência artificial xAI foi oficialmente estabelecida, com o objetivo de entender "a verdadeira natureza do universo". A xAI é separada da Company X, atual controladora do Twitter, mas trabalhará em estreita colaboração com a Company X e a Tesla.
Nesta transmissão ao vivo, além do próprio Musk, também estavam presentes muitos membros da equipe principal da empresa. De acordo com o site oficial, os membros da equipe xAI trabalharam em empresas de ponta, como DeepMind, OpenAI, Google Research, Microsoft Research e Tesla.
Musk falou sobre a futura direção de exploração do xAI, segurança e proteção de dados, campos de aplicação de IA e espera adicionar mais elementos humanos à exploração aeroespacial.
Musk disse que o objetivo de estabelecer xAI é entender o mundo e o universo. A maneira mais segura de construir AI é torná-la cheia de interesse e curiosidade sobre o mundo e capacitá-la com várias tecnologias. Isso é o que podemos fazer escolher.
Sobre o objetivo de "compreender a natureza do universo" que tem recebido mais atenção do xAI, Musk disse que agora entendemos muito do universo, mas também devemos combinar o universo com a realidade. Ainda há muitos problemas não resolvidos no universo. Mistérios, essas são as chaves do nosso trabalho. Os seres humanos têm muitos mistérios não resolvidos e esperamos resolver esses problemas por meio dos recursos de computação de dados verdadeiramente em grande escala da IA. Essa é a direção futura da AGI.
O seguinte é o registro real da transmissão ao vivo do xAI:
Musk: Vamos começar agora. Primeiro uma breve introdução. Deixe-me apresentar toda a equipe, parte do trabalho que estamos fazendo agora e alguns focos de trabalho nos quais precisamos nos concentrar primeiro e a direção da próxima etapa do xAI. O objetivo de estabelecer xAI é entender o mundo e o universo. Acho que a maneira mais segura de construir IA é torná-la cheia de interesse e curiosidade sobre o mundo e capacitá-la com várias tecnologias. Essa é uma escolha que podemos fazer .
Também estou constantemente otimizando o uso da IA, permitindo que ela distinga o que é informação real e o que é informação falsa. Portanto, fique curioso e continue explorando, esta é a maneira mais segura de usar a IA. Acho que isso é explorar a inteligência artificial de uma forma humana, o que é muito mais interessante do que explorar a inteligência artificial de uma forma não humana.
Eu gostaria de adicionar todos os elementos, como naves espaciais e astronautas, juntos, eles não são tão interessantes quanto a IA. Em primeiro lugar, vamos quebrar as barreiras. O primeiro objetivo da exploração é Marte. Como planeta, Marte não é tão interessante quanto a Terra. A maneira como exploramos Marte agora é com IA. Acho que isso também é muito interessante e é também a direção do trabalho futuro da IA para atender às expectativas das pessoas em relação a Marte.
Eu mesmo considerei a segurança de dados trazida pela IA muitos anos atrás e qual será a verdadeira direção futura da IA. Há muito tempo que penso nisso dia e noite e agora decidi usar essa empresa para realmente perceber a direção futura da IA, que também está relacionada à segurança da IA. Precisamos usar operações industrializadas para realizar a segurança da IA, para que todos os dados possam obter boa segurança e proteção de dados e gerar significado real.
Também pensamos na aquisição da IA, como podemos obter benefícios reais da IA. Podemos usar IA para garantir a segurança de mais satélites. Este é o verdadeiro campo de aplicação de IA que queremos agora. Se pudermos adicionar mais elementos humanos à exploração aeroespacial, poderemos explorar alguns lugares que os humanos ainda não exploraram. Acho que também é uma metáfora que as pessoas podem entender, e é isso que estou fazendo aqui.
Esta é a minha generalização básica.
Igor Babuchkin: Olá a todos, sou igor e sou um membro da equipe do xAI. Minha principal especialização é física, astrofísica e cosmofísica, que é o que estudei antes. Acho que por meio do aprendizado profundo, o mais importante é poder aplicar o poder de processamento do aprendizado profundo e alguns recursos do aprendizado de máquina ao espaço aeroespacial e entender os mistérios de todo o universo. Esse também é o elemento-chave para tudo o que queremos pendência. Este é um projeto oportuno, que é um projeto completamente diferente do OpenAI. Também podemos aplicar o modelo de linguagem grande à análise de dados do universo.Acredito que tais dados podem nos dar uma compreensão mais profunda do universo e do mundo.
**Musk: **A física é uma forma de expandir as margens de todo o nosso mundo.Através da física, podemos entender os princípios básicos do universo e tomar algumas decisões. Portanto, a ciência da computação deve ser mais integrada à ciência física e à astrofísica e explorar a interseção dessas três ciências diferentes. Como essas são algumas ciências da informação, queremos ser capazes de entender o mundo real. Agora passamos o microfone para Mantal, também da xAI.
Mantal: Nos últimos seis anos, trabalhei na DeepMind, principal responsável pelo treinamento de todo o modelo de aprendizado de IA. Estudei IA por muito tempo. Meu objetivo é explorar ainda mais alguns dos desenvolvimentos mais recentes, entender algumas direções da IA e ter várias ferramentas e tópicos para aprofundar minha pesquisa e exploração. xAI é uma ferramenta que escolhemos para aprender sobre vários desenvolvimentos mais recentes por meio de pesquisas e compartilhar nossos desenvolvimentos mais recentes com pesquisadores. Agora passo o microfone para Joy.
Joy: Eu sou Joy. Tenho trabalhado em modelos matemáticos de IA nos últimos sete anos. Espero que esta IA possa ser boa para resolver problemas matemáticos, porque acho que a linguagem matemática é uma linguagem lógica, uma linguagem matemática e programas avançados. É é mostrar o progresso mais bonito da IA, e também é o tipo mais avançado de IA. Trabalhamos com programação e física há muito tempo, e isso também é um passo fundamental para nossa compreensão do universo. Em seguida, passe o microfone para Tony Will.
Tony will: Olá, sou Tony, obrigado por suas perguntas. Meu sonho é usar toda a minha vida para resolver os problemas mais difíceis do mundo, então o projeto xAI em si é um projeto relativamente ambicioso. Fizemos alguns progressos no ano passado, o que significa que estamos cada vez mais perto do nosso sonho.
Agora, apresentei algumas de suas experiências de trabalho anteriores a você. Talvez Musk pense que você deveria apresentar mais o trabalho que realizou no ano passado. No ano passado, avançamos mais no campo da IA. Com essa equipe, construímos um modelo de IA, que pode nos ajudar no questionário do ensino médio e na correção de provas. Essa é uma das nossas direções de pesquisa.
Como adicionamos os princípios da matemática ao processo em tal processo de design, isso nos dá a compreensão mais profunda da lógica e da ciência básica. Agora esperamos poder aplicar essas ferramentas na forma de rede, e em breve veremos o sonho realizado. Este é Toby Pohlen, deixe-me apresentar-me.
Toby Pohlen: Sou da Universidade de Toronto. Você pode ter feito aulas na Universidade de Toronto. Eu estudo principalmente modelos de dados de IA, e minhas orientações de pesquisa são sobre aprendizagem profunda. Estou basicamente descobrindo o outro lado de cada pedra, a sensação de cada pedra na costa, é assim que meu trabalho se sente. Nos últimos anos, acho que tivemos uma revolução no aprendizado profundo.
Musk: Toda a nossa equipe xAI é muito forte e tem um bom histórico. Esperamos poder resolver alguns dos problemas mais básicos, mas também os mais ambiciosos. As ferramentas que uso são para me fortalecer ainda mais e capacitar a todos, e estou disposto a ingressar nessa nova jornada. Agora passe o microfone para Toby.
Toby Pohlen: Olá a todos, sou Toby, sou engenheiro, sou o principal responsável por escrever código, o código é principalmente sobre aprendizado de máquina. Entrei no DeepMind há muitos anos, e minha direção de pesquisa é principalmente sobre aprendizado profundo. Espero que essa tecnologia e interface possam ser verdadeiramente aplicadas para resolver os problemas existentes em diferentes grupos de pessoas na sociedade. Capaz de resolver alguns problemas e questões atuais. Agora passo o microfone para Kyle.
Kyle Kosic: Olá a todos, sou engenheiro de sistemas, assim como meus colegas, e toda a minha formação profissional é (a mesma). Na área de algoritmos, há alguns anos, trabalhei na Ostyle, e recentemente trabalhei na OpenAI, onde fui responsável pelo projeto GPT. A razão pela qual estou particularmente interessado em xAI é que acho que a maior ameaça à tecnologia de IA é que uma determinada empresa pode causar um monopólio de dados, e o poder do capital pode eventualmente obter benefícios que são anti-humanos ou anti-humanos. pense xAI é Oferecemos uma nova oportunidade, especialmente para os praticantes de IA, de usar a IA para explorar ainda mais os mistérios da ciência e da engenharia. Ela não será afetada por fatores políticos de fundo nem por conflitos nacionais. Nós apenas exploramos É apenas os limites da ciência, então também tenho dois amigos da OpenAI que também se juntaram ao xAI ao mesmo tempo. este é o meu amigo.
Greg Yang: Olá a todos, sou Greg e sou responsável por matemática e algoritmos. Minha conexão com a IA começou há dez anos. Sou particularmente bom em matemática e algoritmos e já fiz muitos trabalhos relacionados a matemática e algoritmos. Depois que fui admitido na universidade por dois anos, não queria ficar na mesma cesta como um "pequeno hamster", então deixei a escola e me tornei DJ. Então voltei para a escola novamente e terminei meus estudos novamente. Por causa dessa experiência, tenho uma compreensão mais profunda de mim mesmo e do mundo inteiro. Também pensei em muitas questões, como como a física quântica pode ter um grande impacto no universo real? E até que ponto o algoritmo pode afetar se nosso tamanho de amostra de dados for grande o suficiente? Há tanto tempo, percebi gradualmente que o próximo passo é tornar a AGI uma realidade, torná-la mais inteligente do que nós e contribuir para a realidade básica de mim mesmo, que é a fonte de toda a minha motivação.
Aos poucos, também percebi que a matemática é a linguagem resumida e a lógica por trás de tudo por trás da realidade e da ciência. Se quisermos realmente progredir, devemos entender a lógica da matemática. Então, basicamente aprendi matemática do zero, os dois primeiros livros que li eram matemática básica e começamos do zero. Existem também algoritmos não lineares. Mais tarde fomos estudar topologia e Java. Nosso objetivo é ser capaz de produzir uma linguagem que possa conversar com todos os matemáticos ao redor do mundo e entender a lógica por trás de toda a matemática.
Consegui um emprego de pesquisa e trabalho na Microsoft Research nos últimos cinco anos. Seu trabalho é uma contribuição fundamental para nossa compreensão de como o mundo funciona fundamentalmente. O conteúdo mais básico do meu próprio trabalho também é muito complicado, é principalmente sobre todo o universo e como ele deve ser explorado. Depois disso, eu mesmo consegui tirar uma conclusão relativamente simples, que é aplicar um modelo de dados em larga escala ao universo. Isso também pode fortalecer ainda mais os modelos e algoritmos do universo, permitindo-nos entender verdadeiramente como operam alguns satélites e planetas no universo. Isso cria muitos modelos de dados interessantes para nós.
Olhando para o futuro, estou particularmente confiante e confiante no xAI. Acho que não estamos apenas nos aproximando constantemente da AGI, mas do ponto de vista científico, também concluímos verdadeiramente as mudanças na ciência e na física das redes neurais. Ao mesmo tempo, também combinamos a física quântica com toda a IA. modelo de dados é lindo.
Guodong Zhang: Estou muito grato por ter essa oportunidade. Estou muito feliz em criar tal IA, porque será o começo de uma nova matemática e nova ciência, e realmente realizaremos a realidade aumentada, obrigado!
Moderador: O próximo é Modelo.
Modelo: Olá a todos, eu sou o Modelo e toda a minha base de pesquisa também é o papel do xAI. Além disso, pensarei em vários projetos. Agora estou muito animado com esse projeto, porque acho que a IA pode realmente capacitar nossa geração de pesquisa científica, então nosso trabalho é garantir que esse processo de progresso seja muito rápido e o que todos desejam alcançar Também devemos entender as leis de operação de tal universo. Esta é minha breve introdução e minha visão para o xAI.
Membros da equipe: Olá a todos, toda a minha formação acadêmica é em deep learning, tenho dez anos de experiência na indústria e estou muito feliz em fazer parte da equipe. Minha experiência principal é em gerenciamento de banco de dados e análise de dados, e aplico técnicas científicas reais a esses aspectos. Acredito na importância de trabalharmos juntos. Queremos ser capazes de obter o máximo de informações, explorar os dados mais profundos e enfrentar os maiores desafios. Eu gerenciarei sua operação de dados como responsável pelo banco de dados. Estou preocupado principalmente com a construção de sistemas de dados. Sou responsável pela construção do banco de dados nacional dos EUA. Essa direção de trabalho é a mesma do xAI, que é tudo sobre construção de banco de dados. Também é um sistema legal. Também gosto de notícias, gosto de estudar física, astrofísica e o universo, acho que pode resolver alguns problemas que a ciência não consegue resolver até agora, e responder essas perguntas. Esta é a minha visão para xAI.
Musk: Todos disseram alguns de seus próprios clientes em potencial. Se você tiver alguma ideia, pode ligar o microfone e continuar a contribuir com suas ideias. O principal objetivo de nosso estabelecimento de xAI é ter uma compreensão mais profunda da natureza do universo. Já entendemos muito do universo, mas também devemos combinar o universo com a realidade. Ainda existem muitos mistérios não resolvidos no universo Tudo isso é a chave do nosso trabalho. Temos um modelo padrão que pode ser aplicado a isso, mas ainda existem muitas dúvidas sobre a própria natureza, o próprio universo. Agora temos um dos maiores paradoxos, onde estão os alienígenas? Isso também envolve nossa operação do algoritmo. Porque podemos calcular onde os alienígenas estão calculando os dados de diferentes espaços exteriores através do algoritmo de diferentes planetas. Mas até agora não há nenhum progresso computacional nesta área. Isso significa que temos muitas explicações diferentes para a situação atual do universo, mas é impossível dizer qual dessas explicações é verdadeira e qual é falsa. Temos outros paradoxos, vemos alguns novos elementos e esperamos encontrar alguns novos elementos no universo. Talvez sejamos a única empresa que se concentra na galáxia e tudo o que fazemos é relativamente relevante. Devemos prestar atenção ao nascimento de novos elementos em tais explorações cósmicas.
A Terra tem agora 4,5 bilhões de anos, e o meio ambiente da Terra se deteriorará ainda mais no futuro, e a água do oceano será completamente queimada. Ainda precisamos construir esse canal de escape e devemos considerar esses canais de escape . Não precisamos expandir para todo o sistema solar, só precisamos encontrar o ambiente de vida mais adequado para nós, o que requer muitos algoritmos. Se retirarmos 10% dos recursos da Terra para encontrar o mesmo planeta no universo, descobriremos que isso é muito significativo. Sempre teremos o problema de imigrar para o universo, e os seres humanos também têm muitos mistérios não resolvidos, então esperamos resolver esses problemas por meio dos recursos de computação de dados verdadeiramente em grande escala da IA, que é a direção futura da AGI. Também precisamos de mais soluções.
Greg Yang: Podemos configurar o xAI e permitir que o xAI assuma alguns compromissos para deixar seu desenvolvimento (junto) na direção para a qual foi projetado. Acho que o que estamos falando não é apenas sobre tecnologia, mas tudo o que fazemos é na esperança de entender melhor a natureza da ciência. Nossa principal missão é aprofundar a compreensão. O que quero acrescentar é que esperamos construir uma máquina dessas para entender melhor o universo no início, mas do meu ponto de vista, de um ponto de vista matemático Cálculos em grande escala também são possível. Ainda posso ver que alguns métodos de computação em grande escala aqui podem nos permitir repensar a física básica e a realidade. Por exemplo, sistemas de redes neurais em grande escala podem resolver as atuais missões espaciais e nos ajudar a resolver problemas físicos avançados. .
Membro da equipe: Uma coisa que ainda precisamos entender é que os dados também podem nos ajudar a resolver alguns problemas atuais, como entender o que realmente aconteceu por meio da teoria. Este é outro entendimento, e também esperamos ter uma compreensão mais profunda de todo o universo e do mundo. Depois de entender o universo, seremos capazes de entender todas as pessoas, criar melhores condições reais para as pessoas e produzir uma série de produtos e ferramentas para ajudar as pessoas a entender melhor o mundo.
Musk: Sim, essa também é uma das nossas direções de trabalho.
Membro da equipe: Vamos falar sobre o fornecimento de energia. Se tivermos um GPa de 10 megawatts, podemos escrever romances melhores e criar um sistema de energia melhor. Devemos pensar sobre essas questões, na verdade, trata-se de ordem. Devemos também considerar duas formas diferentes de contato, ou a forma de adicionar um conversor no meio, ou como as sinapses das células neuronais, as duas são combinadas através de sinais elétricos. Eu também quero fazer essa pergunta: qual é a força motriz por trás do desenvolvimento de toda a ciência e tecnologia após esses problemas técnicos?
Musk: Mas essas perguntas não são muito úteis. Esperamos que a direção do aplicativo de aprendizado de máquina seja uma maneira em que todos estejam interessados. O atual desenvolvimento de IA não é a direção de pesquisa e desenvolvimento de IA que queríamos antes. Minha própria experiência e experiência na criação de Tesla, quero resolver problemas na vida real e transformar as formas de energia existentes. Em uma escala maior e em um campo mais amplo, esse resultado é mais útil do que o nosso, e é isso que esperamos que a AGI possa alcançar.
No desenvolvimento do campo da informática, em termos de análise de dados, de fato, fazer perguntas é mais importante do que resolvê-las. Também é verdade que, uma vez que podemos fazer a pergunta, a resposta se torna muito fácil. Quando estamos no progresso do xAI, sinto que fazer uma pergunta e fazer uma tarefa é mais difícil e complicado do que concluir essa tarefa. Uma vez resolvido o problema do AGI, podemos rever a lógica de alguns problemas anteriores.
Se voltarmos a 2022 agora, veremos que muitos problemas que eram difíceis na época se tornarão muito simples agora.. Esses são alguns problemas para os quais precisamos nos preparar. Precisamos de uma plataforma AGI, nossa carga de trabalho é enorme, mas precisamos trabalhar com mais inteligência e precisamos trabalhar na perspectiva do entendimento.
Esta é a introdução básica do projeto. Estes são alguns recursos de computador que investimos no projeto. Espero que este projeto seja um sucesso. Esta é uma equipa muito pequena, que reúne os melhores talentos e os maiores recursos, esperando resolver alguns dos problemas atuais. Esperamos resolver os modelos e problemas mais básicos, aumentar a taxa per capita de propriedade de computadores na Terra e permitir que a tecnologia digital mude a direção do trabalho das pessoas atuais, sobre o planejamento do trabalho das pessoas e o desenvolvimento humano futuro. vai durar. Esta é uma direção interessante para trabalhar.
Outra direção de trabalho muito interessante é o problema do abastecimento de energia per capita das pessoas.Como otimizar a estrutura do abastecimento de energia per capita é uma maneira muito boa.Devemos dar uma nova olhada no fornecimento de energia e nos projetos de fornecimento de energia. Se considerarmos o consumo de energia per capita de cada pessoa, esse número é muito interessante, e também devemos adicionar imaginação a esse processo para entender o mundo atual. Agora a energia per capita de todos é muito baixa, incluindo energia elétrica e energia geotérmica. E esperamos aumentar ainda mais a energia per capita. Parece que temos muito trabalho a fazer, mas, na verdade, a carga de trabalho será muito pequena após a construção desta plataforma.
Como uma equipe relativamente boa, estamos muito preocupados com a quantidade de trabalho que cada pessoa pode realizar. Os recursos são limitados e queremos que todos progridam. Ao mesmo tempo, também esperamos obter o máximo de progresso o mais rápido possível, para que possamos compartilhar informações neste campo, esta é a nossa direção de trabalho.
*O registro de texto é organizado de acordo com a tradução simultânea chinesa no local, e os nomes acima são transliterados
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O mais recente registro de transmissão ao vivo empresarial de IA de Musk: espero usar IA para resolver os mistérios não resolvidos do universo
**Fonte:**Tecnologia Tencent
Em 13 de julho, Musk anunciou no Twitter que sua empresa de inteligência artificial xAI foi oficialmente estabelecida, com o objetivo de entender "a verdadeira natureza do universo". A xAI é separada da Company X, atual controladora do Twitter, mas trabalhará em estreita colaboração com a Company X e a Tesla.
Nesta transmissão ao vivo, além do próprio Musk, também estavam presentes muitos membros da equipe principal da empresa. De acordo com o site oficial, os membros da equipe xAI trabalharam em empresas de ponta, como DeepMind, OpenAI, Google Research, Microsoft Research e Tesla.
Musk falou sobre a futura direção de exploração do xAI, segurança e proteção de dados, campos de aplicação de IA e espera adicionar mais elementos humanos à exploração aeroespacial.
Musk disse que o objetivo de estabelecer xAI é entender o mundo e o universo. A maneira mais segura de construir AI é torná-la cheia de interesse e curiosidade sobre o mundo e capacitá-la com várias tecnologias. Isso é o que podemos fazer escolher.
Sobre o objetivo de "compreender a natureza do universo" que tem recebido mais atenção do xAI, Musk disse que agora entendemos muito do universo, mas também devemos combinar o universo com a realidade. Ainda há muitos problemas não resolvidos no universo. Mistérios, essas são as chaves do nosso trabalho. Os seres humanos têm muitos mistérios não resolvidos e esperamos resolver esses problemas por meio dos recursos de computação de dados verdadeiramente em grande escala da IA. Essa é a direção futura da AGI.
O seguinte é o registro real da transmissão ao vivo do xAI:
Musk: Vamos começar agora. Primeiro uma breve introdução. Deixe-me apresentar toda a equipe, parte do trabalho que estamos fazendo agora e alguns focos de trabalho nos quais precisamos nos concentrar primeiro e a direção da próxima etapa do xAI. O objetivo de estabelecer xAI é entender o mundo e o universo. Acho que a maneira mais segura de construir IA é torná-la cheia de interesse e curiosidade sobre o mundo e capacitá-la com várias tecnologias. Essa é uma escolha que podemos fazer .
Também estou constantemente otimizando o uso da IA, permitindo que ela distinga o que é informação real e o que é informação falsa. Portanto, fique curioso e continue explorando, esta é a maneira mais segura de usar a IA. Acho que isso é explorar a inteligência artificial de uma forma humana, o que é muito mais interessante do que explorar a inteligência artificial de uma forma não humana.
Eu gostaria de adicionar todos os elementos, como naves espaciais e astronautas, juntos, eles não são tão interessantes quanto a IA. Em primeiro lugar, vamos quebrar as barreiras. O primeiro objetivo da exploração é Marte. Como planeta, Marte não é tão interessante quanto a Terra. A maneira como exploramos Marte agora é com IA. Acho que isso também é muito interessante e é também a direção do trabalho futuro da IA para atender às expectativas das pessoas em relação a Marte.
Eu mesmo considerei a segurança de dados trazida pela IA muitos anos atrás e qual será a verdadeira direção futura da IA. Há muito tempo que penso nisso dia e noite e agora decidi usar essa empresa para realmente perceber a direção futura da IA, que também está relacionada à segurança da IA. Precisamos usar operações industrializadas para realizar a segurança da IA, para que todos os dados possam obter boa segurança e proteção de dados e gerar significado real.
Também pensamos na aquisição da IA, como podemos obter benefícios reais da IA. Podemos usar IA para garantir a segurança de mais satélites. Este é o verdadeiro campo de aplicação de IA que queremos agora. Se pudermos adicionar mais elementos humanos à exploração aeroespacial, poderemos explorar alguns lugares que os humanos ainda não exploraram. Acho que também é uma metáfora que as pessoas podem entender, e é isso que estou fazendo aqui.
Esta é a minha generalização básica.
Igor Babuchkin: Olá a todos, sou igor e sou um membro da equipe do xAI. Minha principal especialização é física, astrofísica e cosmofísica, que é o que estudei antes. Acho que por meio do aprendizado profundo, o mais importante é poder aplicar o poder de processamento do aprendizado profundo e alguns recursos do aprendizado de máquina ao espaço aeroespacial e entender os mistérios de todo o universo. Esse também é o elemento-chave para tudo o que queremos pendência. Este é um projeto oportuno, que é um projeto completamente diferente do OpenAI. Também podemos aplicar o modelo de linguagem grande à análise de dados do universo.Acredito que tais dados podem nos dar uma compreensão mais profunda do universo e do mundo.
**Musk: **A física é uma forma de expandir as margens de todo o nosso mundo.Através da física, podemos entender os princípios básicos do universo e tomar algumas decisões. Portanto, a ciência da computação deve ser mais integrada à ciência física e à astrofísica e explorar a interseção dessas três ciências diferentes. Como essas são algumas ciências da informação, queremos ser capazes de entender o mundo real. Agora passamos o microfone para Mantal, também da xAI.
Mantal: Nos últimos seis anos, trabalhei na DeepMind, principal responsável pelo treinamento de todo o modelo de aprendizado de IA. Estudei IA por muito tempo. Meu objetivo é explorar ainda mais alguns dos desenvolvimentos mais recentes, entender algumas direções da IA e ter várias ferramentas e tópicos para aprofundar minha pesquisa e exploração. xAI é uma ferramenta que escolhemos para aprender sobre vários desenvolvimentos mais recentes por meio de pesquisas e compartilhar nossos desenvolvimentos mais recentes com pesquisadores. Agora passo o microfone para Joy.
Joy: Eu sou Joy. Tenho trabalhado em modelos matemáticos de IA nos últimos sete anos. Espero que esta IA possa ser boa para resolver problemas matemáticos, porque acho que a linguagem matemática é uma linguagem lógica, uma linguagem matemática e programas avançados. É é mostrar o progresso mais bonito da IA, e também é o tipo mais avançado de IA. Trabalhamos com programação e física há muito tempo, e isso também é um passo fundamental para nossa compreensão do universo. Em seguida, passe o microfone para Tony Will.
Tony will: Olá, sou Tony, obrigado por suas perguntas. Meu sonho é usar toda a minha vida para resolver os problemas mais difíceis do mundo, então o projeto xAI em si é um projeto relativamente ambicioso. Fizemos alguns progressos no ano passado, o que significa que estamos cada vez mais perto do nosso sonho.
Agora, apresentei algumas de suas experiências de trabalho anteriores a você. Talvez Musk pense que você deveria apresentar mais o trabalho que realizou no ano passado. No ano passado, avançamos mais no campo da IA. Com essa equipe, construímos um modelo de IA, que pode nos ajudar no questionário do ensino médio e na correção de provas. Essa é uma das nossas direções de pesquisa.
Como adicionamos os princípios da matemática ao processo em tal processo de design, isso nos dá a compreensão mais profunda da lógica e da ciência básica. Agora esperamos poder aplicar essas ferramentas na forma de rede, e em breve veremos o sonho realizado. Este é Toby Pohlen, deixe-me apresentar-me.
Toby Pohlen: Sou da Universidade de Toronto. Você pode ter feito aulas na Universidade de Toronto. Eu estudo principalmente modelos de dados de IA, e minhas orientações de pesquisa são sobre aprendizagem profunda. Estou basicamente descobrindo o outro lado de cada pedra, a sensação de cada pedra na costa, é assim que meu trabalho se sente. Nos últimos anos, acho que tivemos uma revolução no aprendizado profundo.
Musk: Toda a nossa equipe xAI é muito forte e tem um bom histórico. Esperamos poder resolver alguns dos problemas mais básicos, mas também os mais ambiciosos. As ferramentas que uso são para me fortalecer ainda mais e capacitar a todos, e estou disposto a ingressar nessa nova jornada. Agora passe o microfone para Toby.
Toby Pohlen: Olá a todos, sou Toby, sou engenheiro, sou o principal responsável por escrever código, o código é principalmente sobre aprendizado de máquina. Entrei no DeepMind há muitos anos, e minha direção de pesquisa é principalmente sobre aprendizado profundo. Espero que essa tecnologia e interface possam ser verdadeiramente aplicadas para resolver os problemas existentes em diferentes grupos de pessoas na sociedade. Capaz de resolver alguns problemas e questões atuais. Agora passo o microfone para Kyle.
Kyle Kosic: Olá a todos, sou engenheiro de sistemas, assim como meus colegas, e toda a minha formação profissional é (a mesma). Na área de algoritmos, há alguns anos, trabalhei na Ostyle, e recentemente trabalhei na OpenAI, onde fui responsável pelo projeto GPT. A razão pela qual estou particularmente interessado em xAI é que acho que a maior ameaça à tecnologia de IA é que uma determinada empresa pode causar um monopólio de dados, e o poder do capital pode eventualmente obter benefícios que são anti-humanos ou anti-humanos. pense xAI é Oferecemos uma nova oportunidade, especialmente para os praticantes de IA, de usar a IA para explorar ainda mais os mistérios da ciência e da engenharia. Ela não será afetada por fatores políticos de fundo nem por conflitos nacionais. Nós apenas exploramos É apenas os limites da ciência, então também tenho dois amigos da OpenAI que também se juntaram ao xAI ao mesmo tempo. este é o meu amigo.
Greg Yang: Olá a todos, sou Greg e sou responsável por matemática e algoritmos. Minha conexão com a IA começou há dez anos. Sou particularmente bom em matemática e algoritmos e já fiz muitos trabalhos relacionados a matemática e algoritmos. Depois que fui admitido na universidade por dois anos, não queria ficar na mesma cesta como um "pequeno hamster", então deixei a escola e me tornei DJ. Então voltei para a escola novamente e terminei meus estudos novamente. Por causa dessa experiência, tenho uma compreensão mais profunda de mim mesmo e do mundo inteiro. Também pensei em muitas questões, como como a física quântica pode ter um grande impacto no universo real? E até que ponto o algoritmo pode afetar se nosso tamanho de amostra de dados for grande o suficiente? Há tanto tempo, percebi gradualmente que o próximo passo é tornar a AGI uma realidade, torná-la mais inteligente do que nós e contribuir para a realidade básica de mim mesmo, que é a fonte de toda a minha motivação.
Aos poucos, também percebi que a matemática é a linguagem resumida e a lógica por trás de tudo por trás da realidade e da ciência. Se quisermos realmente progredir, devemos entender a lógica da matemática. Então, basicamente aprendi matemática do zero, os dois primeiros livros que li eram matemática básica e começamos do zero. Existem também algoritmos não lineares. Mais tarde fomos estudar topologia e Java. Nosso objetivo é ser capaz de produzir uma linguagem que possa conversar com todos os matemáticos ao redor do mundo e entender a lógica por trás de toda a matemática.
Consegui um emprego de pesquisa e trabalho na Microsoft Research nos últimos cinco anos. Seu trabalho é uma contribuição fundamental para nossa compreensão de como o mundo funciona fundamentalmente. O conteúdo mais básico do meu próprio trabalho também é muito complicado, é principalmente sobre todo o universo e como ele deve ser explorado. Depois disso, eu mesmo consegui tirar uma conclusão relativamente simples, que é aplicar um modelo de dados em larga escala ao universo. Isso também pode fortalecer ainda mais os modelos e algoritmos do universo, permitindo-nos entender verdadeiramente como operam alguns satélites e planetas no universo. Isso cria muitos modelos de dados interessantes para nós.
Olhando para o futuro, estou particularmente confiante e confiante no xAI. Acho que não estamos apenas nos aproximando constantemente da AGI, mas do ponto de vista científico, também concluímos verdadeiramente as mudanças na ciência e na física das redes neurais. Ao mesmo tempo, também combinamos a física quântica com toda a IA. modelo de dados é lindo.
Guodong Zhang: Estou muito grato por ter essa oportunidade. Estou muito feliz em criar tal IA, porque será o começo de uma nova matemática e nova ciência, e realmente realizaremos a realidade aumentada, obrigado!
Moderador: O próximo é Modelo.
Modelo: Olá a todos, eu sou o Modelo e toda a minha base de pesquisa também é o papel do xAI. Além disso, pensarei em vários projetos. Agora estou muito animado com esse projeto, porque acho que a IA pode realmente capacitar nossa geração de pesquisa científica, então nosso trabalho é garantir que esse processo de progresso seja muito rápido e o que todos desejam alcançar Também devemos entender as leis de operação de tal universo. Esta é minha breve introdução e minha visão para o xAI.
Membros da equipe: Olá a todos, toda a minha formação acadêmica é em deep learning, tenho dez anos de experiência na indústria e estou muito feliz em fazer parte da equipe. Minha experiência principal é em gerenciamento de banco de dados e análise de dados, e aplico técnicas científicas reais a esses aspectos. Acredito na importância de trabalharmos juntos. Queremos ser capazes de obter o máximo de informações, explorar os dados mais profundos e enfrentar os maiores desafios. Eu gerenciarei sua operação de dados como responsável pelo banco de dados. Estou preocupado principalmente com a construção de sistemas de dados. Sou responsável pela construção do banco de dados nacional dos EUA. Essa direção de trabalho é a mesma do xAI, que é tudo sobre construção de banco de dados. Também é um sistema legal. Também gosto de notícias, gosto de estudar física, astrofísica e o universo, acho que pode resolver alguns problemas que a ciência não consegue resolver até agora, e responder essas perguntas. Esta é a minha visão para xAI.
Musk: Todos disseram alguns de seus próprios clientes em potencial. Se você tiver alguma ideia, pode ligar o microfone e continuar a contribuir com suas ideias. O principal objetivo de nosso estabelecimento de xAI é ter uma compreensão mais profunda da natureza do universo. Já entendemos muito do universo, mas também devemos combinar o universo com a realidade. Ainda existem muitos mistérios não resolvidos no universo Tudo isso é a chave do nosso trabalho. Temos um modelo padrão que pode ser aplicado a isso, mas ainda existem muitas dúvidas sobre a própria natureza, o próprio universo. Agora temos um dos maiores paradoxos, onde estão os alienígenas? Isso também envolve nossa operação do algoritmo. Porque podemos calcular onde os alienígenas estão calculando os dados de diferentes espaços exteriores através do algoritmo de diferentes planetas. Mas até agora não há nenhum progresso computacional nesta área. Isso significa que temos muitas explicações diferentes para a situação atual do universo, mas é impossível dizer qual dessas explicações é verdadeira e qual é falsa. Temos outros paradoxos, vemos alguns novos elementos e esperamos encontrar alguns novos elementos no universo. Talvez sejamos a única empresa que se concentra na galáxia e tudo o que fazemos é relativamente relevante. Devemos prestar atenção ao nascimento de novos elementos em tais explorações cósmicas.
A Terra tem agora 4,5 bilhões de anos, e o meio ambiente da Terra se deteriorará ainda mais no futuro, e a água do oceano será completamente queimada. Ainda precisamos construir esse canal de escape e devemos considerar esses canais de escape . Não precisamos expandir para todo o sistema solar, só precisamos encontrar o ambiente de vida mais adequado para nós, o que requer muitos algoritmos. Se retirarmos 10% dos recursos da Terra para encontrar o mesmo planeta no universo, descobriremos que isso é muito significativo. Sempre teremos o problema de imigrar para o universo, e os seres humanos também têm muitos mistérios não resolvidos, então esperamos resolver esses problemas por meio dos recursos de computação de dados verdadeiramente em grande escala da IA, que é a direção futura da AGI. Também precisamos de mais soluções.
Greg Yang: Podemos configurar o xAI e permitir que o xAI assuma alguns compromissos para deixar seu desenvolvimento (junto) na direção para a qual foi projetado. Acho que o que estamos falando não é apenas sobre tecnologia, mas tudo o que fazemos é na esperança de entender melhor a natureza da ciência. Nossa principal missão é aprofundar a compreensão. O que quero acrescentar é que esperamos construir uma máquina dessas para entender melhor o universo no início, mas do meu ponto de vista, de um ponto de vista matemático Cálculos em grande escala também são possível. Ainda posso ver que alguns métodos de computação em grande escala aqui podem nos permitir repensar a física básica e a realidade. Por exemplo, sistemas de redes neurais em grande escala podem resolver as atuais missões espaciais e nos ajudar a resolver problemas físicos avançados. .
Membro da equipe: Uma coisa que ainda precisamos entender é que os dados também podem nos ajudar a resolver alguns problemas atuais, como entender o que realmente aconteceu por meio da teoria. Este é outro entendimento, e também esperamos ter uma compreensão mais profunda de todo o universo e do mundo. Depois de entender o universo, seremos capazes de entender todas as pessoas, criar melhores condições reais para as pessoas e produzir uma série de produtos e ferramentas para ajudar as pessoas a entender melhor o mundo.
Musk: Sim, essa também é uma das nossas direções de trabalho.
Membro da equipe: Vamos falar sobre o fornecimento de energia. Se tivermos um GPa de 10 megawatts, podemos escrever romances melhores e criar um sistema de energia melhor. Devemos pensar sobre essas questões, na verdade, trata-se de ordem. Devemos também considerar duas formas diferentes de contato, ou a forma de adicionar um conversor no meio, ou como as sinapses das células neuronais, as duas são combinadas através de sinais elétricos. Eu também quero fazer essa pergunta: qual é a força motriz por trás do desenvolvimento de toda a ciência e tecnologia após esses problemas técnicos?
Musk: Mas essas perguntas não são muito úteis. Esperamos que a direção do aplicativo de aprendizado de máquina seja uma maneira em que todos estejam interessados. O atual desenvolvimento de IA não é a direção de pesquisa e desenvolvimento de IA que queríamos antes. Minha própria experiência e experiência na criação de Tesla, quero resolver problemas na vida real e transformar as formas de energia existentes. Em uma escala maior e em um campo mais amplo, esse resultado é mais útil do que o nosso, e é isso que esperamos que a AGI possa alcançar.
No desenvolvimento do campo da informática, em termos de análise de dados, de fato, fazer perguntas é mais importante do que resolvê-las. Também é verdade que, uma vez que podemos fazer a pergunta, a resposta se torna muito fácil. Quando estamos no progresso do xAI, sinto que fazer uma pergunta e fazer uma tarefa é mais difícil e complicado do que concluir essa tarefa. Uma vez resolvido o problema do AGI, podemos rever a lógica de alguns problemas anteriores.
Se voltarmos a 2022 agora, veremos que muitos problemas que eram difíceis na época se tornarão muito simples agora.. Esses são alguns problemas para os quais precisamos nos preparar. Precisamos de uma plataforma AGI, nossa carga de trabalho é enorme, mas precisamos trabalhar com mais inteligência e precisamos trabalhar na perspectiva do entendimento.
Esta é a introdução básica do projeto. Estes são alguns recursos de computador que investimos no projeto. Espero que este projeto seja um sucesso. Esta é uma equipa muito pequena, que reúne os melhores talentos e os maiores recursos, esperando resolver alguns dos problemas atuais. Esperamos resolver os modelos e problemas mais básicos, aumentar a taxa per capita de propriedade de computadores na Terra e permitir que a tecnologia digital mude a direção do trabalho das pessoas atuais, sobre o planejamento do trabalho das pessoas e o desenvolvimento humano futuro. vai durar. Esta é uma direção interessante para trabalhar.
Outra direção de trabalho muito interessante é o problema do abastecimento de energia per capita das pessoas.Como otimizar a estrutura do abastecimento de energia per capita é uma maneira muito boa.Devemos dar uma nova olhada no fornecimento de energia e nos projetos de fornecimento de energia. Se considerarmos o consumo de energia per capita de cada pessoa, esse número é muito interessante, e também devemos adicionar imaginação a esse processo para entender o mundo atual. Agora a energia per capita de todos é muito baixa, incluindo energia elétrica e energia geotérmica. E esperamos aumentar ainda mais a energia per capita. Parece que temos muito trabalho a fazer, mas, na verdade, a carga de trabalho será muito pequena após a construção desta plataforma.
Como uma equipe relativamente boa, estamos muito preocupados com a quantidade de trabalho que cada pessoa pode realizar. Os recursos são limitados e queremos que todos progridam. Ao mesmo tempo, também esperamos obter o máximo de progresso o mais rápido possível, para que possamos compartilhar informações neste campo, esta é a nossa direção de trabalho.
*O registro de texto é organizado de acordo com a tradução simultânea chinesa no local, e os nomes acima são transliterados