Ce urmează pentru AI? Poate inteligența fizică specifică, mai mult decât inteligența artificială generală. Iată un proiect de teză. (1) În primul rând, AI intră acum în mijlocul ciclului hype. Fiecare tehnologie, oricât de uimitoare ar fi, trece prin asta. Este de fapt unul dintre cele mai bune momente pentru a investi și a construi odată ce spațiul începe să se subțieze. (2) În al doilea rând, AI este atât foarte utilă pentru căutare, rezumat, vizualizare și prototipare, cât și o sursă extrem de enervantă de spam, escrocherii și slop. Prea mulți se vor concentra doar pe dezavantaje. (3) În al treilea rând, platoul exact al IA este destul de neașteptat. Faptul că modelele actuale par să fi atins un vârf la "căutare și rezumat web mult mai bune" nu este locul în care majoritatea l-ar fi fixat în 2022. Perturbarea Google este o realizare istorică, dar nu este zeul mașinii. (4) O teză pentru care modelele s-au stabilizat în acest fel este că IA digitală în stil LLM *este* doar repetare, mai degrabă decât gândire cu adevărat. Este în aval, nu în amonte. Acum, puteți ajunge mult mai departe decât credeți majoritatea. Dar nu poți ajunge până la gânduri noi. (5) Asta duce la un alt punct: așa cum am mai spus, IA digitală o face de la mijloc la mijloc, nu de la un capăt la altul. Pentru că blocajul pentru inteligența artificială digitală este solicitarea și verificarea. (6) Cu toate acestea, IA *fizică* – în sensul de ghidare robotică – *poate* să facă lucrurile de la un capăt la altul, deși după o investiție de multă energie în cazuri limită. De exemplu, mașinile autonome te pot duce acum din punctul A în punctul B. O fac de la un capăt la altul. (7) Deci, problemele fizice ale lumii extrem de bine specificate și valoroase din punct de vedere economic, cum ar fi "conducerea din punctul A în punctul B", ar trebui să vedem progrese semnificative ale IA. Numiți asta inteligență fizică specifică. (8) Roboții chinezi, în special, vor îndeplini sarcină după sarcină, în mulți factori de formă dincolo de mașini sau umanoizi. Roboții de trotuar și dronele de livrare sunt deja live în China, alături de mașinile autonome, iar sectorul lor hardware se accelerează. (9) Un motiv pentru a fi mai pe termen scurt Optimistul în ceea ce privește inteligența fizică specifică, mai degrabă decât inteligența artificială generală, este că lumea fizică este reală, în timp ce lumea digitală poate fi fictivă. @drfeifei a subliniat că conceptul de manual de locație și cartografiere simultană (SLAM) este de fapt un model explicit al lumii fizice, ceva ce știm cu toții că lipsește în domeniul digital. (10) În special, dacă aveți N roboți diferiți care fac SLAM (sau echivalent) și își încarcă datele senzorilor într-o bază de date centrală, toți învață într-un fel din aceeași lume fizică și unii de la alții. Milioanele de kilometri de antrenament parcurși de mașini autonome arată că această strategie funcționează. (11) Comparați acest lucru cu lumea digitală. Textul poate fi fals, poate fi fictiv și într-adevăr este adesea așa. Și acest lucru este de două ori mai adevărat, deoarece textul AI pătrunde pe web. (12) Deci roboții N care simt lumea fizică vor converge către o realitate consensuală. Un robot Unitree și un robot Tesla vor percepe aceleași obiecte. În schimb, agenții N din lumea digitală continuă să ingereze text și imagini, ceea ce poate fi și va fi inconsecvent. (13) În absența semnăturilor digitale, datele online utilizate pentru antrenamentul IA nu vor fi doar inconsecvente din punct de vedere intern, ci și false în moduri subtile sau profunde. Într-adevăr, modelele AI răspândite asigură că multe date digitale (în afara granițelor digitale dure) vor deveni false, sau slop, sau agenți AI care vorbesc între ei....