Що буде далі зі штучним інтелектом? Можливо, фізично специфічний інтелект, більше, ніж штучний загальний інтелект. Наводимо чернетку тези. (1) По-перше, штучний інтелект зараз входить у корито циклу ажіотажу. Кожна техніка, якою б дивовижною вона не була, проходить через це. Насправді це один із найкращих часів для інвестування та будівництва, коли простір починає рідшати. (2) По-друге, штучний інтелект є надзвичайно корисним для пошуку, узагальнення, візуалізації та створення прототипів, а також є дуже дратівливим джерелом спаму, шахрайства та недбалих протоколів. Занадто багато хто зосередиться виключно на мінусах. (3) По-третє, точне плато ШІ є досить несподіваним. Той факт, що поточні моделі, схоже, досягли вершини в «набагато кращому веб-пошуку та резюме», не там, де більшість могла б прив'язати його до цього у 2022 році. Підрив роботи Google – це історичне досягнення, але це не бог-машина. (4) Одна з тез про те, чому моделі вийшли на плато таким чином, полягає в тому, що цифровий штучний інтелект у стилі LLM насправді просто повторює, а не справді думає. Це нижче за течією, а не вгору за течією. Тепер ви можете піти з цим набагато далі, ніж більшість думала. Але ви не можете дійти до нових думок. (5) Звідси випливає ще один момент: як я вже говорив раніше, цифровий штучний інтелект робить це від середини до середини, а не від кінця до кінця. Тому що вузьким місцем для цифрового ШІ є підказка та перевірка. (6) Однак *фізичний* штучний інтелект — у сенсі роботизованого керівництва — може виконувати речі від початку до кінця, хоча й після того, як буде вкладено багато енергії в периферійні випадки. Наприклад, безпілотні автомобілі тепер дійсно можуть доставити вас з пункту А в пункт Б. Вони роблять це від початку до кінця. (7) Отже, надзвичайно добре визначені та економічно цінні проблеми фізичного світу, такі як «проїзд з точки А в точку Б», є тими, де ми повинні побачити значний прогрес ШІ. Назвіть це фізичним специфічним інтелектом. (8) Китайські роботи, зокрема, виконують завдання за завданням, у багатьох форм-факторах, що виходять за рамки просто автомобілів або гуманоїдів. Роботи на тротуарах і дрони-кур'єри вже працюють в Китаї, поряд з безпілотними автомобілями, і їх сектор обладнання прискорюється. (9) Одна з причин бути більш короткостроковими Оптимізм щодо фізично специфічного інтелекту, а не штучного загального інтелекту, полягає в тому, що фізичний світ реальний, тоді як цифровий світ може бути вигаданим. @drfeifei звернув увагу на те, що хрестоматійна концепція одночасного розташування та картографування (SLAM) насправді є явною фізичною моделлю світу, чого, як ми всі знаємо, не вистачає в цифровій сфері. (10) Зокрема, якщо у вас є N різних роботів, які виконують SLAM (або еквівалент) і завантажують дані своїх датчиків у центральну базу даних, всі вони в певному сенсі вчаться на одному фізичному світі та один на одному. Мільйони тренувальних кілометрів, пройдених на безпілотних автомобілях, показують, що ця стратегія працює. (11) Порівняйте це з цифровим світом. Текст може бути фальшивим, він може бути вигаданим, і дійсно часто так і є. І це вдвічі більше, оскільки текст зі штучним інтелектом проникає в Інтернет. (12) Таким чином, N роботів, які відчувають фізичний світ, зійдуться на консенсусній реальності. Робот Unitree і робот Tesla будуть сприймати одні і ті ж об'єкти. На противагу цьому, N-агенти в цифровому світі просто продовжують поглинати текст і зображення, що може бути і буде суперечливим. (13) За відсутності цифрових підписів онлайн-дані, які використовуються для навчання ШІ, будуть не просто внутрішньо суперечливими, але й підробленими тонким або глибоким чином. Дійсно, широко поширені моделі штучного інтелекту гарантують, що багато цифрових даних (за межами жорстких цифрових кордонів) стануть фальшивими, або недбалими, або агентами штучного інтелекту будуть спілкуватися один з одним....