&format=webp)
Чатботовете вече не са достатъчни: Новите способности на Gemini може би са ключът към AGI
Google демонстрира, че в ерата на бързо развиващия се изкуствен интелект елементарен чатбот към този момент не е задоволителен, с цел да задоволи потребностите на потребителите и бизнеса. По време на годишната конференция I/O в Маунтин Вю, Калифорния, компанията показва амбициозна визия, в която AI към този момент взема решения, работи самодейно и построява схващане за света към себе си.
В центъра на тази визия е серията от модели Gemini, чийто изпълнителен шеф на DeepMind Демис Хасабис вижда като пътя към така наречен неестествен общ разсъдък (AGI), написа WIRED.
Според Хасабис AGI ще пристигна посредством рационализиране на към този момент съществуващите качества в Gemini – като разсъждаване, самостоятелност и моделиране на действителността.
Гугъл показва новите версии на моделите Gemini Flash и Gemini Pro – надлежно най-бързия и най-способния от серията. Pro към този момент надминава съперниците си по данни на LMArena – одобрен бенчмарк за езикови модели.
Една от огромните новости е функционалността Deep Think – нов механизъм, който разрешава на Gemini Pro да „ размишлява “ по метод, по-близък до този на хората. Вместо мигновен отговор, моделът проучва, преценя разновидности и взема решения посредством симулирано размишление. Това изисква повече изчислителна мощност и няколко нови, към момента необявени технологии, изяснява Тулси Доши, продуктов началник на Gemini.
Също по този начин Гугъл показва и нови артикули, основани на Gemini. Един от тях е Mariner – AI сътрудник за браузъра Chrome, който самичък може да извършва задания като онлайн извършване на покупки. Той ще бъде наличен в границите на новия абонамент Гугъл AI Ultra, който ще бъде на цената от $249,99 на месец.
Другият значим артикул е актуализирана версия на Astra – пробен AI помощник, който употребява камерата и микрофона на смарт телефон или смарт очила, с цел да „ схваща “ действителния свят. Astra има способността да разпознава обекти, да търси информация, да употребява приложения и даже да открива аварийни елементи за велосипед, единствено по заложени от потребителя цели.
Доши изяснява, че една от основните цели на AI асистента е да се научи да планува потребностите на потребителите – да вземем за пример да започва търсене в мрежата още преди то да бъде категорично поискано. Въпросът е по какъв начин може да се построи помощник, който е самодеен, без да бъде настойчив.
За да бъде Astra ефикасен, той би трябвало да схваща физическия свят, споделя Хасабис – същото, което прави човешкия разсъдък еластичен дотам. Това значи моделиране на обкръжението, обмисляне и акомодация в придвижване. Точно тези умения ще бъдат от голяма важност освен когато става дума за виртуални асистенти, само че и за идващото потомство хуманоидни роботи.
DeepMind към този момент работи взаимно с Apptroniks – производител на хуманоидни роботи. Други огромни играчи в сферата са Tesla, Figure AI, 1X и Agility. Всички те дават обещание роботи за заводи и хранилища, само че всеобщата им приложимост към момента е лимитирана – точно поради неналичието на разсъдък, който да схваща и приспособява държанието към изменящи се среди.
„ Проблемът в роботиката не е толкоз в самия хардуер, колкото в неналичието на схващане за физическия подтекст “, споделя Хасабис. Това е изключително значимо за домашната среда – надалеч по-непредсказуема от конвейера.
През март Гугъл показва и Gemini Robotics – версия на AI модела, пригодена да ръководи роботи. Но с цел да се приближат до човешко равнище, машините ще би трябвало да станат и по-изобретателни.
„ Могат ли днешните модели да основат Теорията на относителността, в случай че разполагат със същите познания, с които Айнщайн е разполагал през 1900 година? Очевидно не “, споделя Хасабис.
Точно затова Гугъл опитва с творчеството.
DeepMind се връща към своите корени – игрите. Компанията създава нова система, която носи името AlphaEvolve – кодиращ сътрудник, който може да основава нови логаритми за решението на остарели проблеми.
Целта е тези особености да се пренесат оттатък математиката – да вземем за пример в симулации на действителни светове, където AI може да „ учи “, до момента в който играе.
Според Хасабис AGI ще се нуждае от повече от просто игрови модел – необходим ще бъде модел на света, пълноценно схващане за подтекста, в който работи. Точно това е идващото огромно предизвикателство пред разработчиците.
В центъра на тази визия е серията от модели Gemini, чийто изпълнителен шеф на DeepMind Демис Хасабис вижда като пътя към така наречен неестествен общ разсъдък (AGI), написа WIRED.
Според Хасабис AGI ще пристигна посредством рационализиране на към този момент съществуващите качества в Gemini – като разсъждаване, самостоятелност и моделиране на действителността.
Гугъл показва новите версии на моделите Gemini Flash и Gemini Pro – надлежно най-бързия и най-способния от серията. Pro към този момент надминава съперниците си по данни на LMArena – одобрен бенчмарк за езикови модели.
Една от огромните новости е функционалността Deep Think – нов механизъм, който разрешава на Gemini Pro да „ размишлява “ по метод, по-близък до този на хората. Вместо мигновен отговор, моделът проучва, преценя разновидности и взема решения посредством симулирано размишление. Това изисква повече изчислителна мощност и няколко нови, към момента необявени технологии, изяснява Тулси Доши, продуктов началник на Gemini.
Също по този начин Гугъл показва и нови артикули, основани на Gemini. Един от тях е Mariner – AI сътрудник за браузъра Chrome, който самичък може да извършва задания като онлайн извършване на покупки. Той ще бъде наличен в границите на новия абонамент Гугъл AI Ultra, който ще бъде на цената от $249,99 на месец.
Другият значим артикул е актуализирана версия на Astra – пробен AI помощник, който употребява камерата и микрофона на смарт телефон или смарт очила, с цел да „ схваща “ действителния свят. Astra има способността да разпознава обекти, да търси информация, да употребява приложения и даже да открива аварийни елементи за велосипед, единствено по заложени от потребителя цели.
Доши изяснява, че една от основните цели на AI асистента е да се научи да планува потребностите на потребителите – да вземем за пример да започва търсене в мрежата още преди то да бъде категорично поискано. Въпросът е по какъв начин може да се построи помощник, който е самодеен, без да бъде настойчив.
За да бъде Astra ефикасен, той би трябвало да схваща физическия свят, споделя Хасабис – същото, което прави човешкия разсъдък еластичен дотам. Това значи моделиране на обкръжението, обмисляне и акомодация в придвижване. Точно тези умения ще бъдат от голяма важност освен когато става дума за виртуални асистенти, само че и за идващото потомство хуманоидни роботи.
DeepMind към този момент работи взаимно с Apptroniks – производител на хуманоидни роботи. Други огромни играчи в сферата са Tesla, Figure AI, 1X и Agility. Всички те дават обещание роботи за заводи и хранилища, само че всеобщата им приложимост към момента е лимитирана – точно поради неналичието на разсъдък, който да схваща и приспособява държанието към изменящи се среди.
„ Проблемът в роботиката не е толкоз в самия хардуер, колкото в неналичието на схващане за физическия подтекст “, споделя Хасабис. Това е изключително значимо за домашната среда – надалеч по-непредсказуема от конвейера.
През март Гугъл показва и Gemini Robotics – версия на AI модела, пригодена да ръководи роботи. Но с цел да се приближат до човешко равнище, машините ще би трябвало да станат и по-изобретателни.
„ Могат ли днешните модели да основат Теорията на относителността, в случай че разполагат със същите познания, с които Айнщайн е разполагал през 1900 година? Очевидно не “, споделя Хасабис.
Точно затова Гугъл опитва с творчеството.
DeepMind се връща към своите корени – игрите. Компанията създава нова система, която носи името AlphaEvolve – кодиращ сътрудник, който може да основава нови логаритми за решението на остарели проблеми.
Целта е тези особености да се пренесат оттатък математиката – да вземем за пример в симулации на действителни светове, където AI може да „ учи “, до момента в който играе.
Според Хасабис AGI ще се нуждае от повече от просто игрови модел – необходим ще бъде модел на света, пълноценно схващане за подтекста, в който работи. Точно това е идващото огромно предизвикателство пред разработчиците.
Източник: profit.bg
КОМЕНТАРИ