В 4 часа утра 15 июля компания Маска по искусственному интеллекту xAI провела в Твиттере живое голосовое мероприятие, на котором Маск и его команда появились, обсудили миссию и цели xAI и тут же ответили на вопросы пользователей.
13 июля Маск объявил в Твиттере, что его компания искусственного интеллекта xAI была официально создана с целью понять «истинную природу Вселенной». xAI отделена от компании X, которая в настоящее время является материнской компанией Twitter, но будет тесно сотрудничать с компанией X и Tesla.
В этом прямом эфире, помимо самого Маска, также присутствовали многие члены основной команды компании. Согласно официальному сайту, члены команды xAI работали в передовых компаниях, таких как DeepMind, OpenAI, Google Research, Microsoft Research и Tesla.
Маск рассказал о будущем направлении исследований xAI, безопасности и защите данных, областях применения ИИ и надеется добавить больше человеческих элементов в исследование аэрокосмической отрасли.
Маск сказал, что цель создания xAI - понять мир и вселенную. Самый безопасный способ создания ИИ - это сделать ИИ наполненным интересом и любопытством к миру, а также наделить ИИ различными технологиями. Это то, что мы можем сделать. выбирать.
Что касается самой важной цели xAI — «понимания природы вселенной», Маск сказал, что теперь мы многое поняли во вселенной, но мы также должны объединить вселенную с реальностью, и во вселенной еще много нерешенных проблем. , это ключи к нашей работе. У людей есть много неразгаданных тайн, и мы надеемся решить эти проблемы с помощью действительно крупномасштабных вычислительных возможностей ИИ.Это будущее направление ОИИ.
Ниже представлена реальная запись прямой трансляции xAI:
Маск: Давайте начнем. Сначала краткое введение. Позвольте мне представить всю команду, часть работы, которую мы делаем сейчас, и часть работы, на которой нам нужно сосредоточиться в первую очередь, и направление следующего шага xAI. Цель создания xAI – понять мир и вселенную. Я думаю, что самый безопасный способ создания ИИ – это наполнить ИИ интересом и любопытством к миру, а также наделить ИИ различными технологиями. Это выбор, который мы можем сделать. .
Я также постоянно оптимизирую использование ИИ, позволяя ИИ отличать реальную информацию от ложной. Так что оставайтесь любопытными и продолжайте исследовать, это самый безопасный способ использования ИИ для нас. Я думаю, что это исследование искусственного интеллекта человеческим способом, что гораздо интереснее, чем изучение искусственного интеллекта нечеловеческим способом.
Хотелось бы добавить все элементы, типа космических кораблей и астронавтов вместе, они не так интересны, как ИИ. Прежде всего, давайте разрушим барьеры.Первой целью исследования является Марс.Как планета Марс не так интересен, как Земля. Сейчас мы исследуем Марс с помощью ИИ. Я думаю, что это тоже очень интересно, и это также направление будущей работы ИИ, чтобы оправдать ожидания людей в отношении Марса.
Я сам рассматривал безопасность данных, обеспечиваемую ИИ, много лет назад и то, каким будет реальное будущее направление ИИ. Я думал об этом день и ночь в течение длительного времени, и теперь я решил использовать такую компанию, чтобы по-настоящему реализовать будущее направление ИИ, которое также связано с безопасностью ИИ. Нам нужно использовать промышленные операции для реализации безопасности ИИ, чтобы все некоторые данные могли получить хорошую безопасность данных и защиту данных и генерировать реальный смысл.
Мы также думали о приобретении ИИ, как мы можем получить реальную пользу от ИИ. Мы можем использовать ИИ для обеспечения безопасности большего количества спутников — это настоящая область применения ИИ, которую мы сейчас хотим. Если мы сможем добавить больше человеческих элементов в аэрокосмические исследования, мы сможем исследовать некоторые места, которые люди не исследовали. Я думаю, что это тоже метафора, которую люди могли бы понять, и именно это я здесь и делаю.
Это мое основное обобщение.
Игорь Бабочкин: Всем привет, меня зовут Игорь, и я член команды xAI. Моя основная специализация — физика, астрофизика и космофизика, которым я занимался раньше. Я думаю, что с помощью глубокого обучения самое главное — это иметь возможность применять вычислительную мощность глубокого обучения и некоторые возможности машинного обучения в аэрокосмической отрасли и понимать тайны всей вселенной.Это также ключевой элемент для всего, что мы хотим. делать. Это своевременный проект, который полностью отличается от проекта OpenAI. Мы также можем применить модель большого языка к анализу данных о Вселенной, и я считаю, что такие данные могут дать нам более глубокое понимание Вселенной и мира.
**Маск: **Физика — это способ расширить границы всего нашего мира.Благодаря физике мы можем понять основные принципы Вселенной и принять некоторые решения. Таким образом, информатика должна быть более тесно интегрирована с физической наукой и астрофизикой и исследовать пересечение этих трех разных наук. Поскольку это некоторые информационные науки, мы хотим иметь возможность понять реальный мир. Теперь передаем микрофон Манталу, тоже из xAI.
Мантал: Последние шесть лет я работаю в DeepMind, в основном отвечая за обучение всей модели обучения ИИ. Я очень давно изучаю ИИ, и моя цель — изучить некоторые из последних разработок, понять некоторые направления ИИ и иметь различные инструменты и темы для углубления своих исследований и исследований. xAI — это инструмент, который мы выбираем, чтобы узнавать о различных последних разработках посредством исследований и делиться нашими последними разработками с исследователями. Теперь я передаю микрофон Джой.
Джой: Я — это Джой. Последние семь лет я работаю над математическими моделями ИИ. Я надеюсь, что этот ИИ сможет хорошо решать математические задачи, потому что я думаю, что математический язык — это логический язык, математический язык и продвинутые программы. должен показать самый красивый прогресс ИИ, и это также самый продвинутый вид ИИ. Мы давно работаем с программированием и физикой, и это тоже ключевой шаг в нашем понимании Вселенной. Затем передайте микрофон Тони Уиллу.
Тони будет: Привет, я Тони, спасибо за вопросы. Я мечтаю использовать всю свою жизнь для решения самых сложных проблем в мире, поэтому сам проект xAI является относительно амбициозным проектом. В прошлом году мы добились определенного прогресса, а это значит, что мы все ближе и ближе приближаемся к нашей мечте.
Теперь я познакомил вас с вашим прошлым опытом работы.Возможно, Маск считает, что вам следует поподробнее рассказать о работе, которую вы проделали в прошлом году. В прошлом году мы добились большего прогресса в области искусственного интеллекта. В такой команде мы построили модель искусственного интеллекта, которая может помочь нам в викторине и выставлении оценок за тесты. Это одно из направлений наших исследований.
Поскольку мы добавляем принципы математики в процесс такого проектирования, это дает нам глубочайшее понимание логики и фундаментальной науки. Теперь мы надеемся, что сможем применить эти инструменты в виде сети, и вскоре мы увидим, как мечта сбывается. Это Тоби Полен, позвольте представиться.
Тоби Полен: Я из Университета Торонто. Возможно, вы посещали курсы в Университете Торонто. В основном я изучаю модели данных ИИ, и все направления моих исследований связаны с глубоким обучением. Я в основном открываю другую сторону каждого камня, ощущение каждого камня на побережье, вот на что похожа моя работа. Я думаю, что за последние несколько лет у нас произошла революция в глубоком обучении.
Маск: Вся наша команда xAI очень сильна и имеет хороший опыт. Мы надеемся, что сможем решить некоторые из самых простых, но также и самых амбициозных задач. Инструменты, которые я использую, предназначены для дальнейшего укрепления себя и расширения возможностей всех, и я готов присоединиться к такому новому путешествию. Теперь передай микрофон Тоби.
Тоби Полен: Привет всем, меня зовут Тоби, я инженер, в основном я отвечаю за написание кода, код в основном связан с машинным обучением. Я присоединился к DeepMind много лет назад, мое направление исследований в основном связано с глубоким обучением, и я надеюсь, что такие технологии и интерфейс могут быть действительно применены для решения проблем различных групп людей в обществе. Умеет решать некоторые текущие проблемы и вопросы. Теперь я передаю микрофон Кайлу.
Кайл Косич: Привет всем, я системный инженер, как и мои коллеги, и весь мой профессиональный опыт (такой же). В области алгоритмов несколько лет назад я работал в Ostyle, а недавно работал в OpenAI, где отвечал за проект GPT. Причина, по которой я особенно заинтересован в xAI, заключается в том, что я думаю, что самая большая угроза для технологии ИИ заключается в том, что определенная компания может создать монополию на данные, и сила капитала может в конечном итоге получить выгоды, которые являются античеловеческими или античеловеческими. Думайте, что xAI - это Мы предоставляем совершенно новую возможность, особенно для практиков ИИ, использовать ИИ для дальнейшего изучения тайн науки и техники. На него не повлияют политические факторы или национальные конфликты. Мы просто исследуем его. просто границы науки, поэтому у меня также есть два друга из OpenAI, которые одновременно присоединились к xAI. это мой друг.
Грег Янг: Всем привет, меня зовут Грег, я отвечаю за математику и алгоритмы Мое знакомство с ИИ началось десять лет назад. Я особенно хорошо разбираюсь в математике и алгоритмах, и я проделал большую работу, связанную с математикой и алгоритмами. После того, как я поступил в университет на два года, я не хотел оставаться в одной корзине, как «маленький хомячок», поэтому я бросил школу и стал ди-джеем. Потом я снова вернулся в школу и снова закончил учебу. Благодаря такому опыту у меня появилось более глубокое понимание себя и всего мира. Я также думал над многими вопросами, например, как квантовая физика может оказать большое влияние на реальную вселенную? И в какой степени алгоритм может повлиять, если размер нашей выборки данных достаточно велик? За прошедшее столько времени я постепенно понял, что следующим шагом будет сделать ОИИ реальностью, сделать ОИИ умнее нас и внести свой вклад в базовую реальность самого себя, которая является источником всей моей мотивации.
Я также постепенно осознал, что математика — это общий язык и логика всего, что стоит за реальностью и наукой. Если мы действительно хотим добиться прогресса, мы должны понять логику математики. Так что я практически выучил математику с нуля, первые две книги, которые я прочитал, были основами математики, и мы начали с нуля. Существуют также нелинейные алгоритмы. Позже мы пошли изучать топологию и Java. Наша цель — создать такой язык, который мог бы общаться со всеми математиками по всему миру и понимать логику всей математики.
Я получил исследовательскую работу и последние пять лет работаю в Microsoft Research. Их работа является фундаментальным вкладом в наше понимание того, как устроен мир. Самое основное содержание моей собственной работы также очень сложное, в основном это касается всей вселенной и того, как ее следует исследовать. После этого я сам смог сделать относительно простой вывод: применить крупномасштабную модель данных ко Вселенной. Это также может еще больше расширить возможности моделей и алгоритмов Вселенной, позволяя нам по-настоящему понять, как работают некоторые спутники и планеты во Вселенной. Это создает для нас множество интересных моделей данных.
Глядя в будущее, я особенно уверен и уверен в xAI. Я думаю, что мы не только постоянно приближаемся к ОИИ, но и с научной точки зрения, мы также действительно завершили изменения в нейросетевой науке и физике, в то же время мы также объединили квантовую физику со всем ИИ. модель данных прекрасна.
Guodong Zhang: Я очень благодарен, что у меня есть такая возможность.Я очень рад создать такой ИИ, потому что это будет началом новой математики и новой науки, и мы действительно реализуем дополненную реальность, спасибо!
Модератор: Следующая — Модель.
Модель: Привет всем, я Модель, и весь мой исследовательский фонд также является ролью xAI, Помимо этого, я буду думать о различных проектах. Теперь я очень взволнован таким проектом, потому что я думаю, что ИИ действительно может расширить возможности нашего поколения научных исследований, поэтому наша работа заключается в том, чтобы такой процесс прогресса был очень быстрым, и чего все хотят достичь. Мы также должны понимать законы. работы такой вселенной. Это мое краткое введение и мое видение xAI.
Члены команды: Привет всем, все мое академическое образование связано с глубоким обучением, у меня есть десятилетний опыт работы в отрасли, и я очень рад присоединиться к команде. Мой основной опыт связан с управлением базами данных и анализом данных, и я применяю к этим аспектам настоящие научные методы. Я верю в важность совместной работы. Мы хотим иметь возможность получать как можно больше информации, добывать самые глубокие данные и решать самые сложные задачи. Я буду управлять вашей операцией с данными как человек, отвечающий за базу данных. В основном я занимаюсь созданием систем данных. Я отвечаю за создание национальной базы данных США. Это направление работы такое же, как и у xAI, которое полностью связано с созданием базы данных. Тоже крутая система. Я также люблю новости, мне нравится изучать физику, астрофизику и вселенную, я думаю, что это может решить некоторые проблемы, которые наука не может решить до сих пор, и ответить на эти вопросы. Это мое видение xAI.
Маск: Каждый рассказал о своих перспективах. Если у вас есть идеи, вы можете включить микрофон и продолжить излагать свои идеи. Основная цель нашего создания xAI - более глубокое понимание природы вселенной. Сейчас мы многое поняли о вселенной, но мы также должны объединить вселенную с реальностью. Во вселенной еще много неразгаданных тайн. , Это все является ключом к нашей работе. У нас есть стандартная модель, которую можно применить к этому, но остается еще много вопросов о самой природе, самой Вселенной. Теперь у нас есть один из самых больших парадоксов, где инопланетяне? Это также включает в себя нашу работу алгоритма. Потому что мы можем рассчитать, где находятся инопланетяне, вычислив данные разных космических пространств по алгоритму разных планет. Но пока нет никакого вычислительного прогресса в этой области. Это означает, что у нас есть множество различных объяснений текущей ситуации во Вселенной, но невозможно сказать, какое из этих объяснений верно, а какое ложно. У нас есть и другие парадоксы, мы видим какие-то новые элементы и надеемся найти какие-то новые элементы во Вселенной. Пожалуй, мы единственная компания, которая фокусируется на галактике, и все, что мы делаем, относительно актуально. Следует обратить внимание на рождение новых элементов в таких космических исследованиях.
Земле сейчас 4,5 миллиарда лет, а окружающая среда земли в будущем еще больше ухудшится, и вода в океане будет полностью сожжена.Нам еще нужно построить такой канал отвода, и мы должны рассмотреть такие каналы отвода . Нам не нужно расширяться на всю солнечную систему, нам просто нужно найти наиболее подходящую для нас среду обитания, что требует множества алгоритмов. Если мы извлечем 10% земных ресурсов, чтобы найти такую же планету во Вселенной, мы обнаружим, что это очень важно. У нас всегда будет проблема иммиграции во Вселенную, и у людей также есть много неразгаданных тайн, поэтому мы надеемся решить эти проблемы с помощью действительно крупномасштабных возможностей ИИ для обработки данных, что является будущим направлением ОИИ. Нам также нужно больше решений.
Грег Янг: Мы можем настроить xAI и позволить xAI взять на себя некоторые обязательства, чтобы направить его развитие (в том же направлении), для которого он был разработан. Я думаю, что мы говорим не только о технологиях, но все, что мы делаем, мы делаем в надежде лучше понять природу науки. Наша ключевая миссия состоит в том, чтобы углубить понимание.Я хочу добавить, что мы надеемся построить такую машину, чтобы лучше понять вселенную в начале, но с моей точки зрения, с математической точки зрения Крупномасштабные расчеты также возможный. Я все еще вижу, что некоторые крупномасштабные вычислительные методы здесь могут позволить нам переосмыслить базовую физику и реальность.Например, крупномасштабные системы нейронных сетей могут решить текущие миссии космических полетов и помочь нам решить сложные физические проблемы.
Член команды: Нам все еще нужно понять, что данные также могут помочь нам решить некоторые текущие проблемы, например, понять, что на самом деле произошло, с помощью теории. Это другое понимание, и мы также надеемся получить более глубокое понимание всей вселенной и мира. Поняв вселенную, мы сможем понять всех людей, создать для людей лучшие реальные условия и произвести ряд продуктов и инструментов, которые помогут людям лучше понять мир.
Маск: Да, это тоже одно из направлений нашей работы.
Член команды: Давайте поговорим о подаче энергии.Если у нас будет ГПа 10 мегаватт, мы сможем написать лучшие романы и придумать лучшую систему питания. Мы должны думать о таких вопросах, на самом деле это все о порядке. Мы также должны рассмотреть два разных способа контакта, или способ добавления преобразователя посередине, или, подобно синапсам нейронных клеток, они объединяются посредством электрических сигналов. Еще хочу задать такой вопрос, что является движущей силой развития всей науки и техники после таких технических проблем?
Маск: Но эти вопросы не очень помогают. Мы надеемся, что направление применения машинного обучения — это путь, который интересует всех. Текущее развитие ИИ — это не то направление исследований и разработок ИИ, которое мы хотели раньше. Мой собственный опыт и опыт создания Теслы, я хочу решать проблемы в реальной жизни и преобразовывать существующие формы энергии. В более широком масштабе и в более широкой области этот результат более полезен, чем наш, и мы надеемся, что это то, чего сможет достичь AGI.
В развитии области компьютерных наук, с точки зрения анализа данных, на самом деле важнее задавать вопросы, чем решать их. Верно также и то, что как только мы можем задать вопрос, ответ становится очень простым. Когда мы находимся в процессе xAI, я чувствую, что задать вопрос и задать задачу сложнее и сложнее, чем выполнить эту задачу. Как только проблема ОИИ будет решена, мы можем пересмотреть логику некоторых предыдущих проблем.
Если мы сейчас вернемся в 2022 год, то обнаружим, что многие проблемы, которые были трудными в то время, теперь станут очень простыми, к этим проблемам нам нужно подготовиться. Нам нужна платформа AGI, наша рабочая нагрузка огромна, но нам нужно работать более разумно, и нам нужно работать с точки зрения понимания.
Это основное введение проекта.Это некоторые компьютерные ресурсы, которые мы вложили в проект.Я надеюсь, что этот проект будет успешным. Это очень маленькая команда, которая объединяет лучшие таланты и самые ресурсы, надеясь решить некоторые текущие проблемы. Мы надеемся решить самые основные модели и проблемы, надеемся увеличить уровень владения компьютерами на душу населения на земле и позволить цифровым технологиям изменить текущее направление работы людей, планирование работы людей и будущее развитие человека. будет продолжаться. Это интересное направление для работы.
Еще одно очень интересное направление работы - это проблема подушевого энергообеспечения населения.Как оптимизировать структуру подушевого энергообеспечения - очень хороший способ.Надо по-новому взглянуть на проекты энергоснабжения и энергоснабжения. Если рассматривать душевое потребление энергии каждым человеком, то эта цифра очень интересная, и к такому процессу нужно еще добавить воображение, чтобы понять современный мир. Сейчас у всех очень низкая энергия на душу населения, включая электроэнергию и геотермальную энергию. И мы надеемся на дальнейшее увеличение энергии на душу населения. Звучит так, как будто у нас много работы, но на самом деле после создания этой платформы нагрузка станет очень небольшой.
Как относительно хорошая команда, мы очень обеспокоены объемом работы, которую может выполнить каждый человек. Ресурсы ограничены, и мы хотим, чтобы все добились прогресса. В то же время мы также надеемся как можно скорее добиться максимального прогресса, и тогда мы сможем поделиться информацией в этой области, это наше направление работы.
*Текстовая запись оформлена в соответствии с китайским синхронным переводом на месте, а приведенные выше имена транслитерированы.
Посмотреть Оригинал
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Последний рекорд ИИ-предпринимательской прямой трансляции Маска: я надеюсь использовать ИИ для решения неразгаданных тайн вселенной
**Источник:**Tencent Technology
13 июля Маск объявил в Твиттере, что его компания искусственного интеллекта xAI была официально создана с целью понять «истинную природу Вселенной». xAI отделена от компании X, которая в настоящее время является материнской компанией Twitter, но будет тесно сотрудничать с компанией X и Tesla.
В этом прямом эфире, помимо самого Маска, также присутствовали многие члены основной команды компании. Согласно официальному сайту, члены команды xAI работали в передовых компаниях, таких как DeepMind, OpenAI, Google Research, Microsoft Research и Tesla.
Маск рассказал о будущем направлении исследований xAI, безопасности и защите данных, областях применения ИИ и надеется добавить больше человеческих элементов в исследование аэрокосмической отрасли.
Маск сказал, что цель создания xAI - понять мир и вселенную. Самый безопасный способ создания ИИ - это сделать ИИ наполненным интересом и любопытством к миру, а также наделить ИИ различными технологиями. Это то, что мы можем сделать. выбирать.
Что касается самой важной цели xAI — «понимания природы вселенной», Маск сказал, что теперь мы многое поняли во вселенной, но мы также должны объединить вселенную с реальностью, и во вселенной еще много нерешенных проблем. , это ключи к нашей работе. У людей есть много неразгаданных тайн, и мы надеемся решить эти проблемы с помощью действительно крупномасштабных вычислительных возможностей ИИ.Это будущее направление ОИИ.
Ниже представлена реальная запись прямой трансляции xAI:
Маск: Давайте начнем. Сначала краткое введение. Позвольте мне представить всю команду, часть работы, которую мы делаем сейчас, и часть работы, на которой нам нужно сосредоточиться в первую очередь, и направление следующего шага xAI. Цель создания xAI – понять мир и вселенную. Я думаю, что самый безопасный способ создания ИИ – это наполнить ИИ интересом и любопытством к миру, а также наделить ИИ различными технологиями. Это выбор, который мы можем сделать. .
Я также постоянно оптимизирую использование ИИ, позволяя ИИ отличать реальную информацию от ложной. Так что оставайтесь любопытными и продолжайте исследовать, это самый безопасный способ использования ИИ для нас. Я думаю, что это исследование искусственного интеллекта человеческим способом, что гораздо интереснее, чем изучение искусственного интеллекта нечеловеческим способом.
Хотелось бы добавить все элементы, типа космических кораблей и астронавтов вместе, они не так интересны, как ИИ. Прежде всего, давайте разрушим барьеры.Первой целью исследования является Марс.Как планета Марс не так интересен, как Земля. Сейчас мы исследуем Марс с помощью ИИ. Я думаю, что это тоже очень интересно, и это также направление будущей работы ИИ, чтобы оправдать ожидания людей в отношении Марса.
Я сам рассматривал безопасность данных, обеспечиваемую ИИ, много лет назад и то, каким будет реальное будущее направление ИИ. Я думал об этом день и ночь в течение длительного времени, и теперь я решил использовать такую компанию, чтобы по-настоящему реализовать будущее направление ИИ, которое также связано с безопасностью ИИ. Нам нужно использовать промышленные операции для реализации безопасности ИИ, чтобы все некоторые данные могли получить хорошую безопасность данных и защиту данных и генерировать реальный смысл.
Мы также думали о приобретении ИИ, как мы можем получить реальную пользу от ИИ. Мы можем использовать ИИ для обеспечения безопасности большего количества спутников — это настоящая область применения ИИ, которую мы сейчас хотим. Если мы сможем добавить больше человеческих элементов в аэрокосмические исследования, мы сможем исследовать некоторые места, которые люди не исследовали. Я думаю, что это тоже метафора, которую люди могли бы понять, и именно это я здесь и делаю.
Это мое основное обобщение.
Игорь Бабочкин: Всем привет, меня зовут Игорь, и я член команды xAI. Моя основная специализация — физика, астрофизика и космофизика, которым я занимался раньше. Я думаю, что с помощью глубокого обучения самое главное — это иметь возможность применять вычислительную мощность глубокого обучения и некоторые возможности машинного обучения в аэрокосмической отрасли и понимать тайны всей вселенной.Это также ключевой элемент для всего, что мы хотим. делать. Это своевременный проект, который полностью отличается от проекта OpenAI. Мы также можем применить модель большого языка к анализу данных о Вселенной, и я считаю, что такие данные могут дать нам более глубокое понимание Вселенной и мира.
**Маск: **Физика — это способ расширить границы всего нашего мира.Благодаря физике мы можем понять основные принципы Вселенной и принять некоторые решения. Таким образом, информатика должна быть более тесно интегрирована с физической наукой и астрофизикой и исследовать пересечение этих трех разных наук. Поскольку это некоторые информационные науки, мы хотим иметь возможность понять реальный мир. Теперь передаем микрофон Манталу, тоже из xAI.
Мантал: Последние шесть лет я работаю в DeepMind, в основном отвечая за обучение всей модели обучения ИИ. Я очень давно изучаю ИИ, и моя цель — изучить некоторые из последних разработок, понять некоторые направления ИИ и иметь различные инструменты и темы для углубления своих исследований и исследований. xAI — это инструмент, который мы выбираем, чтобы узнавать о различных последних разработках посредством исследований и делиться нашими последними разработками с исследователями. Теперь я передаю микрофон Джой.
Джой: Я — это Джой. Последние семь лет я работаю над математическими моделями ИИ. Я надеюсь, что этот ИИ сможет хорошо решать математические задачи, потому что я думаю, что математический язык — это логический язык, математический язык и продвинутые программы. должен показать самый красивый прогресс ИИ, и это также самый продвинутый вид ИИ. Мы давно работаем с программированием и физикой, и это тоже ключевой шаг в нашем понимании Вселенной. Затем передайте микрофон Тони Уиллу.
Тони будет: Привет, я Тони, спасибо за вопросы. Я мечтаю использовать всю свою жизнь для решения самых сложных проблем в мире, поэтому сам проект xAI является относительно амбициозным проектом. В прошлом году мы добились определенного прогресса, а это значит, что мы все ближе и ближе приближаемся к нашей мечте.
Теперь я познакомил вас с вашим прошлым опытом работы.Возможно, Маск считает, что вам следует поподробнее рассказать о работе, которую вы проделали в прошлом году. В прошлом году мы добились большего прогресса в области искусственного интеллекта. В такой команде мы построили модель искусственного интеллекта, которая может помочь нам в викторине и выставлении оценок за тесты. Это одно из направлений наших исследований.
Поскольку мы добавляем принципы математики в процесс такого проектирования, это дает нам глубочайшее понимание логики и фундаментальной науки. Теперь мы надеемся, что сможем применить эти инструменты в виде сети, и вскоре мы увидим, как мечта сбывается. Это Тоби Полен, позвольте представиться.
Тоби Полен: Я из Университета Торонто. Возможно, вы посещали курсы в Университете Торонто. В основном я изучаю модели данных ИИ, и все направления моих исследований связаны с глубоким обучением. Я в основном открываю другую сторону каждого камня, ощущение каждого камня на побережье, вот на что похожа моя работа. Я думаю, что за последние несколько лет у нас произошла революция в глубоком обучении.
Маск: Вся наша команда xAI очень сильна и имеет хороший опыт. Мы надеемся, что сможем решить некоторые из самых простых, но также и самых амбициозных задач. Инструменты, которые я использую, предназначены для дальнейшего укрепления себя и расширения возможностей всех, и я готов присоединиться к такому новому путешествию. Теперь передай микрофон Тоби.
Тоби Полен: Привет всем, меня зовут Тоби, я инженер, в основном я отвечаю за написание кода, код в основном связан с машинным обучением. Я присоединился к DeepMind много лет назад, мое направление исследований в основном связано с глубоким обучением, и я надеюсь, что такие технологии и интерфейс могут быть действительно применены для решения проблем различных групп людей в обществе. Умеет решать некоторые текущие проблемы и вопросы. Теперь я передаю микрофон Кайлу.
Кайл Косич: Привет всем, я системный инженер, как и мои коллеги, и весь мой профессиональный опыт (такой же). В области алгоритмов несколько лет назад я работал в Ostyle, а недавно работал в OpenAI, где отвечал за проект GPT. Причина, по которой я особенно заинтересован в xAI, заключается в том, что я думаю, что самая большая угроза для технологии ИИ заключается в том, что определенная компания может создать монополию на данные, и сила капитала может в конечном итоге получить выгоды, которые являются античеловеческими или античеловеческими. Думайте, что xAI - это Мы предоставляем совершенно новую возможность, особенно для практиков ИИ, использовать ИИ для дальнейшего изучения тайн науки и техники. На него не повлияют политические факторы или национальные конфликты. Мы просто исследуем его. просто границы науки, поэтому у меня также есть два друга из OpenAI, которые одновременно присоединились к xAI. это мой друг.
Грег Янг: Всем привет, меня зовут Грег, я отвечаю за математику и алгоритмы Мое знакомство с ИИ началось десять лет назад. Я особенно хорошо разбираюсь в математике и алгоритмах, и я проделал большую работу, связанную с математикой и алгоритмами. После того, как я поступил в университет на два года, я не хотел оставаться в одной корзине, как «маленький хомячок», поэтому я бросил школу и стал ди-джеем. Потом я снова вернулся в школу и снова закончил учебу. Благодаря такому опыту у меня появилось более глубокое понимание себя и всего мира. Я также думал над многими вопросами, например, как квантовая физика может оказать большое влияние на реальную вселенную? И в какой степени алгоритм может повлиять, если размер нашей выборки данных достаточно велик? За прошедшее столько времени я постепенно понял, что следующим шагом будет сделать ОИИ реальностью, сделать ОИИ умнее нас и внести свой вклад в базовую реальность самого себя, которая является источником всей моей мотивации.
Я также постепенно осознал, что математика — это общий язык и логика всего, что стоит за реальностью и наукой. Если мы действительно хотим добиться прогресса, мы должны понять логику математики. Так что я практически выучил математику с нуля, первые две книги, которые я прочитал, были основами математики, и мы начали с нуля. Существуют также нелинейные алгоритмы. Позже мы пошли изучать топологию и Java. Наша цель — создать такой язык, который мог бы общаться со всеми математиками по всему миру и понимать логику всей математики.
Я получил исследовательскую работу и последние пять лет работаю в Microsoft Research. Их работа является фундаментальным вкладом в наше понимание того, как устроен мир. Самое основное содержание моей собственной работы также очень сложное, в основном это касается всей вселенной и того, как ее следует исследовать. После этого я сам смог сделать относительно простой вывод: применить крупномасштабную модель данных ко Вселенной. Это также может еще больше расширить возможности моделей и алгоритмов Вселенной, позволяя нам по-настоящему понять, как работают некоторые спутники и планеты во Вселенной. Это создает для нас множество интересных моделей данных.
Глядя в будущее, я особенно уверен и уверен в xAI. Я думаю, что мы не только постоянно приближаемся к ОИИ, но и с научной точки зрения, мы также действительно завершили изменения в нейросетевой науке и физике, в то же время мы также объединили квантовую физику со всем ИИ. модель данных прекрасна.
Guodong Zhang: Я очень благодарен, что у меня есть такая возможность.Я очень рад создать такой ИИ, потому что это будет началом новой математики и новой науки, и мы действительно реализуем дополненную реальность, спасибо!
Модератор: Следующая — Модель.
Модель: Привет всем, я Модель, и весь мой исследовательский фонд также является ролью xAI, Помимо этого, я буду думать о различных проектах. Теперь я очень взволнован таким проектом, потому что я думаю, что ИИ действительно может расширить возможности нашего поколения научных исследований, поэтому наша работа заключается в том, чтобы такой процесс прогресса был очень быстрым, и чего все хотят достичь. Мы также должны понимать законы. работы такой вселенной. Это мое краткое введение и мое видение xAI.
Члены команды: Привет всем, все мое академическое образование связано с глубоким обучением, у меня есть десятилетний опыт работы в отрасли, и я очень рад присоединиться к команде. Мой основной опыт связан с управлением базами данных и анализом данных, и я применяю к этим аспектам настоящие научные методы. Я верю в важность совместной работы. Мы хотим иметь возможность получать как можно больше информации, добывать самые глубокие данные и решать самые сложные задачи. Я буду управлять вашей операцией с данными как человек, отвечающий за базу данных. В основном я занимаюсь созданием систем данных. Я отвечаю за создание национальной базы данных США. Это направление работы такое же, как и у xAI, которое полностью связано с созданием базы данных. Тоже крутая система. Я также люблю новости, мне нравится изучать физику, астрофизику и вселенную, я думаю, что это может решить некоторые проблемы, которые наука не может решить до сих пор, и ответить на эти вопросы. Это мое видение xAI.
Маск: Каждый рассказал о своих перспективах. Если у вас есть идеи, вы можете включить микрофон и продолжить излагать свои идеи. Основная цель нашего создания xAI - более глубокое понимание природы вселенной. Сейчас мы многое поняли о вселенной, но мы также должны объединить вселенную с реальностью. Во вселенной еще много неразгаданных тайн. , Это все является ключом к нашей работе. У нас есть стандартная модель, которую можно применить к этому, но остается еще много вопросов о самой природе, самой Вселенной. Теперь у нас есть один из самых больших парадоксов, где инопланетяне? Это также включает в себя нашу работу алгоритма. Потому что мы можем рассчитать, где находятся инопланетяне, вычислив данные разных космических пространств по алгоритму разных планет. Но пока нет никакого вычислительного прогресса в этой области. Это означает, что у нас есть множество различных объяснений текущей ситуации во Вселенной, но невозможно сказать, какое из этих объяснений верно, а какое ложно. У нас есть и другие парадоксы, мы видим какие-то новые элементы и надеемся найти какие-то новые элементы во Вселенной. Пожалуй, мы единственная компания, которая фокусируется на галактике, и все, что мы делаем, относительно актуально. Следует обратить внимание на рождение новых элементов в таких космических исследованиях.
Земле сейчас 4,5 миллиарда лет, а окружающая среда земли в будущем еще больше ухудшится, и вода в океане будет полностью сожжена.Нам еще нужно построить такой канал отвода, и мы должны рассмотреть такие каналы отвода . Нам не нужно расширяться на всю солнечную систему, нам просто нужно найти наиболее подходящую для нас среду обитания, что требует множества алгоритмов. Если мы извлечем 10% земных ресурсов, чтобы найти такую же планету во Вселенной, мы обнаружим, что это очень важно. У нас всегда будет проблема иммиграции во Вселенную, и у людей также есть много неразгаданных тайн, поэтому мы надеемся решить эти проблемы с помощью действительно крупномасштабных возможностей ИИ для обработки данных, что является будущим направлением ОИИ. Нам также нужно больше решений.
Грег Янг: Мы можем настроить xAI и позволить xAI взять на себя некоторые обязательства, чтобы направить его развитие (в том же направлении), для которого он был разработан. Я думаю, что мы говорим не только о технологиях, но все, что мы делаем, мы делаем в надежде лучше понять природу науки. Наша ключевая миссия состоит в том, чтобы углубить понимание.Я хочу добавить, что мы надеемся построить такую машину, чтобы лучше понять вселенную в начале, но с моей точки зрения, с математической точки зрения Крупномасштабные расчеты также возможный. Я все еще вижу, что некоторые крупномасштабные вычислительные методы здесь могут позволить нам переосмыслить базовую физику и реальность.Например, крупномасштабные системы нейронных сетей могут решить текущие миссии космических полетов и помочь нам решить сложные физические проблемы.
Член команды: Нам все еще нужно понять, что данные также могут помочь нам решить некоторые текущие проблемы, например, понять, что на самом деле произошло, с помощью теории. Это другое понимание, и мы также надеемся получить более глубокое понимание всей вселенной и мира. Поняв вселенную, мы сможем понять всех людей, создать для людей лучшие реальные условия и произвести ряд продуктов и инструментов, которые помогут людям лучше понять мир.
Маск: Да, это тоже одно из направлений нашей работы.
Член команды: Давайте поговорим о подаче энергии.Если у нас будет ГПа 10 мегаватт, мы сможем написать лучшие романы и придумать лучшую систему питания. Мы должны думать о таких вопросах, на самом деле это все о порядке. Мы также должны рассмотреть два разных способа контакта, или способ добавления преобразователя посередине, или, подобно синапсам нейронных клеток, они объединяются посредством электрических сигналов. Еще хочу задать такой вопрос, что является движущей силой развития всей науки и техники после таких технических проблем?
Маск: Но эти вопросы не очень помогают. Мы надеемся, что направление применения машинного обучения — это путь, который интересует всех. Текущее развитие ИИ — это не то направление исследований и разработок ИИ, которое мы хотели раньше. Мой собственный опыт и опыт создания Теслы, я хочу решать проблемы в реальной жизни и преобразовывать существующие формы энергии. В более широком масштабе и в более широкой области этот результат более полезен, чем наш, и мы надеемся, что это то, чего сможет достичь AGI.
В развитии области компьютерных наук, с точки зрения анализа данных, на самом деле важнее задавать вопросы, чем решать их. Верно также и то, что как только мы можем задать вопрос, ответ становится очень простым. Когда мы находимся в процессе xAI, я чувствую, что задать вопрос и задать задачу сложнее и сложнее, чем выполнить эту задачу. Как только проблема ОИИ будет решена, мы можем пересмотреть логику некоторых предыдущих проблем.
Если мы сейчас вернемся в 2022 год, то обнаружим, что многие проблемы, которые были трудными в то время, теперь станут очень простыми, к этим проблемам нам нужно подготовиться. Нам нужна платформа AGI, наша рабочая нагрузка огромна, но нам нужно работать более разумно, и нам нужно работать с точки зрения понимания.
Это основное введение проекта.Это некоторые компьютерные ресурсы, которые мы вложили в проект.Я надеюсь, что этот проект будет успешным. Это очень маленькая команда, которая объединяет лучшие таланты и самые ресурсы, надеясь решить некоторые текущие проблемы. Мы надеемся решить самые основные модели и проблемы, надеемся увеличить уровень владения компьютерами на душу населения на земле и позволить цифровым технологиям изменить текущее направление работы людей, планирование работы людей и будущее развитие человека. будет продолжаться. Это интересное направление для работы.
Еще одно очень интересное направление работы - это проблема подушевого энергообеспечения населения.Как оптимизировать структуру подушевого энергообеспечения - очень хороший способ.Надо по-новому взглянуть на проекты энергоснабжения и энергоснабжения. Если рассматривать душевое потребление энергии каждым человеком, то эта цифра очень интересная, и к такому процессу нужно еще добавить воображение, чтобы понять современный мир. Сейчас у всех очень низкая энергия на душу населения, включая электроэнергию и геотермальную энергию. И мы надеемся на дальнейшее увеличение энергии на душу населения. Звучит так, как будто у нас много работы, но на самом деле после создания этой платформы нагрузка станет очень небольшой.
Как относительно хорошая команда, мы очень обеспокоены объемом работы, которую может выполнить каждый человек. Ресурсы ограничены, и мы хотим, чтобы все добились прогресса. В то же время мы также надеемся как можно скорее добиться максимального прогресса, и тогда мы сможем поделиться информацией в этой области, это наше направление работы.
*Текстовая запись оформлена в соответствии с китайским синхронным переводом на месте, а приведенные выше имена транслитерированы.