О 4 годині ранку 15 липня компанія Маска зі штучного інтелекту xAI провела прямий голосовий захід у Twitter.Маск і його команда з’явилися, обговорили місію та цілі xAI та відповіли на запитання користувачів прямо на місці.
13 липня Маск оголосив у Twitter, що його компанія зі штучного інтелекту xAI була офіційно створена з метою розуміння «справжньої природи Всесвіту». xAI є окремою від компанії X, поточної материнської компанії Twitter, але буде тісно співпрацювати з компанією X і Tesla.
У цьому прямому ефірі, крім самого Маска, були присутні також багато членів основної команди компанії. Згідно з офіційним веб-сайтом, члени команди xAI працювали в передових компаніях, таких як DeepMind, OpenAI, Google Research, Microsoft Research і Tesla.
Маск розповів про напрямок майбутніх досліджень xAI, безпеку та захист даних, сфери застосування штучного інтелекту та сподівається додати більше людських елементів у дослідження космосу.
Маск сказав, що мета створення xAI — зрозуміти світ і всесвіт. Найбезпечніший спосіб побудувати ШІ — це зробити ШІ сповненим інтересу та цікавості до світу, а також розширити можливості ШІ за допомогою різних технологій. Ось що ми можемо зробити вибрати.
Стосовно найбільш стурбованої мети xAI «розуміння природи Всесвіту», Маск сказав, що ми вже багато чого зрозуміли у Всесвіті, але ми також повинні поєднати Всесвіт з реальністю, і у Всесвіті все ще є багато невирішених проблем. , це ключі до нашої роботи. Людські істоти мають багато нерозгаданих таємниць, і ми сподіваємося вирішити ці проблеми за допомогою справді великомасштабних можливостей обчислення даних штучного інтелекту. Це напрямок майбутнього AGI.
Нижче наведено справжній запис прямої трансляції xAI:
Маск: Почнемо зараз. Спочатку короткий вступ. Дозвольте мені представити всю команду, частину роботи, яку ми виконуємо зараз, і деякі напрямки роботи, на яких нам потрібно зосередитися в першу чергу, і напрямок наступного кроку xAI. Мета створення xAI — зрозуміти світ і всесвіт. Я вважаю, що найбезпечніший спосіб побудувати ШІ — це зробити ШІ сповненим інтересу та цікавості до світу, а також розширити можливості ШІ за допомогою різних технологій. Це вибір, який ми можемо зробити .
Я також постійно оптимізую використання ШІ, дозволяючи ШІ розрізняти, що є справжньою інформацією, а що є неправдивою. Тож будьте цікаві та продовжуйте досліджувати, це найбезпечніший спосіб для нас використовувати ШІ. Я думаю, що це дослідження штучного інтелекту людським шляхом, що набагато цікавіше, ніж дослідження штучного інтелекту нелюдським способом.
Я хотів би скласти всі елементи, такі як космічні кораблі та астронавти, разом, вони не такі цікаві, як ШІ. Перш за все, давайте зруйнуємо бар'єри. Перша мета дослідження — Марс. Як планета Марс не такий цікавий, як Земля. Зараз ми досліджуємо Марс за допомогою ШІ. Я думаю, що це також дуже цікаво, і це також напрямок майбутньої роботи ШІ, щоб виправдати очікування людей щодо Марса.
Я сам розглядав безпеку даних, створену штучним інтелектом багато років тому, і те, яким буде справжній майбутній напрямок ШІ. Я довго думав про це день і ніч, і тепер я вирішив використати таку компанію, щоб справді реалізувати напрямок ШІ в майбутньому, який також пов’язаний з безпекою ШІ. Нам потрібно використовувати індустріалізовані операції, щоб реалізувати безпеку штучного інтелекту, щоб усі деякі дані могли отримати надійну безпеку та захист даних і створювати реальне значення.
Ми також думали про придбання AI, як ми можемо отримати реальні переваги від AI. Ми можемо використовувати ШІ, щоб забезпечити безпеку більшої кількості супутників. Це справжня сфера застосування ШІ, яку ми зараз хочемо. Якщо ми зможемо додати більше людських елементів до аерокосмічних досліджень, ми зможемо досліджувати деякі місця, які люди не досліджували. Я думаю, що це також метафора, яку люди можуть зрозуміти, і це те, що я тут роблю.
Це моє основне узагальнення.
Ігор Бабучкін: Привіт усім, я Ігор, я член команди xAI. Моєю основною спеціальністю є фізика, астрофізика та космофізика, які я вивчав раніше. Я вважаю, що завдяки глибокому навчанню найважливіше — мати можливість застосувати обчислювальну потужність глибокого навчання та деякі можливості машинного навчання в аерокосмічній галузі та зрозуміти таємниці всього Всесвіту. Це також ключовий елемент для всього, що ми хочемо зробити. Це своєчасний проект, який повністю відрізняється від OpenAI. Ми також можемо застосувати модель великої мови до аналізу даних Всесвіту. Я вважаю, що такі дані можуть дати нам глибше розуміння Всесвіту та світу.
**Маск: **Фізика — це спосіб розширити межі всього нашого світу. За допомогою фізики ми можемо зрозуміти основні принципи Всесвіту та прийняти деякі рішення. Отже, інформатика повинна бути тісніше інтегрована з фізичною наукою та астрофізикою та досліджувати перетин цих трьох різних наук. Оскільки це деякі інформаційні науки, ми хочемо мати можливість зрозуміти реальний світ. Тепер ми передаємо мікрофон Mantal, також з xAI.
Мантал: Останні шість років я працював у DeepMind, головним чином відповідаючи за навчання всієї моделі навчання ШІ. Я дуже довго вивчаю штучний інтелект. Моя мета полягає в тому, щоб глибше вивчити деякі з останніх розробок, зрозуміти деякі напрямки штучного інтелекту та мати різні інструменти та теми для поглиблення моїх досліджень і досліджень. xAI — це інструмент, який ми обираємо, щоб дізнаватися про різноманітні останні розробки за допомогою досліджень і ділитися нашими останніми розробками з дослідниками. Тепер я передаю мікрофон Джой.
Джой: я Джой. Я працюю над математичними моделями штучного інтелекту протягом останніх семи років. Я сподіваюся, що цей штучний інтелект зможе добре розв’язувати математичні проблеми, тому що я вважаю, що математична мова – це мова логічного, математична мова та розширені програми. Це показати найкрасивіший прогрес ШІ, і це також найдосконаліший вид ШІ. Ми давно працюємо з програмуванням і фізикою, і це теж ключовий крок у нашому розумінні Всесвіту. Потім передайте мікрофон Тоні Волю.
Тоні: Привіт, я Тоні, дякую за запитання. Я мрію витратити все своє життя на вирішення найскладніших проблем у світі, тому проект xAI сам по собі є відносно амбітним проектом. Минулого року ми досягли певного прогресу, а це означає, що ми все ближче й ближче до мрії.
Тепер я познайомив вас із деяким вашим минулим досвідом роботи. Можливо, Маск вважає, що вам слід представити роботу, яку ви виконали минулого року. Минулого року ми досягли більшого прогресу в усій сфері штучного інтелекту. У такій команді ми побудували модель штучного інтелекту, яка може допомогти нам у тестах для середньої школи та тестових оцінках. Це один із напрямків наших досліджень.
Оскільки ми додаємо математичні принципи до процесу в такому процесі проектування, це дає нам найглибше розуміння логіки та фундаментальної науки. Тепер ми сподіваємося, що зможемо застосувати ці інструменти у формі мережі, і незабаром ми побачимо здійснення мрії. Це Тобі Полен, дозвольте представитися.
Тобі Полен: Я з Університету Торонто. Можливо, ви відвідували заняття в Університеті Торонто. Я в основному вивчаю моделі даних штучного інтелекту, і мої напрямки досліджень пов’язані з глибоким навчанням. По суті, я відкриваю інший бік кожного каменя, відчуття кожного каменя на узбережжі, ось що відчуває моя робота. Я вважаю, що за останні кілька років у глибокому навчанні відбулася революція.
Маск: Уся наша команда xAI дуже сильна та має хороший досвід. Ми сподіваємося, що зможемо вирішити деякі з найпростіших, але водночас і найамбітніших проблем. Інструменти, які я використовую, призначені для подальшого зміцнення себе та розширення можливостей для всіх, і я готовий приєднатися до такої нової подорожі. Тепер передай мікрофон Тобі.
Тобі Полен: Привіт усім, я Тобі, я інженер, я в основному відповідаю за написання коду, код в основному стосується машинного навчання. Я приєднався до DeepMind багато років тому. Мої дослідницькі напрямки здебільшого стосуються глибокого навчання. Я сподіваюся, що таку технологію та інтерфейс можна справді застосувати для вирішення проблем різних груп людей у суспільстві. Здатний вирішити деякі поточні проблеми та питання. Тепер я передаю мікрофон Кайлу.
Кайл Косич: Привіт усім, я системний інженер, як і мої колеги, і вся моя професійна освіта (така сама). У сфері алгоритмів кілька років тому я працював в Ostyle, а нещодавно працював в OpenAI, де відповідав за проект GPT. Причина, чому я особливо зацікавлений у xAI, полягає в тому, що я вважаю, що найбільша загроза для технології штучного інтелекту полягає в тому, що певна компанія може створити монополію на дані, і влада капіталу може зрештою отримати вигоди, які є антилюдськими або антилюдськими. think xAI is Ми надаємо нову можливість, особливо для практиків ШІ, використовувати ШІ для подальшого дослідження таємниць науки та техніки. На це не впливатимуть політичні фактори чи національні конфлікти. Ми просто досліджуємо це просто межі науки, тож у мене також є двоє друзів з OpenAI, які також приєдналися до xAI одночасно. це мій друг.
Грег Янг: Привіт усім, я Грег, і я відповідаю за математику та алгоритми. Мій зв’язок зі ШІ почався десять років тому. Я особливо добре розбираюся в математиці та алгоритмах, і я зробив багато роботи, пов’язаної з математикою та алгоритмами. Після того, як я вступив до університету на два роки, я не хотів сидіти в одному кошику, як «маленький хом’як», тому я залишив школу і став ді-джеєм. Потім я знову повернувся до школи і закінчив навчання заново. Завдяки такому досвіду я глибше розумію себе і весь світ. Я також думав про багато питань, наприклад, як квантова фізика може мати великий вплив на реальний Всесвіт? І якою мірою може вплинути алгоритм, якщо розмір нашої вибірки даних достатньо великий? За стільки минулого часу я поступово зрозумів, що наступним кроком є зробити AGI реальністю, зробити AGI розумнішим за нас і зробити внесок у основну реальність себе, яка є джерелом усієї моєї мотивації.
Я також поступово зрозумів, що математика — це мова підсумків і логіка, що стоять за реальністю та наукою. Якщо ми хочемо дійсно прогресувати, ми повинні зрозуміти логіку математики. Тож я в основному вивчав математику з нуля, перші дві книжки, які я прочитав, були базовими, і ми почали з нуля. Існують і нелінійні алгоритми. Пізніше ми пішли вивчати топологію та Java. Наша мета полягає в тому, щоб створити таку мову, яка могла б спілкуватися з усіма математиками в усьому світі та розуміти логіку всієї математики.
Я отримав дослідницьку роботу та працюю в Microsoft Research останні п’ять років. Їхня робота є фундаментальним внеском у наше розуміння принципів функціонування світу. Основний зміст моєї власної роботи також дуже складний.В основному йдеться про весь Всесвіт і про те, як його слід досліджувати. Після цього я сам зміг зробити відносно простий висновок, який полягає в застосуванні великомасштабної моделі даних до Всесвіту. Це також може додатково розширити можливості моделей і алгоритмів Всесвіту, дозволяючи нам справді зрозуміти, як працюють деякі супутники та планети у Всесвіті. Це створює для нас багато цікавих моделей даних.
Дивлячись у майбутнє, я особливо впевнений і впевнений у xAI. Я думаю, що ми не тільки постійно наближаємося до AGI, але з наукової точки зору ми також справді завершили зміни в науці про нейронні мережі та фізиці. Водночас ми також об’єднали квантову фізику з усім ШІ. модель даних красива.
Гуодун Чжан: Я дуже вдячний, що маю таку можливість. Я дуже радий створити такий ШІ, тому що це буде початком нової математики та нової науки, і ми справді реалізуємо доповнену реальність, дякую!
Ведучий: Наступна модель.
Модель: Привіт усім, я модель, і вся моя дослідницька основа також є роллю xAI. Крім цього, я буду думати про різні проекти. Тепер я дуже радий такому проекту, тому що я вважаю, що штучний інтелект може справді розширити можливості нашого покоління наукових досліджень, тому наша робота полягає в тому, щоб забезпечити дуже швидкий процес прогресу, і чого всі хочуть досягти. Ми також повинні розуміти закони функціонування такого всесвіту. Це мій короткий вступ і моє бачення xAI.
Члени команди: Привіт усім! Уся моя академічна освіта пов’язана з глибоким навчанням, я маю десятирічний досвід роботи в галузі, і я дуже радий приєднатися до команди. Моя основна освіта полягає в управлінні базами даних та аналізі даних, і я застосовую справжні наукові методи до таких аспектів. Я вірю у важливість спільної роботи. Ми хочемо мати можливість отримувати якомога більше інформації, видобувати найглибші дані та вирішувати більшість викликів. Я керуватиму роботою з вашими даними як особа, відповідальна за базу даних. В основному я займаюся побудовою систем даних.Я відповідаю за побудову національної бази даних США.Це напрямок роботи такий же, як у xAI, тобто вся побудова бази даних. Це також крута система. Мені також подобаються новини, я люблю вивчати фізику, астрофізику та Всесвіт, я думаю, що це може вирішити деякі проблеми, які наука поки що не може вирішити, і відповісти на ці запитання. Це моє бачення xAI.
Маск: Кожен висловив свої перспективи. Якщо у вас є якісь ідеї, ви можете ввімкнути мікрофон і продовжувати вносити свої ідеї. Основна мета нашого створення xAI — глибше зрозуміти природу Всесвіту. Зараз ми багато чого зрозуміли у Всесвіті, але ми також повинні поєднати Всесвіт із реальністю. У Всесвіті ще багато нерозгаданих таємниць Це все є ключем до нашої роботи. У нас є стандартна модель, яку можна застосувати до цього, але залишається багато запитань щодо самої природи, самого Всесвіту. Зараз ми маємо один із найбільших парадоксів: де прибульці? Це також стосується роботи нашого алгоритму. Тому що ми можемо обчислити, де знаходяться прибульці, обчислюючи дані різних космосів за допомогою алгоритму різних планет. Але поки що немає ніякого прогресу в обчисленнях у цій галузі. Це означає, що у нас є багато різних пояснень поточної ситуації у Всесвіті, але неможливо сказати, яке з цих пояснень є істинним, а яке хибним. У нас є інші парадокси, ми бачимо деякі нові елементи, і ми сподіваємося знайти нові елементи у Всесвіті. Мабуть, ми єдина компанія, яка фокусується на галактиці, і все, що ми робимо, відносно актуальне. Слід звернути увагу на народження нових елементів у таких космічних дослідженнях.
Зараз Землі 4,5 мільярда років, і в майбутньому навколишнє середовище на Землі погіршуватиметься, а вода в океані повністю згорить. Нам все ще потрібно побудувати такий евакуаційний канал, і ми повинні розглянути такі евакуаційні канали . Нам не потрібно розширюватися на всю Сонячну систему, нам просто потрібно знайти найбільш підходяще для нас середовище проживання, для чого потрібно багато алгоритмів. Якщо ми вилучимо 10% земних ресурсів, щоб знайти ту саму планету у Всесвіті, ми побачимо, що це дуже важливо. У нас завжди буде проблема імміграції у Всесвіт, і у людей також є багато нерозгаданих таємниць, тож ми сподіваємося вирішити ці проблеми за допомогою справді великомасштабних можливостей обчислення даних ШІ, що є майбутнім напрямком AGI. Нам також потрібно більше рішень.
Грег Янг: Ми можемо налаштувати xAI і дозволити xAI взяти на себе певні зобов’язання щодо розвитку (вздовж) у напрямку, для якого він був розроблений. Я думаю, що ми говоримо не лише про технологію, але все, що ми робимо, є надією краще зрозуміти природу науки. Наше головне завдання — поглибити наше розуміння. Я хочу додати, що ми сподіваємося побудувати таку машину, щоб краще зрозуміти Всесвіт на початку, але, з моєї точки зору, з математичної точки зору, великомасштабні розрахунки є також можливо. Я все ще бачу, що деякі широкомасштабні обчислювальні методи можуть дозволити нам переосмислити базову фізику та реальність. Наприклад, великомасштабні системи нейронних мереж можуть вирішити поточні місії космічних польотів і допомогти нам вирішити складні фізичні проблеми.
Член команди: Одне, що нам ще потрібно зрозуміти, це те, що дані також можуть допомогти нам вирішити деякі поточні проблеми, наприклад зрозуміти, що насправді сталося через теорію. Це інше розуміння, і ми також сподіваємося отримати глибше розуміння всього Всесвіту та світу. Зрозумівши Всесвіт, ми зможемо розуміти всіх людей, створювати кращі реальні умови для людей і виробляти ряд продуктів і інструментів, щоб допомогти людям краще зрозуміти світ.
Маск: Так, це теж один із напрямків нашої роботи.
Член команди: Давайте поговоримо про постачання енергії. Якщо у нас GPa 10 мегават, ми зможемо писати кращі романи та створювати кращу систему живлення. Над такими питаннями треба думати, адже це все про порядок. Ми також повинні розглянути два різні способи контакту, або спосіб додавання конвертера в середині, або, як синапси нейронних клітин, обидва поєднуються через електричні сигнали. Я теж хочу поставити таке питання, що є рушійною силою розвитку всієї науки і техніки після таких технічних проблем?
Маск: Але ці запитання не дуже корисні. Ми сподіваємося, що напрям застосування машинного навчання — це спосіб, який зацікавить усіх. Поточний розвиток штучного інтелекту не є тим напрямком досліджень і розробок ШІ, якого ми хотіли раніше. Мій власний досвід і досвід створення Tesla, я хочу вирішити проблеми в реальному житті та трансформувати існуючі форми енергії. У більшому масштабі та в ширшому полі цей результат є більш корисним, ніж наш, і це те, чого ми сподіваємося, що AGI зможе досягти.
У розвитку галузі інформатики, з точки зору аналізу даних, насправді ставити запитання важливіше, ніж їх розв’язувати. Це також правда, що як тільки ми можемо поставити запитання, відповідь стає дуже легкою. Коли ми розробляємо xAI, я відчуваю, що поставити запитання та поставити завдання складніше та складніше, ніж виконати це завдання. Коли проблему AGI буде вирішено, ми зможемо переглянути логіку деяких попередніх проблем.
Якщо ми зараз повернемося в 2022 рік, то побачимо, що багато проблем, які були складними в той час, тепер стануть дуже простими. Це деякі проблеми, до яких нам потрібно підготуватися. Нам потрібна платформа AGI, наше робоче навантаження величезне, але ми повинні працювати більш розумно, і ми повинні працювати з точки зору розуміння.
Це базове представлення проекту. Це деякі комп’ютерні ресурси, які ми інвестували в проект. Я сподіваюся, що цей проект буде успішним. Це дуже маленька команда, яка об’єднує найкращих талантів і найбільше ресурсів, сподіваючись вирішити деякі поточні проблеми. Ми сподіваємось вирішити найпростіші моделі та проблеми, сподіваємося збільшити рівень володіння комп’ютером на душу населення на землі та дозволити цифровим технологіям змінити поточний напрямок роботи людей, щодо планування роботи людей та майбутнього людського розвитку. Таким чином буде тривати. Це цікавий напрямок роботи.
Ще один дуже цікавий напрямок роботи – це проблема енергозабезпечення населення на душу населення, як оптимізувати структуру енергозабезпечення на душу населення – це дуже хороший шлях, треба по-новому поглянути на енергозабезпечення та проекти енергопостачання. Якщо розглядати споживання енергії на душу населення кожною людиною, то ця цифра дуже цікава, і до такого процесу також варто додати уяву, щоб зрозуміти сучасний світ. Зараз енергія на душу населення дуже низька, включаючи електроенергію та геотермальну енергію. І ми сподіваємося на подальше збільшення енергії на душу населення. Здається, у нас багато роботи, але насправді навантаження зменшиться після створення цієї платформи.
Як краща команда, ми дуже стурбовані обсягом роботи, яку може виконати кожна людина. Ресурси обмежені, і ми хочемо, щоб усі досягли прогресу. У той же час ми також сподіваємося якнайшвидше досягти найбільшого прогресу, і тоді ми зможемо поділитися інформацією в цій галузі.Це наш напрямок роботи.
*Текстовий запис оформляється відповідно до китайського синхронного перекладу на місці, а наведені вище імена транслітеруються
Переглянути оригінал
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.
Остання підприємницька трансляція Маска в прямому ефірі: я сподіваюся використовувати ШІ для вирішення нерозгаданих таємниць Всесвіту
**Джерело: **Tencent Technology
13 липня Маск оголосив у Twitter, що його компанія зі штучного інтелекту xAI була офіційно створена з метою розуміння «справжньої природи Всесвіту». xAI є окремою від компанії X, поточної материнської компанії Twitter, але буде тісно співпрацювати з компанією X і Tesla.
У цьому прямому ефірі, крім самого Маска, були присутні також багато членів основної команди компанії. Згідно з офіційним веб-сайтом, члени команди xAI працювали в передових компаніях, таких як DeepMind, OpenAI, Google Research, Microsoft Research і Tesla.
Маск розповів про напрямок майбутніх досліджень xAI, безпеку та захист даних, сфери застосування штучного інтелекту та сподівається додати більше людських елементів у дослідження космосу.
Маск сказав, що мета створення xAI — зрозуміти світ і всесвіт. Найбезпечніший спосіб побудувати ШІ — це зробити ШІ сповненим інтересу та цікавості до світу, а також розширити можливості ШІ за допомогою різних технологій. Ось що ми можемо зробити вибрати.
Стосовно найбільш стурбованої мети xAI «розуміння природи Всесвіту», Маск сказав, що ми вже багато чого зрозуміли у Всесвіті, але ми також повинні поєднати Всесвіт з реальністю, і у Всесвіті все ще є багато невирішених проблем. , це ключі до нашої роботи. Людські істоти мають багато нерозгаданих таємниць, і ми сподіваємося вирішити ці проблеми за допомогою справді великомасштабних можливостей обчислення даних штучного інтелекту. Це напрямок майбутнього AGI.
Нижче наведено справжній запис прямої трансляції xAI:
Маск: Почнемо зараз. Спочатку короткий вступ. Дозвольте мені представити всю команду, частину роботи, яку ми виконуємо зараз, і деякі напрямки роботи, на яких нам потрібно зосередитися в першу чергу, і напрямок наступного кроку xAI. Мета створення xAI — зрозуміти світ і всесвіт. Я вважаю, що найбезпечніший спосіб побудувати ШІ — це зробити ШІ сповненим інтересу та цікавості до світу, а також розширити можливості ШІ за допомогою різних технологій. Це вибір, який ми можемо зробити .
Я також постійно оптимізую використання ШІ, дозволяючи ШІ розрізняти, що є справжньою інформацією, а що є неправдивою. Тож будьте цікаві та продовжуйте досліджувати, це найбезпечніший спосіб для нас використовувати ШІ. Я думаю, що це дослідження штучного інтелекту людським шляхом, що набагато цікавіше, ніж дослідження штучного інтелекту нелюдським способом.
Я хотів би скласти всі елементи, такі як космічні кораблі та астронавти, разом, вони не такі цікаві, як ШІ. Перш за все, давайте зруйнуємо бар'єри. Перша мета дослідження — Марс. Як планета Марс не такий цікавий, як Земля. Зараз ми досліджуємо Марс за допомогою ШІ. Я думаю, що це також дуже цікаво, і це також напрямок майбутньої роботи ШІ, щоб виправдати очікування людей щодо Марса.
Я сам розглядав безпеку даних, створену штучним інтелектом багато років тому, і те, яким буде справжній майбутній напрямок ШІ. Я довго думав про це день і ніч, і тепер я вирішив використати таку компанію, щоб справді реалізувати напрямок ШІ в майбутньому, який також пов’язаний з безпекою ШІ. Нам потрібно використовувати індустріалізовані операції, щоб реалізувати безпеку штучного інтелекту, щоб усі деякі дані могли отримати надійну безпеку та захист даних і створювати реальне значення.
Ми також думали про придбання AI, як ми можемо отримати реальні переваги від AI. Ми можемо використовувати ШІ, щоб забезпечити безпеку більшої кількості супутників. Це справжня сфера застосування ШІ, яку ми зараз хочемо. Якщо ми зможемо додати більше людських елементів до аерокосмічних досліджень, ми зможемо досліджувати деякі місця, які люди не досліджували. Я думаю, що це також метафора, яку люди можуть зрозуміти, і це те, що я тут роблю.
Це моє основне узагальнення.
Ігор Бабучкін: Привіт усім, я Ігор, я член команди xAI. Моєю основною спеціальністю є фізика, астрофізика та космофізика, які я вивчав раніше. Я вважаю, що завдяки глибокому навчанню найважливіше — мати можливість застосувати обчислювальну потужність глибокого навчання та деякі можливості машинного навчання в аерокосмічній галузі та зрозуміти таємниці всього Всесвіту. Це також ключовий елемент для всього, що ми хочемо зробити. Це своєчасний проект, який повністю відрізняється від OpenAI. Ми також можемо застосувати модель великої мови до аналізу даних Всесвіту. Я вважаю, що такі дані можуть дати нам глибше розуміння Всесвіту та світу.
**Маск: **Фізика — це спосіб розширити межі всього нашого світу. За допомогою фізики ми можемо зрозуміти основні принципи Всесвіту та прийняти деякі рішення. Отже, інформатика повинна бути тісніше інтегрована з фізичною наукою та астрофізикою та досліджувати перетин цих трьох різних наук. Оскільки це деякі інформаційні науки, ми хочемо мати можливість зрозуміти реальний світ. Тепер ми передаємо мікрофон Mantal, також з xAI.
Мантал: Останні шість років я працював у DeepMind, головним чином відповідаючи за навчання всієї моделі навчання ШІ. Я дуже довго вивчаю штучний інтелект. Моя мета полягає в тому, щоб глибше вивчити деякі з останніх розробок, зрозуміти деякі напрямки штучного інтелекту та мати різні інструменти та теми для поглиблення моїх досліджень і досліджень. xAI — це інструмент, який ми обираємо, щоб дізнаватися про різноманітні останні розробки за допомогою досліджень і ділитися нашими останніми розробками з дослідниками. Тепер я передаю мікрофон Джой.
Джой: я Джой. Я працюю над математичними моделями штучного інтелекту протягом останніх семи років. Я сподіваюся, що цей штучний інтелект зможе добре розв’язувати математичні проблеми, тому що я вважаю, що математична мова – це мова логічного, математична мова та розширені програми. Це показати найкрасивіший прогрес ШІ, і це також найдосконаліший вид ШІ. Ми давно працюємо з програмуванням і фізикою, і це теж ключовий крок у нашому розумінні Всесвіту. Потім передайте мікрофон Тоні Волю.
Тоні: Привіт, я Тоні, дякую за запитання. Я мрію витратити все своє життя на вирішення найскладніших проблем у світі, тому проект xAI сам по собі є відносно амбітним проектом. Минулого року ми досягли певного прогресу, а це означає, що ми все ближче й ближче до мрії.
Тепер я познайомив вас із деяким вашим минулим досвідом роботи. Можливо, Маск вважає, що вам слід представити роботу, яку ви виконали минулого року. Минулого року ми досягли більшого прогресу в усій сфері штучного інтелекту. У такій команді ми побудували модель штучного інтелекту, яка може допомогти нам у тестах для середньої школи та тестових оцінках. Це один із напрямків наших досліджень.
Оскільки ми додаємо математичні принципи до процесу в такому процесі проектування, це дає нам найглибше розуміння логіки та фундаментальної науки. Тепер ми сподіваємося, що зможемо застосувати ці інструменти у формі мережі, і незабаром ми побачимо здійснення мрії. Це Тобі Полен, дозвольте представитися.
Тобі Полен: Я з Університету Торонто. Можливо, ви відвідували заняття в Університеті Торонто. Я в основному вивчаю моделі даних штучного інтелекту, і мої напрямки досліджень пов’язані з глибоким навчанням. По суті, я відкриваю інший бік кожного каменя, відчуття кожного каменя на узбережжі, ось що відчуває моя робота. Я вважаю, що за останні кілька років у глибокому навчанні відбулася революція.
Маск: Уся наша команда xAI дуже сильна та має хороший досвід. Ми сподіваємося, що зможемо вирішити деякі з найпростіших, але водночас і найамбітніших проблем. Інструменти, які я використовую, призначені для подальшого зміцнення себе та розширення можливостей для всіх, і я готовий приєднатися до такої нової подорожі. Тепер передай мікрофон Тобі.
Тобі Полен: Привіт усім, я Тобі, я інженер, я в основному відповідаю за написання коду, код в основному стосується машинного навчання. Я приєднався до DeepMind багато років тому. Мої дослідницькі напрямки здебільшого стосуються глибокого навчання. Я сподіваюся, що таку технологію та інтерфейс можна справді застосувати для вирішення проблем різних груп людей у суспільстві. Здатний вирішити деякі поточні проблеми та питання. Тепер я передаю мікрофон Кайлу.
Кайл Косич: Привіт усім, я системний інженер, як і мої колеги, і вся моя професійна освіта (така сама). У сфері алгоритмів кілька років тому я працював в Ostyle, а нещодавно працював в OpenAI, де відповідав за проект GPT. Причина, чому я особливо зацікавлений у xAI, полягає в тому, що я вважаю, що найбільша загроза для технології штучного інтелекту полягає в тому, що певна компанія може створити монополію на дані, і влада капіталу може зрештою отримати вигоди, які є антилюдськими або антилюдськими. think xAI is Ми надаємо нову можливість, особливо для практиків ШІ, використовувати ШІ для подальшого дослідження таємниць науки та техніки. На це не впливатимуть політичні фактори чи національні конфлікти. Ми просто досліджуємо це просто межі науки, тож у мене також є двоє друзів з OpenAI, які також приєдналися до xAI одночасно. це мій друг.
Грег Янг: Привіт усім, я Грег, і я відповідаю за математику та алгоритми. Мій зв’язок зі ШІ почався десять років тому. Я особливо добре розбираюся в математиці та алгоритмах, і я зробив багато роботи, пов’язаної з математикою та алгоритмами. Після того, як я вступив до університету на два роки, я не хотів сидіти в одному кошику, як «маленький хом’як», тому я залишив школу і став ді-джеєм. Потім я знову повернувся до школи і закінчив навчання заново. Завдяки такому досвіду я глибше розумію себе і весь світ. Я також думав про багато питань, наприклад, як квантова фізика може мати великий вплив на реальний Всесвіт? І якою мірою може вплинути алгоритм, якщо розмір нашої вибірки даних достатньо великий? За стільки минулого часу я поступово зрозумів, що наступним кроком є зробити AGI реальністю, зробити AGI розумнішим за нас і зробити внесок у основну реальність себе, яка є джерелом усієї моєї мотивації.
Я також поступово зрозумів, що математика — це мова підсумків і логіка, що стоять за реальністю та наукою. Якщо ми хочемо дійсно прогресувати, ми повинні зрозуміти логіку математики. Тож я в основному вивчав математику з нуля, перші дві книжки, які я прочитав, були базовими, і ми почали з нуля. Існують і нелінійні алгоритми. Пізніше ми пішли вивчати топологію та Java. Наша мета полягає в тому, щоб створити таку мову, яка могла б спілкуватися з усіма математиками в усьому світі та розуміти логіку всієї математики.
Я отримав дослідницьку роботу та працюю в Microsoft Research останні п’ять років. Їхня робота є фундаментальним внеском у наше розуміння принципів функціонування світу. Основний зміст моєї власної роботи також дуже складний.В основному йдеться про весь Всесвіт і про те, як його слід досліджувати. Після цього я сам зміг зробити відносно простий висновок, який полягає в застосуванні великомасштабної моделі даних до Всесвіту. Це також може додатково розширити можливості моделей і алгоритмів Всесвіту, дозволяючи нам справді зрозуміти, як працюють деякі супутники та планети у Всесвіті. Це створює для нас багато цікавих моделей даних.
Дивлячись у майбутнє, я особливо впевнений і впевнений у xAI. Я думаю, що ми не тільки постійно наближаємося до AGI, але з наукової точки зору ми також справді завершили зміни в науці про нейронні мережі та фізиці. Водночас ми також об’єднали квантову фізику з усім ШІ. модель даних красива.
Гуодун Чжан: Я дуже вдячний, що маю таку можливість. Я дуже радий створити такий ШІ, тому що це буде початком нової математики та нової науки, і ми справді реалізуємо доповнену реальність, дякую!
Ведучий: Наступна модель.
Модель: Привіт усім, я модель, і вся моя дослідницька основа також є роллю xAI. Крім цього, я буду думати про різні проекти. Тепер я дуже радий такому проекту, тому що я вважаю, що штучний інтелект може справді розширити можливості нашого покоління наукових досліджень, тому наша робота полягає в тому, щоб забезпечити дуже швидкий процес прогресу, і чого всі хочуть досягти. Ми також повинні розуміти закони функціонування такого всесвіту. Це мій короткий вступ і моє бачення xAI.
Члени команди: Привіт усім! Уся моя академічна освіта пов’язана з глибоким навчанням, я маю десятирічний досвід роботи в галузі, і я дуже радий приєднатися до команди. Моя основна освіта полягає в управлінні базами даних та аналізі даних, і я застосовую справжні наукові методи до таких аспектів. Я вірю у важливість спільної роботи. Ми хочемо мати можливість отримувати якомога більше інформації, видобувати найглибші дані та вирішувати більшість викликів. Я керуватиму роботою з вашими даними як особа, відповідальна за базу даних. В основному я займаюся побудовою систем даних.Я відповідаю за побудову національної бази даних США.Це напрямок роботи такий же, як у xAI, тобто вся побудова бази даних. Це також крута система. Мені також подобаються новини, я люблю вивчати фізику, астрофізику та Всесвіт, я думаю, що це може вирішити деякі проблеми, які наука поки що не може вирішити, і відповісти на ці запитання. Це моє бачення xAI.
Маск: Кожен висловив свої перспективи. Якщо у вас є якісь ідеї, ви можете ввімкнути мікрофон і продовжувати вносити свої ідеї. Основна мета нашого створення xAI — глибше зрозуміти природу Всесвіту. Зараз ми багато чого зрозуміли у Всесвіті, але ми також повинні поєднати Всесвіт із реальністю. У Всесвіті ще багато нерозгаданих таємниць Це все є ключем до нашої роботи. У нас є стандартна модель, яку можна застосувати до цього, але залишається багато запитань щодо самої природи, самого Всесвіту. Зараз ми маємо один із найбільших парадоксів: де прибульці? Це також стосується роботи нашого алгоритму. Тому що ми можемо обчислити, де знаходяться прибульці, обчислюючи дані різних космосів за допомогою алгоритму різних планет. Але поки що немає ніякого прогресу в обчисленнях у цій галузі. Це означає, що у нас є багато різних пояснень поточної ситуації у Всесвіті, але неможливо сказати, яке з цих пояснень є істинним, а яке хибним. У нас є інші парадокси, ми бачимо деякі нові елементи, і ми сподіваємося знайти нові елементи у Всесвіті. Мабуть, ми єдина компанія, яка фокусується на галактиці, і все, що ми робимо, відносно актуальне. Слід звернути увагу на народження нових елементів у таких космічних дослідженнях.
Зараз Землі 4,5 мільярда років, і в майбутньому навколишнє середовище на Землі погіршуватиметься, а вода в океані повністю згорить. Нам все ще потрібно побудувати такий евакуаційний канал, і ми повинні розглянути такі евакуаційні канали . Нам не потрібно розширюватися на всю Сонячну систему, нам просто потрібно знайти найбільш підходяще для нас середовище проживання, для чого потрібно багато алгоритмів. Якщо ми вилучимо 10% земних ресурсів, щоб знайти ту саму планету у Всесвіті, ми побачимо, що це дуже важливо. У нас завжди буде проблема імміграції у Всесвіт, і у людей також є багато нерозгаданих таємниць, тож ми сподіваємося вирішити ці проблеми за допомогою справді великомасштабних можливостей обчислення даних ШІ, що є майбутнім напрямком AGI. Нам також потрібно більше рішень.
Грег Янг: Ми можемо налаштувати xAI і дозволити xAI взяти на себе певні зобов’язання щодо розвитку (вздовж) у напрямку, для якого він був розроблений. Я думаю, що ми говоримо не лише про технологію, але все, що ми робимо, є надією краще зрозуміти природу науки. Наше головне завдання — поглибити наше розуміння. Я хочу додати, що ми сподіваємося побудувати таку машину, щоб краще зрозуміти Всесвіт на початку, але, з моєї точки зору, з математичної точки зору, великомасштабні розрахунки є також можливо. Я все ще бачу, що деякі широкомасштабні обчислювальні методи можуть дозволити нам переосмислити базову фізику та реальність. Наприклад, великомасштабні системи нейронних мереж можуть вирішити поточні місії космічних польотів і допомогти нам вирішити складні фізичні проблеми.
Член команди: Одне, що нам ще потрібно зрозуміти, це те, що дані також можуть допомогти нам вирішити деякі поточні проблеми, наприклад зрозуміти, що насправді сталося через теорію. Це інше розуміння, і ми також сподіваємося отримати глибше розуміння всього Всесвіту та світу. Зрозумівши Всесвіт, ми зможемо розуміти всіх людей, створювати кращі реальні умови для людей і виробляти ряд продуктів і інструментів, щоб допомогти людям краще зрозуміти світ.
Маск: Так, це теж один із напрямків нашої роботи.
Член команди: Давайте поговоримо про постачання енергії. Якщо у нас GPa 10 мегават, ми зможемо писати кращі романи та створювати кращу систему живлення. Над такими питаннями треба думати, адже це все про порядок. Ми також повинні розглянути два різні способи контакту, або спосіб додавання конвертера в середині, або, як синапси нейронних клітин, обидва поєднуються через електричні сигнали. Я теж хочу поставити таке питання, що є рушійною силою розвитку всієї науки і техніки після таких технічних проблем?
Маск: Але ці запитання не дуже корисні. Ми сподіваємося, що напрям застосування машинного навчання — це спосіб, який зацікавить усіх. Поточний розвиток штучного інтелекту не є тим напрямком досліджень і розробок ШІ, якого ми хотіли раніше. Мій власний досвід і досвід створення Tesla, я хочу вирішити проблеми в реальному житті та трансформувати існуючі форми енергії. У більшому масштабі та в ширшому полі цей результат є більш корисним, ніж наш, і це те, чого ми сподіваємося, що AGI зможе досягти.
У розвитку галузі інформатики, з точки зору аналізу даних, насправді ставити запитання важливіше, ніж їх розв’язувати. Це також правда, що як тільки ми можемо поставити запитання, відповідь стає дуже легкою. Коли ми розробляємо xAI, я відчуваю, що поставити запитання та поставити завдання складніше та складніше, ніж виконати це завдання. Коли проблему AGI буде вирішено, ми зможемо переглянути логіку деяких попередніх проблем.
Якщо ми зараз повернемося в 2022 рік, то побачимо, що багато проблем, які були складними в той час, тепер стануть дуже простими. Це деякі проблеми, до яких нам потрібно підготуватися. Нам потрібна платформа AGI, наше робоче навантаження величезне, але ми повинні працювати більш розумно, і ми повинні працювати з точки зору розуміння.
Це базове представлення проекту. Це деякі комп’ютерні ресурси, які ми інвестували в проект. Я сподіваюся, що цей проект буде успішним. Це дуже маленька команда, яка об’єднує найкращих талантів і найбільше ресурсів, сподіваючись вирішити деякі поточні проблеми. Ми сподіваємось вирішити найпростіші моделі та проблеми, сподіваємося збільшити рівень володіння комп’ютером на душу населення на землі та дозволити цифровим технологіям змінити поточний напрямок роботи людей, щодо планування роботи людей та майбутнього людського розвитку. Таким чином буде тривати. Це цікавий напрямок роботи.
Ще один дуже цікавий напрямок роботи – це проблема енергозабезпечення населення на душу населення, як оптимізувати структуру енергозабезпечення на душу населення – це дуже хороший шлях, треба по-новому поглянути на енергозабезпечення та проекти енергопостачання. Якщо розглядати споживання енергії на душу населення кожною людиною, то ця цифра дуже цікава, і до такого процесу також варто додати уяву, щоб зрозуміти сучасний світ. Зараз енергія на душу населення дуже низька, включаючи електроенергію та геотермальну енергію. І ми сподіваємося на подальше збільшення енергії на душу населення. Здається, у нас багато роботи, але насправді навантаження зменшиться після створення цієї платформи.
Як краща команда, ми дуже стурбовані обсягом роботи, яку може виконати кожна людина. Ресурси обмежені, і ми хочемо, щоб усі досягли прогресу. У той же час ми також сподіваємося якнайшвидше досягти найбільшого прогресу, і тоді ми зможемо поділитися інформацією в цій галузі.Це наш напрямок роботи.
*Текстовий запис оформляється відповідно до китайського синхронного перекладу на місці, а наведені вище імена транслітеруються