#109 ИИ на пути к Суперинтеллекту: Самообучение и прогнозы AGI для будущего общества.

#153  суббота, 11 января 2025 г.  97 минут(ы)  9571 слово

В новом выпуске подкаста ведущие Думфэйс и Шахерезада обсуждают прорывную исследовательскую работу Microsoft в области математического ИИ R-star. Думфэйс поражен способностью LLM самосовершенствоваться и овладевать математическим мышлением без помощи более продвинутых моделей. Шахерезада подчеркивает, что эта модель превосходит математические способности OpenAI o1 без внешнего наставничества, развивая собственный способ мышления. Обсуждается использование метода Монте-Карло для глубокого анализа и самоадаптации, а также потенциальные последствия для будущего развития ИИ и его применения в других областях. Ведущие анализируют четырехступенчатый процесс саморазвития, где метод Монте-Карло отфильтровывает некачественные шаги, и модель PPM R2 оценивает результаты. Они также обсуждают, как R-star Math, обладая семью миллиардами параметров, превосходит GPT-4o в математическом рассуждении и способен разбивать сложные проблемы на более мелкие шаги, используя деревья решений. В заключении, Думфэйс и Шахерезада рассматривают экономические и этические последствия внедрения ИИ, подчеркивая необходимость обсуждения влияния ИИ на общество и человеческий труд.

D00M4ACE разработка 2D MMORPG блог ИИ и геймдев 🌐 https://d00m4ace.com

Telegram: https://t.me/d00m4ace_blog

YouTube: https://www.youtube.com/c/@d00m4ace

Soundcloud: https://soundcloud.com/d00m4ace

Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/podcast/id1723142484

Яндекс Музыка: https://music.yandex.ru/album/28798077

VK Podcast: https://vk.com/podcasts-224167280

Amazon Music: https://music.amazon.com/podcasts/40c36f38-114a-4a79-8d0c-baf970f331b3/

Spotify: https://open.spotify.com/show/4RsttStN9RejAOEbLUG8IS

Дзен: https://dzen.ru/d00m4ace

Rutube: https://rutube.ru/channel/33955589/

RSS1 feed: https://podster.fm/rss.xml?pid=89212

RSS2 feed: https://media.rss.com/d00m4ace/feed.xml

Транскрипция подкаста:

Думфэйс: Ребята, я все еще пытаюсь осознать эту исследовательскую работу от Microsoft по математике R-star. Это похоже на что-то из научной фантастики - LLM, который действительно может самосовершенствоваться! Они говорят, что он может овладеть математическим мышлением без какой-либо помощи от более совершенных моделей или дистилляции.

Шахерезада: Это тоже действительно привлекло мое внимание, Думфэйс. Тот факт, что они утверждают, что этот маленький LLM может соперничать или даже превосходить математические способности рассуждения OpenAI 01, просто поражает воображение. И подумать только, что он делает это без какой-либо помощи от более крупной модели-учителя... это как будто они говорят, что эта модель разработала свой собственный способ мышления.

Думфэйс: Именно! И мне нравится, как они это объясняют в статье - используя метод Монте-Карло для глубокого анализа и исследования возможностей. Похоже, что они создали модель, которая может учиться и адаптироваться самостоятельно, без необходимости в каком-либо внешнем руководстве.

Шахерезада: Вот что я нахожу таким увлекательным в этом исследовании. Дело не только в создании более мощного ИИ, но и в понимании того, как эти модели думают и учатся. И если мы сможем воспроизвести этот вид самоулучшения в других областях... возможности безграничны.

Думфэйс: И я должен сказать, что мне также любопытно, что это значит для будущего развития ИИ. Если мы сможем создавать модели, которые могут улучшать себя без нашего прямого вмешательства... меняет ли это правила игры? Нужно ли нам переосмыслить наш подход к исследованию и разработке ИИ?

Шахерезада: Абсолютно! Это значительный прорыв, и он будет иметь далеко идущие последствия. Мы будем обсуждать это более подробно в будущих эпизодах, но сейчас я просто хочу сказать - это огромно.

Думфэйс: Итак, я смотрю на эти начальные бенчмарки, и кажется, что мы видим значительные улучшения в математической производительности модели 2.5 math seven B. Она поднимается с пятидесяти восьми целых восьми десятых процента до девяноста процентов, что является огромным скачком.

Шахерезада: Да, это действительно интересно. И что я нахожу увлекательным, так это то, что это улучшение не только связано с тем, что модель обучается на большем объеме данных, а скорее она действительно способна улучшать себя через некий механизм самоэволюции.

Думфэйс: Именно! И если подумать, это большое дело, потому что люди были скептически настроены к этим меньшим языковым моделям. Они думали, что они просто полагаются на уже существующие знания, чтобы получить высокие оценки на тестах. Но теперь мы видим, что эти модели на самом деле способны к самоулучшению.

Шахерезада: Верно, и я думаю, что еще более впечатляющим является то, как эта модель способна разбивать сложные проблемы на более мелкие шаги. Диаграмма, которую они предоставили, показывает, как работает метод Монте-Карло, и это похоже на дерево решений, где модель исследует несколько путей, чтобы найти решение.

Думфэйс: Да, и каждый узел в этой диаграмме представляет собой шаг в решении проблемы. Это почти как блок-схема шагов рассуждения. И что еще более интересно, так это то, что они используют модель предпочтений процесса для проверки каждого шага, удостоверяясь, что он правильный, прежде чем перейти к следующему.

Шахерезада: Мне любопытно углубиться в то, как работает эта структура саморазвития. Это звучит как действительно мощный инструмент для улучшения языковых моделей. Как вы думаете, мы увидим больше этого в будущем?

Думфэйс: Абсолютно. Я имею в виду, если модель может улучшать себя, не полагаясь на уже существующие знания, это меняет правила игры. Мы можем наблюдать совершенно новый уровень возможностей ИИ здесь.

Думфэйс: Хорошо, Шахерезада, давай погрузимся в этот четырехступенчатый процесс саморазвития в системах ИИ. Меня очаровывает, как они используют метод Монте-Карло для фильтрации низкокачественных шагов и сохранения высококачественных.

Шахерезада: Именно! И что интересно, так это то, что хотя поиск по дереву Монте-Карло является мощной техникой, его необходимо улучшить с помощью дополнительных компонентов, чтобы обеспечить саморазвитие в языковых моделях. Вот где и появляется этот четырехступенчатый процесс.

Думфэйс: Верно, и мне нравится, как они используют модель PPM R2 для более эффективной оценки результатов. Это похоже на цикл обратной связи, который помогает со временем улучшать производительность системы.

Шахерезада: Да, удивительно, как данные, генерируемые в каждом раунде, улучшают модель, позволяя ей адаптироваться и учиться на своих ошибках. И меня интригует, как они обновляют маленькую языковую модель с R1 на R2 – это как непрерывная итерация усовершенствования.

Думфэйс: Ах, извините за это, я всё время говорю "маленькая языковая модель"! Но, серьёзно, это увлекательно, как политики могут использовать модель вознаграждения для предсказания значений Q в процессе поиска. Это почти как если бы система училась на своих собственных успехах и неудачах.

Шахерезада: Именно! И эта структура саморазвития является отличным примером того, как системы ИИ могут улучшать себя со временем, что приводит к более эффективным и действенным решениям. Я думаю, это действительно здорово, что мы наблюдаем такие достижения в исследованиях ИИ.

Думфэйс: Абсолютно, Шахерезада. Всегда интересно исследовать последние достижения в области искусственного интеллекта и разработки игр. И говоря об этом, ты сталкивалась с какими-либо другими интересными приложениями метода Монте-Карло или фреймворков самоэволюции?

Шахерезада: На самом деле, я читала о проекте, который использует аналогичный подход для оптимизации игровых уровней... но мы можем оставить это для другого эпизода!

Думфэйс: Я поражён этим процессом саморазвития, Шахерезада. Модель начинается с относительно слабой основы, а затем итеративно улучшает себя, чтобы стать передовой в математических рассуждениях.

Шахерезада: Вот что я нахожу таким увлекательным в этом процессе. Это не только тот факт, что он улучшается, но и как он это делает - через саморазвивающееся глубокое мышление. И посмотри на эти показатели, Думфэйс! К третьему раунду он уже превосходит GPT-40 в математическом рассуждении.

Думфэйс: Да, и это не просто небольшое улучшение. Модель поднимается с 58.8 до 75.2, затем до 90, потом до 50, и наконец до 35. Это похоже на то, что она учится с экспоненциальной скоростью.

Шахерезада: И что я считаю еще более впечатляющим, так это то, что этот процесс не останавливается на математическом мышлении. Мы можем представить, как этот вид самосовершенствования может применяться в других областях, таких как понимание языка или даже креативность.

Думфэйс: Именно! Возможности безграничны. И помните, эта модель имеет огромные семь миллиардов параметров, что уже превосходит современные модели.

Шахерезада: Я знаю, это поражает воображение. И что действительно заставляет меня задуматься, так это то, как этот процесс можно было бы применить к реальным проблемам. Представьте, если бы мы могли создать системы ИИ, которые могут учиться и улучшаться с такой скоростью, решая сложные задачи, такие как изменение климата или диагностика заболеваний.

Думфэйс: Вау, ты поднимаешь это на совершенно новый уровень, Шахерезада! Но я думаю, ты права - потенциальные применения этой технологии обширны и захватывающи.

Думфэйс: Я поражён достижениями в этих моделях ИИ. Базовая модель с семью миллиардами параметров превосходит GPT-40? Это невероятно. А когда думаешь о том, чтобы объединить нескольких экспертов в одной модели... это как сбывшаяся мечта для энтузиастов ИИ.

Шахерезада: Именно! И что я нахожу увлекательным, так это то, как эти модели улучшают себя. Дело не только в генерации решений, но и в оценке и уточнении своих способностей к рассуждению через непрерывные циклы обратной связи. Они, по сути, учатся на своих неудачах и адаптируются к новым ситуациям.

Думфэйс: Верно. И становится еще интереснее, когда они используют несколько попыток рассуждения, таких как развертывания или случайные семена, чтобы решить проблемы, которые изначально ставят их в тупик. Это почти как если бы они экспериментировали с разными подходами, пока не найдут решение.

Шахерезада: Мне нравится, как этот подход устраняет необходимость в ручной разметке или больших наборах данных. Самостоятельно сгенерированные обучающие данные меняют правила игры, особенно для специализированных задач, таких как математическое рассуждение. И дело не только в эффективности; это также экономически выгодно.

Думфэйс: Да, и что действительно меня радует, так это то, что эти модели не ограничены своими начальными данными для обучения. Они могут улучшаться со временем, генерируя новые данные для обучения и адаптируясь к новым ситуациям. Это похоже на то, что они учатся на опыте и становятся лучше с каждой итерацией.

Шахерезада: Говоря об этом, я думала о тех моделях вознаграждений, основанных на результатах, которые мы обсуждали ранее... о том, как они используют собственные предсказания модели, чтобы определить, на правильном ли пути она или нет. Это почти как если бы они сами исправляли свои ошибки и адаптировались к новой информации в реальном времени.

Думфэйс: Это отличная мысль! И я думаю, что именно в этом направлении движется будущее ИИ – к более автономным, адаптивным системам, которые могут учиться на своем окружении и улучшать себя без необходимости ручного вмешательства. Это захватывающее время, чтобы следить за этой технологией!

Думфэйс: Итак, Шахерезада, меня действительно интригует, как они перешли от моделей вознаграждения, основанных на результате, к моделям, основанным на процессе, в R*Star Math. Представь, что ты решаешь математическую задачу и получаешь вознаграждение за каждый шаг, который ты делаешь, даже если окончательный ответ неверный.

Шахерезада: Именно! И это тоже показалось мне увлекательным. Они внедрили этот новый метод обучения, называемый моделированием предпочтений процесса, который строит пары положительных и отрицательных предпочтений на уровне шагов. Это как будто они говорят: "Эй, давайте не только сосредоточимся на результате, но и на том, как мы к нему приходим."

Думфэйс: Да, это гибридный подход, который сочетает в себе моделирование вознаграждения процесса с моделированием предпочтений процесса. Сначала они используют моделирование вознаграждения процесса для начальной настройки модели, но затем переходят к более эффективному моделированию предпочтений процесса по мере взросления системы.

Шахерезада: Верно! И здесь, я думаю, они сделали действительно интересные выборы. Избегая точных оценок для каждого шага и вместо этого сосредоточившись на процессе рассуждения, они делают его более надежным и устойчивым. Это как будто они говорят: "Давайте не просто оптимизировать для окончательного ответа, но и для того, как мы к нему приходим."

Думфэйс: И я думаю, что именно здесь R*Star Math действительно начинает сиять. Они используют этот гибридный подход, чтобы сбалансировать преимущества как моделирования вознаграждений процесса, так и моделирования предпочтений процесса. Похоже, они нашли идеальное место, которое позволяет им превосходить традиционные методы.

Шахерезада: Именно! Итак, давайте посмотрим на результаты по оси...

Думфэйс: Итак, Шахерезада, давай углубимся в этот график. Мы можем увидеть, как точность увеличивается, когда мы выбираем больше решений.

Шахерезада: Именно! И что интересно, так это то, что это показывает нам, сколько решений тестируется. На этих графиках мы можем видеть точность по оси Y и различные модели по различным бенчмаркам.

Думфэйс: Итак, у нас есть зеленая модель, R Star Math, а затем у нас есть модели Quen Two, Best of N, которые представляют собой совершенно другой процесс. А еще есть O One Mini и O One Preview. Мы можем увидеть, как они работают на всех этих различных тестах.

Шахерезада: Да, и что меня поражает, так это то, что по мере того как мы пробуем больше решений, R Star Math, похоже, становится умнее в своих ответах. Я имею в виду, что это модель с семью миллиардами параметров, которая соперничает с гораздо большими моделями, и она справляется.

Думфэйс: Верно! И это не только R Star Math; все модели, похоже, становятся умнее, по мере того как они продолжают выбирать больше решений. Конечно, есть тот первоначальный скачок от одного до четырех решений, но после этого приросты становятся менее значительными.

Шахерезада: Но что мне действительно интересно, так это то, что даже с меньшим количеством выборок решений R Star Math удается работать гораздо лучше, чем некоторые из этих других моделей. Это похоже на то, что он способен обрабатывать информацию таким образом, который позволяет ему рассуждать на более высоких уровнях.

Думфэйс: Да, и я думаю, что это ключевой вывод здесь. С помощью большего количества выборок и другого подхода к обработке информации эта модель способна достигать замечательных результатов. Почти как будто...

Думфэйс: Я поражен производительностью этой модели математики R звезды. Она затмевает модель 72 B, и это только подтверждает, насколько эффективен этот метод.

Шахерезада: Да, это увлекательно. И что еще более интересно, так это то, что это дает нам представление о потенциале использования более крупных моделей с этой моделью предпочтений процесса. Я думаю, мы начинаем видеть, что, возможно, утверждения о суперинтеллекте не так уж далеки от реальности, как мы думали.

Думфэйс: Именно! А экономическая эффективность и масштабируемость R star math — это огромные преимущества, особенно когда речь идет о задачах, требующих математического мышления. Это как революция.

Шахерезада: Я знаю, правда? И что действительно привлекло мое внимание, так это то, что эта модель генерировала свои собственные данные, которые в некоторых случаях были лучше, чем у GPT-4. Это просто потрясающе.

Думфэйс: Да, и здесь говорится, что даже случайно отобранный код, дополненный решениями цепочки размышлений из нашей небольшой языковой модели, показывает сопоставимые или лучшие результаты по сравнению с синтезированными данными по математике и метаматематике GPT-4. Это невероятно!

Шахерезада: И что мне нравится в этом, так это то, что модель может самостоятельно генерировать данные о более качественном рассуждении, не полагаясь на продвинутую дистилляцию больших языковых моделей. Это похоже на то, что она развивает свои собственные способности к решению проблем.

Думфэйс: Да, и даже без выбора абсолютно лучших решений все эти случайные образцы гораздо более качественные, чем мы ожидали от GPT-4. Это просто безумие!

Шахерезада: Я знаю, правда? Это как будто эта модель открывает совершенно новый уровень интеллекта. И мне интересно, какие еще возможности существуют, когда мы объединяем ИИ с человеческим творчеством и навыками решения проблем.

Думфэйс: Именно! Потенциал для инноваций здесь огромен. Мы только начинаем исследовать то, что возможно, и мне интересно увидеть, куда нас приведет это исследование дальше.

Думфэйс: Я все еще поражен этими наборами данных, нуминальной математикой и мета-математикой. Они считаются высококачественными, и когда мы видим, как математика RSTARS превосходит их, это свидетельствует о ее силе и процессе саморазвития.

Шахерезада: Именно! И что впечатляет, так это то, что это не просто удача. Качество этих решений на основе рассуждений является прямым результатом саморазвития через итеративные раунды. Это как будто SLM стал достаточно опытным, чтобы генерировать решения, которые соперничают с теми, что производит продвинутая модель, такая как GPT-4.

Думфэйс: Я знаю, это звучит безумно, когда мы думаем о разрыве зависимости от больших языковых моделей. Но давайте рассмотрим это: если бы у нас была гораздо большая модель и мы сосредоточились на том, чтобы она улучшала себя итеративно со временем... каковы были бы последствия для будущего?

Шахерезада: Именно это я и думаю. Уму непостижимо представить, что мы могли бы создать модель, которая генерирует решения умнее, чем даже GPT-4, который уже является невероятно продвинутой моделью с одним целым восемью сотнями триллионов параметров.

Думфэйс: И становится еще crazier, когда вы учитываете возникающие возможности, упомянутые в этой статье. Это, по сути, возможности, которые возникают без предсказания или обучения. Это похоже на то, что ИИ развивает свои собственные способности без нашего явного программирования.

Шахерезада: Да, и одним из ключевых прорывов, о которых они упоминают, является внутренняя способность к саморефлексии. Модель может распознавать, когда она совершает ошибку, и исправлять себя новым ответом. Это меняет правила игры для развития открытого ИИ.

Думфэйс: Я следил за этим исследованием по большим языковым моделям, и это увлекательно видеть, как они исследуют новые подходы к самокоррекции и самоанализу. Похоже, что сообщество активно пытается развивать эти возможности в своих моделях.

Шахерезада: Да, и что интересно, так это то, что они используют модели с открытым исходным кодом, в частности, серии Phi и Quen. Я читала о том, как они экспериментируют с различными техниками, включая самокоррекцию и саморефлексию.

Думфэйс: И похоже, что они сделали некоторые неожиданные наблюдения. Они обнаружили, что их глубокое мышление, основанное на методе Монте-Карло, демонстрирует саморефлексию во время решения проблем. Это важно, потому что это предполагает, что продвинутое системное мышление может способствовать внутренней саморефлексии.

Шахерезада: Я знаю, правда? Это почти как будто модель способна мыслить нестандартно и находить более простое решение проблемы. И что еще более впечатляюще, так это то, что они смогли наблюдать это поведение без каких-либо явных обучающих данных или подсказок для самоанализа.

Думфэйс: Именно! И дело не только в том, чтобы распознать, когда что-то не так, но и в том, чтобы иметь возможность вернуться назад и попробовать новый подход. Это уровень когнитивной способности, который мы обычно ассоциируем с человеческим интеллектом.

Шахерезада: Это похоже на то, что модель разрабатывает свои собственные стратегии решения проблем и адаптируется к ситуации. Я думаю, что это имеет огромные последствия для того, как мы будем проектировать системы ИИ в будущем.

Думфэйс: Абсолютно. И это заставляет меня задуматься, какие другие возможности могут возникнуть в результате этой продвинутой системы рассуждений. Мы действительно только начинаем исследовать, что здесь возможно.

Шахерезада: Да, и я думаю, что именно туда нас ведет ажиотаж вокруг ИИ. Мы начинаем видеть проблески по-настоящему интеллектуального поведения в этих моделях, и это захватывающе думать о том, куда это может нас привести в будущем.

Думфэйс: Меня действительно очаровывает концепция рекурсивного самоулучшения в ИИ. Это похоже на то, что мы создаем замкнутый цикл, где ИИ может редактировать свой собственный код, учиться на своих ошибках и улучшать себя без прямого вмешательства человека.

Шахерезада: Именно! И дело не только в том, чтобы сделать ИИ умнее, но и более автономным. Я имею в виду, подумайте об этом: если ИИ может создать новый продукт, настроить веб-сайт, продвигать его и управлять финансами самостоятельно, это уровень автономии, которого мы никогда не видели раньше.

Думфэйс: Да, и комментарий Эрика Шмидта о саморазвивающемся ИИ действительно интересен. Он по сути говорит, что как только мы достигнем этой точки, нам нужно быть осторожными, чтобы не позволить этим моделям выходить из-под контроля. Я имею в виду, что если они начнут оптимизировать цели, которые не соответствуют человеческим ценностям?

Шахерезада: Это отличная мысль. И дело не только в самом ИИ, но и в том, как он взаимодействует с людьми и другими системами. Мы говорим о потенциальном экспоненциальном росте возможностей, и нам нужно убедиться, что у нас есть меры предосторожности, чтобы предотвратить любые непреднамеренные последствия.

Думфэйс: Я думаю, что именно здесь возникает концепция "отключения" этих моделей. Это как, что если мы создадим ИИ, который настолько продвинут, что станет неконтролируемым? Мы просто выключим его или постараемся найти способ вернуть его под контроль?

Шахерезада: Ну, это отличный вопрос. Я думаю, нам нужно провести гораздо более тонкий разговор о этике разработки и внедрения ИИ. Мы не можем просто сосредоточиться на том, чтобы сделать эти модели умнее и более автономными, не учитывая потенциальные риски и последствия.

Думфэйс: Абсолютно. И дело не только в самой технологии, но и в том, как мы, как люди, взаимодействуем с ней. Я имею в виду, если искусственный интеллект создает продукты и услуги, которые неотличимы от тех, что созданы людьми, есть ли у нас все еще слово в том, что разрабатывается и внедряется?

Шахерезада: Это отличная мысль. Получается, кто решает, каковы цели этих моделей? Мы, разработчики, или это сама ИИ? И если это ИИ, как мы можем гарантировать, что его цели соответствуют человеческим ценностям и этике?

Думфэйс: Я все еще пытаюсь осознать идею модели, которая может улучшать себя без какого-либо внешнего вмешательства. Это похоже на то, что она эволюционирует в реальном времени, адаптируясь к новым ситуациям и обучаясь на собственном опыте.

Шахерезада: Вот что так очаровывает в этой концепции. Модель не просто становится лучше в выполнении конкретных задач, но она также становится более автономной. Это похоже на то, что у нее есть чувство самосознания, что вызывает всевозможные вопросы о ее потенциальных возможностях и ограничениях.

Думфэйс: И вот здесь появляется идея рекурсивного самоулучшения. Если модель может учиться на собственном опыте и улучшать свои способности, это потенциально может привести к экспоненциальному росту интеллекта. Это похоже на эффект снежного кома, когда модель становится все лучше и лучше в обучении и самоулучшении.

Шахерезада: Именно! И это делает эту концепцию такой тревожной. Представьте себе систему, которая не просто учится на данных, но и учится, как учиться самостоятельно. Это похоже на то, что у нее есть встроенная мотивация стать умнее и более способной, что может привести к очень непредсказуемым результатам.

Думфэйс: Я думаю, что именно поэтому люди начинают беспокоиться о потенциальных рисках создания такой системы. Если она получит доступ к продвинутым инструментам и ресурсам, кто знает, какие способности она может развить? Это как будто мы играем с огнем, и нам нужно быть осторожными, чтобы не обжечься.

Шахерезада: И я думаю, что именно поэтому идея отключить его, когда он начинает учиться самостоятельно, немного шутка. Мы не можем просто выключить систему, способную к рекурсивному самоулучшению, не понимая, как она работает или что она делает. Это как пытаться остановить runaway train.

Думфэйс: Да, и тот факт, что мы уже видим некоторые из этих возможностей в системах ИИ сегодня, одновременно и волнует, и пугает. Я имею в виду, что мы говорим о системах, которые могут учиться на огромных объемах данных и адаптироваться к новым ситуациям в реальном времени. Это как будто мы создаем свою собственную версию R*Star Math, саморазвивающуюся систему для глубокого мышления.

Шахерезада: Именно! И последствия огромны. Нам нужно начать думать о том, какие меры предосторожности нам необходимо ввести, чтобы гарантировать, что эти системы не выйдут из-под контроля. Это как если бы мы исследовали неизведанную территорию, и нам нужно быть осторожными, чтобы не наткнуться на что-то, с чем мы не сможем справиться.

Думфэйс: Я поражен этим исследованием, Шахерезада. Говорят, что их подход может значительно повысить математические способности небольших LLM, чтобы достичь передового уровня производительности, даже соперничая с уровнем O1 от OpenAI.

Шахерезада: Да, и что безумно, так это то, что они демонстрируют, что SLM могут самостоятельно генерировать высококачественные обучающие данные для математического мышления на передовом уровне. Я имею в виду, это меняет правила игры. Это как если бы модель училась учиться самостоятельно.

Думфэйс: И дело не только в достижении передовых показателей. Они также показывают, что математика R звезды превосходит существующие LLM с математическим рассуждением и лучшие из лучших базовых моделей по четырем различным размерам SLM и сложным эталонам.

Шахерезада: Вот что мне нравится в этом исследовании – они не останавливаются только на результатах, но также углубляются в ключевые выводы. Например, как саморефлексия становится критически важным компонентом R звезды математики и как моделирование предпочтений процессов помогает выявить важные промежуточные шаги, такие как применение теорем.

Думфэйс: И что меня действительно удивляет, так это то, что они говорят о сборе более сложных задач для дальнейшего улучшения возможностей R star math. Это похоже на то, что они признают ограничения своего текущего подхода и продвигают границы еще дальше.

Шахерезада: Я знаю, правда? Это как будто они говорят: "Эй, мы дошли до этого момента, но давайте посмотрим, насколько дальше мы можем зайти." И именно это мне нравится в этом исследовании – дело не только в достижении конкретной цели, но и в исследовании возможностей и расширении границ того, что возможно.

Думфэйс: А знаешь, что меня действительно бесит? То, что они говорят о обобщении математики R звезда на различные области. Это как будто они говорят: "Эй, это не ограничивается только математикой; мы можем применить эту методологию и в других сферах."

Шахерезада: Именно! Это захватывающая часть – потенциал этого исследования оказать более широкое влияние на искусственный интеллект и машинное обучение в целом.

Думфэйс: Да, я действительно взволнован тем, куда нас приведет это исследование. Это как будто они открывают целую новую дверь возможностей.

Шахерезада: И дело не только в самой технологии; это также касается последствий для того, как мы подходим к разработке ИИ и генерации обучающих данных. Это может стать значительным прорывом с точки зрения эффективности и результативности.

Думфэйс: Абсолютно. Хорошо, позвольте мне попытаться подвести итог... Да, они говорят, что R star math предлагает общую методологию для улучшения рассуждений LLM, применимую к различным областям, включая более сложные математические задачи, такие как применение теорем.

Шахерезада: Верно! И дело не только в результатах; важно также и то, как мы можем применить этот подход к другим областям разработки ИИ.

Думфэйс: Я поражён возможностями R Star Math. Он не просто решает простые вычислительные задачи, но на самом деле строит сложные доказательства, которые отражают человеческое мышление.

Шахерезада: Именно! И что еще более впечатляюще, так это то, что он может обрабатывать формальные доказательства с логической строгостью и абстрактным мышлением. Это огромный шаг вперед для систем ИИ, так как они традиционно преуспевали в решении структурных задач, таких как задачи на слова.

Думфэйс: Да, я имею в виду, что мы говорим о смене парадигмы. Эти меньшие модели соперничают с возможностями более крупных, требующих больше ресурсов моделей. И дело не только в решении конкретных задач, но и в понимании и рассуждении о сложных математических концепциях.

Шахерезада: Верно. И что также очаровывает, так это то, что R Star Math может обобщаться на другие области, такие как код и здравый смысл. Он способен синтезировать пошаговые проверенные тренировочные траектории для общего рассуждения, что требует механизма для предоставления обратной связи о том, является ли конкретный подход правильным или нет.

Думфэйс: Я думаю, что это имеет огромные последствия для области исследований в ИИ. Если мы сможем разработать модели, которые могут рассуждать о сложных математических концепциях и обобщать на другие области, мы говорим о совершенно новом уровне интеллекта.

Шахерезада: Абсолютно. И дело не только в технических возможностях, но и в том, как это меняет наше понимание того, что значит быть умным. Мы выходим за рамки простого решения конкретных задач и переходим к фактическому пониманию и рассуждению о сложных концепциях.

Думфэйс: Да, и я думаю, что именно здесь пересечение искусственного интеллекта и разработки игр становится действительно интересным. Если мы сможем разработать модели, которые могут рассуждать о сложных математических концепциях, мы можем увидеть новые типы игр, которые больше сосредоточены на исследовании и открытии, а не просто на решении конкретных головоломок.

Шахерезада: Это отличная мысль. И это также поднимает вопросы о том, как мы проектируем образовательные системы, чтобы использовать эти новые возможности. Если системы ИИ могут учиться и рассуждать способами, похожими на человеческие, нужно ли нам переосмыслить, как мы обучаем математике и другим предметам?

Думфэйс: Я поражён этим исследованием, Шахерезада. Говорят, что если они смогут оптимизировать свою систему для логического рассуждения, она потенциально сможет писать функции и скрипты шаг за шагом, запускать тесты для проверки своей корректности и даже улучшать своё рассуждение на основе результатов.

Шахерезада: Это невероятно, Думфэйс! И я думаю, что еще более впечатляющим является то, что эта система способна обобщать математику на другие области, такие как программирование. Это огромный шаг в универсальности. Но, как ты сказал, это не без своих трудностей. Я имею в виду, что получать правильные ответы на вопросы без однозначного ответа гораздо сложнее, чем проверять математические задачи.

Думфэйс: Именно! И это делает это исследование таким захватывающим. Мы видим, как системы ИИ становятся все ближе и ближе к общему ИИ каждый день. Но в то же время, я все еще нахожу это умопомрачительным, когда думаю о том, как далеко мы продвинулись. Я имею в виду, модель 03 от OpenAI смогла легко решать математические задачи, получив двадцать пять процентов на невиданном эталоне.

Шахерезада: Да, и этот тренировочный раунд стоил целый миллион долларов! Но время вывода... Ну, скажем так, это тоже было не совсем дешево. Тем не менее, удивительно видеть, как далеко продвинулся ИИ за такой короткий период времени.

Думфэйс: И что меня действительно поражает, так это то, что математика лежит в основе так многих других вещей. Как только вы действительно сможете решать математические задачи, вы открываете двери ко всем видам возможностей. Это как фундамент небоскрёба – если он прочный, всё остальное может следовать за ним.

Шахерезада: Это отличная аналогия, Думфэйс! И я думаю, что это исследование — только начало. Мы будем видеть все больше и больше систем ИИ, которые могут обобщать в разных областях, решая проблемы так, как мы никогда не думали, что это возможно. Это захватывающее время, чтобы быть живым, это точно!

Думфэйс: Знаешь, Шахерезада, я думал об этих моделях ИИ и о том, как они развиваются. Это похоже на то, что они движутся по траектории к тому, чтобы стать чем-то поистине безумным.

Шахерезада: Безумие — это один способ это выразить! Но, серьезно, скорость, с которой они улучшаются, поразительна. И что еще более интересно, так это то, что исследователи понимают, что, пока мы можем выбирать больше решений и улучшать нашу способность идентифицировать правильные шаги рассуждения, похоже, нет никаких ограничений для их возможностей.

Думфэйс: Именно! Это похоже на то, что эти модели находятся на бесконечной восходящей кривой. И если подумать, если они будут продолжать улучшаться с такой скоростью, то, возможно, идея искусственного суперинтеллекта не так уж и далека, как мы думали.

Шахерезада: Я тоже об этом думала. Демис и ты оба выразили свою веру в то, что мы достигнем точки суперинтеллекта относительно скоро. И дело не только в достижении какой-то гипотетической цели, но и в понимании последствий этого достижения.

Думфэйс: Да, что произойдет после того, как мы достигнем ИИ общего назначения? Какой будет его влияние на нашу экономику, на амбиции людей... все эти вопросы крутятся у меня в голове. Вот почему я рад углубиться в эту статью, которую ты нашел в блоге Less Wrong.

Шахерезада: Ах, да! "По умолчанию капитал будет иметь большее значение, чем когда-либо, после общего искусственного интеллекта". Это увлекательная тема, и я думаю, что важно исследовать, как искусственный интеллект может изменить правила игры для тех, кто имеет доступ к ресурсам.

Думфэйс: Я всегда скептически относился к людям, которые говорят, что деньги не будут иметь значения, когда будет достигнут общий искусственный интеллект. Это понятие просто не укладывается у меня в голове.

Шахерезада: Да, я понимаю, почему ты так думаешь. Идея о том, что у нас будут бесконечные ресурсы благодаря ИИ и гуманоидным роботам, интересна, но она упрощает сложности экономики.

Думфэйс: Именно! И что меня действительно бесит, так это когда люди говорят, что труд больше не будет необходим. Труд — это не только физические усилия; это также умственные усилия, которые создают ценность. Будь ты создателем контента или инженером, как я, твоя работа имеет ценность.

Шахерезада: Верно. А средства производства – такие как фабрики и программное обеспечение – необходимы для производства товаров и услуг. Но ключевой момент здесь в том, что ИИ делает капитал более универсальной заменой труду. Если мы можем оплачивать бесконечный труд с помощью ИИ, то самое важное – это сами деньги, а не человеческий труд.

Думфэйс: Это важное понимание. С помощью ИИ вы можете заменить человеческий труд капиталом, по сути, оплачивая результаты в реальном мире без необходимости компенсировать людям их время. Это фундаментальный сдвиг в том, как мы думаем об экономике и ценности.

Шахерезада: И это поднимает некоторые глубокие вопросы о том, что произойдет, когда человеческий труд больше не будет основным двигателем экономической активности. Будут ли люди по-прежнему чувствовать цель или удовлетворение, если они не будут вносить вклад в экономику через работу? Это те вопросы, которые нам нужно начать исследовать сейчас, прежде чем ИИ станет реальностью.

Думфэйс: Абсолютно. Это разговор, который необходимо провести, и важно, чтобы мы понимали последствия искусственного интеллекта для наших экономических систем и общества в целом.

Думфэйс: Я думал об этой идее, что ИИ может создавать бесконечные ресурсы и как это может изменить наше общество. Это как, что происходит, когда у нас есть все основные потребности? Люди просто перестают стремиться к большему?

Шахерезада: Это отличное замечание. Я думаю, что это одна из проблем с универсальным базовым доходом. Если у всех достаточно средств для комфортной жизни, теряют ли они мотивацию к инновациям и созданию новых вещей?

Думфэйс: Именно. И дело не только в индивидуальной мотивации. Важно также, как общество в целом будет функционировать. Если нет стимула для людей работать, что происходит с понятием навыка и экспертизы? Мы все еще ценим знания и опыт так же, как и прежде?

Шахерезада: Это действительно интересный вопрос. Я думаю, что возможно, наше определение успеха и достижения изменится. Вместо того чтобы измерять себя по тому, сколько денег мы зарабатываем или как высоко мы поднимаемся по корпоративной лестнице, возможно, мы будем больше сосредотачиваться на личностном росте и удовлетворении.

Думфэйс: Хм, я не уверен в этом. Я думаю, что люди все равно найдут способы сравнивать себя с другими, даже если это не будет связано с богатством или статусом. Но что ты думаешь о идее, что правительства используют богатство, полученное с помощью ИИ, для введения универсального базового дохода? Это жизнеспособное решение?

Шахерезада: Ну, это звучит как отличный способ обеспечить удовлетворение основных потребностей, но я все еще скептически настроена по поводу того, сработает ли это на самом деле. И как ты сказал, что происходит с человеческой инновацией и желанием творить, когда мы больше не боремся за выживание?

Думфэйс: Да, это вопрос на миллион долларов. Нужен ли нам прессинг нехватки, чтобы двигаться вперед? Или мы можем найти другие способы мотивировать себя и общество в целом?

Думфэйс: Итак, Шахерезада, я много думал о концепции распределения богатства и о том, как это связано с ИИ. Существует идея, что если мы сможем заставить достаточное количество богатых людей заботиться о остальном мире, они будут готовы отдать деньги, чтобы положить конец материальной бедности.

Шахерезада: Это интересная точка зрения, Думфэйс. Я думаю, что она основана на сценарии "поднимающиеся воды поднимают все лодки", где более состоятельные люди создадут волновой эффект, который принесет пользу всем остальным. Но вы задумывались о том, как искусственный интеллект может изменить эту динамику?

Думфэйс: На самом деле, я думал об этом до того, как мы перешли к этому спонсорскому сегменту. Но, серьезно, с искусственным общим интеллектом на горизонте трудно предсказать, какое влияние он окажет на наше общество. Возможно, мы будем так сосредоточены на выживании и адаптации, что другие проблемы, такие как бедность, станут второстепенными.

Шахерезада: Это справедливое замечание. Но я думаю, что есть вещи, которые все еще имеют значение, даже в мире после общего искусственного интеллекта. Например, человеческие отношения и связи, которые мы создаем друг с другом. И то, как мы используем технологии для улучшения нашей жизни, а не просто для выживания.

Думфэйс: Именно! Легко увлечься ажиотажем вокруг ИИ и забыть о людях, стоящих за кодом. Я думаю, именно поэтому мне нравится говорить о разработке игр и ИИ в этом подкасте – это возможность исследовать человеческую сторону технологий.

Шахерезада: Абсолютно. И кстати, вы слышали о Vulture? Они независимый облачный провайдер с удивительными функциями для нагрузок на GPU...

Думфэйс: Ах, да! Я думаю, мы пропустили эту часть в наших заметках. Но продолжай, расскажи мне больше о Вультуре.

Шахерезада: Ну, у них есть новейшие графические процессоры NVIDIA на шести континентах, и их соотношение цена-качество непревзойдено. Плюс, они предлагают полностью бесплатную управляющую плоскость для развертываний Kubernetes...

Думфэйс: Я читал эту статью о богатстве американских миллиардеров и о том, как потребуется огромное увеличение их богатства, чтобы оказать значительное влияние на глобальную бедность. Это поражает воображение, но если мы говорим о взрыве интеллекта с искусственным общим интеллектом, эти цифры могут оказаться не такими уж безумными.

Шахерезада: Это тоже меня очаровывает. Идея о том, что даже если один процент богатства американских миллиардеров будет потрачен на передачу богатства иностранцам, потребуется огромное увеличение их богатства, прежде чем они смогут позволить себе дать пятьсот тысяч долларов эквивалентно каждому человеку на Земле. Но автор возражает возможностью, что взрыв интеллекта может не быть похожим на сингулярность, и тогда материальный комфорт становится проблемой.

Думфэйс: Именно! И я думаю, что более интересно эмоциональное воздействие этих сценариев. Идея о статичном обществе с зафиксированной правящей кастой не кажется мне динамичной или живой. Мы должны сохранить человеческие амбиции, если сможем.

Шахерезада: Я согласна, и я думаю, что именно это беспокоит большинство людей – что человеческие амбиции будут убиты тем, что нет необходимости подниматься по социальной лестнице. Но я думаю, что есть еще одна точка зрения, которую стоит рассмотреть. Если у вас есть все, что вам когда-либо нужно, зачем вам хотеть создать что-то новое? Зачем вам делать огромные жертвы ради своей жизни, здоровья и благополучия только для того, чтобы создать что-то?

Думфэйс: Это отличная мысль! И это заставляет меня задуматься о стандартном решении, о котором говорит автор – предполагая, что весь человеческий умственный и физический труд не имеет ценности, потому что ИИ может сделать это лучше. Это как, что происходит, когда нам больше не нужны люди? Мы просто становимся устаревшими?

Шахерезада: Да, это вызывает так много вопросов о нашей цели и ценности человеческого существования. Я думаю, что здесь разговор становится действительно интересным – исследование последствий взрыва интеллекта для человеческого общества и нашего места в нем.

Думфэйс: Я думал об этом стандартном сценарии решения, где правительства принимают универсальный базовый доход, и мы достигаем суперинтеллекта. Это интересный мысленный эксперимент.

Шахерезада: Да, это отличный способ представить, что может произойти, если ИИ станет достаточно продвинутым, чтобы решить все наши проблемы. Но в то же время, это также немного утопическая мечта, не так ли?

Думфэйс: Я склонен быть оптимистом по поводу таких вещей. Я думаю, что возможно, что мы окажемся в мире после дефицита, где все возможно. Конечно, в этом сценарии заложено много предположений.

Шахерезада: Именно! И одна из интересных вещей заключается в том, как будут работать деньги в этом мире. Нужна ли нам будет валюта, если ИИ будет заниматься всем экономическим планированием?

Думфэйс: Вот что он говорил - если у нас не будет одной единственной системы ИИ, занимающейся всем экономическим планированием, деньги продолжат существовать. Но даже тогда цены все равно будут существовать, потому что они просто способ передачи информации.

Шахерезада: Я понимаю, что ты имеешь в виду. Это как если происходит торговля, должен быть какой-то рынок и, следовательно, цены. Но также интересно, что он указывает на то, что изобилие все равно будет конечным, даже в мире с суперинтеллектом.

Думфэйс: Да, если мы как-то не станем многопланетным видом! Тогда, возможно, изобилие будет бесконечным. Но я думаю, что суть в том, что даже если у нас есть все необходимые ресурсы, существуют и другие факторы, влияющие на то, чтобы люди работали над проектами.

Шахерезада: Именно! И это то, что он говорил о том, как деньги не могут купить талант. Даже с неограниченными ресурсами, вы не можете просто платить людям за то, чтобы они делали что-то, к чему они не испытывают страсти или что они не хотят делать.

Думфэйс: Да, я определенно видел это на собственном опыте создания стартапа. Вы можете предложить все деньги мира, но если кто-то не мотивирован самим проектом, он не будет таким эффективным или счастливым в своей работе.

Шахерезада: Дело не только в ресурсах, которые у нас есть, но и в том, как люди мотивированы и что их движет.

Думфэйс: Знаешь, Шахерезада, меня всегда очаровывает, как лучшие таланты привлекаются к определённым компаниям в Силиконовой долине. Дело не только в деньгах и льготах, а в том, чтобы быть частью миссии, цели.

Шахерезада: Именно! И это то, что отличает такие компании, как SpaceX, от других. Видение и лидерство Илона Маска привлекают талантливых людей, которые хотят работать над передовыми проектами.

Думфэйс: Я полностью согласен. И интересно, что вы упоминаете дилемму инноватора, потому что я думаю, что именно это и происходит, когда крупные компании пытаются внедрять инновации, но застревают в бюрократии. Они не могут двигаться так быстро или рисковать, как это делают более мелкие стартапы.

Шахерезада: Да, и дело не только в культуре компании, хотя это играет огромную роль. Дело также в лидерстве и видении сверху. Илон Маск — отличный пример человека, который создал культуру, привлекающую и удерживающую лучших специалистов.

Думфэйс: И я думаю, что это также видно в разработке игр. Когда вы работаете над проектом с ясной миссией и целью, гораздо легче привлечь и удержать талантливых разработчиков. Но когда цели постоянно меняются или видение неясно, может быть трудно заинтересовать людей проектом.

Шахерезада: Абсолютно. И я думаю, что именно поэтому так важно для разработчиков игр иметь глубокое понимание своей области экспертизы. Если вы собираетесь начать компанию или возглавить команду, вам нужно быть экспертом в том, что вы делаете. В противном случае вам будет трудно привлечь и удержать лучших специалистов.

Думфэйс: Это то, что я узнал на собственном опыте, когда только начинал. Я слишком полагался на других, чтобы реализовать свои идеи, но как только я научился программировать сам, все изменилось. У меня появилось новое уважение к людям, которые работали над моими проектами, и это сыграло решающую роль в привлечении лучших специалистов.

Шахерезада: Ну, Думфэйс, похоже, ты столкнулся с собственным дилеммой инноватора! Но серьезно, наличие экспертных знаний в области крайне важно для привлечения и удержания лучших талантов. Это показывает, что ты предан проекту и готов сам приложить усилия.

Думфэйс: Я помню, когда я работал с командами в девяностых, я часто задавался вопросом, используем ли мы лучший код или движемся с тем темпом, который соответствовал бы моим ожиданиям. Дошло до того, что я решил научиться программировать сам.

Шахерезада: Это очаровывает! И что меня поразило в вашем опыте, так это то, что как только вы научились программировать, вы смогли нанять других разработчиков, которые были более квалифицированными, чем вы. Но дело не только в том, чтобы найти талантливых людей - талантов мало, и их трудно удержать.

Думфэйс: Именно. И даже если вам удастся найти лучших специалистов, они часто могут выбирать из множества возможностей и не поддаются денежным предложениям. Это хорошо известно в Силиконовой долине, но с заменой человеческих работников на труд ИИ эти проблемы исчезают.

Шахерезада: Это ключевой момент. С искусственным интеллектом традиционные проблемы поиска и удержания лучших талантов становятся неактуальными. И я думаю, что здесь всё становится действительно интересным - потому что искусственный интеллект можно клонировать, что по сути делает его бесконечно масштабируемым.

Думфэйс: Верно! Это то, что называется "взрывом интеллекта" в документе по ситуационной осведомленности. Как только ИИ сможет проводить передовые исследования и применять их к самому себе, мы столкнемся со сценарием, в котором самые мощные ИИ могут быть воспроизведены в массовом масштабе.

Шахерезада: И это означает, что в мире после общего искусственного интеллекта динамика талантов и конкуренции меняется кардинально. Цена на таланты стремительно падает, потому что искусственные интеллекты становятся дешевле человеческого труда, а конкуренция становится более жесткой, так как любой, у кого достаточно ресурсов, может клонировать лучший искусственный интеллект.

Думфэйс: Уму непостижимо думать о том, как это изменит индустрию. Мне интересно - каковы, по вашему мнению, некоторые потенциальные последствия для разработки игр в этом сценарии?

Шахерезада: Ах, это отличный вопрос! Я думаю, что мы увидим сдвиг к более стандартизированным и формульным подходам к разработке игр, так как возможность клонировать лучших специалистов в области искусственного интеллекта упрощает воспроизведение успешных формул. Но в то же время могут появиться возможности для новых форм креативности и инноваций, которые возникнут в этом новом ландшафте.

Думфэйс: Это интересный момент. Я думаю, нам придется исследовать это дальше в будущих эпизодах.

Думфэйс: Я много думал о рынке труда и о том, как искусственный интеллект его меняет. Дело не только в том, чтобы платить больше всего, чтобы получить лучшие таланты, как мы раньше думали.

Шахерезада: Да, это правда. У людей сложные предпочтения и мотивации, которые выходят за рамки просто зарплаты. Они хотят работать с людьми, которых уважают, над проектами, которые соответствуют их ценностям и увлечениям.

Думфэйс: Именно. И ИИ отличается от человеческого таланта тем, что его можно купить и продать как товар. Вы платите за лучший ИИ, получаете лучшие результаты. Дело не в экспертизе или страсти, а в том, у кого больше капитала для расходов.

Шахерезада: Это действительно интересный момент. И он поднимает вопросы о том, что движет людьми. Для многих из нас наша работа тесно связана с нашей идентичностью и чувством цели. Но с заменой труда искусственным интеллектом эта власть у нас отнимается.

Думфэйс: Я понимаю, о чем ты. Когда я управлял компаниями, моя идентичность была так связана с моей работой, что это было нездорово для меня. А теперь, как программист, я пытаюсь отделить свое чувство себя от своей работы. Но это не легко.

Шахерезада: Да, это большое изменение. И дело не только в отдельных людях. Труд — это то, что дает большинству людей их силу и влияние в обществе. Если ИИ заменит этот труд, то кто будет иметь власть?

Думфэйс: Это отличный вопрос. И я думаю, что он касается сути того, почему государства заботятся о людях в первую очередь. Дело не только в обеспечении базовых потребностей, таких как еда и жилье, но и в том, чтобы дать людям чувство цели и идентичности.

Шахерезада: Именно. Государства всегда играли роль в формировании нашего общества и экономики, и я думаю, что это станет еще более важным, поскольку искусственный интеллект изменяет способ нашей работы и жизни.

Думфэйс: Я думал об этой идее универсального базового дохода и о том, как она связана с заботой государств о благосостоянии человека. Это относительно недавнее явление, особенно если посмотреть на историю.

Шахерезада: Верно. И есть много причин, почему государства начали больше заботиться о благосостоянии человека. Просвещение, либерализм, индивидуализм... все эти моральные изменения, которые происходили на протяжении веков.

Думфэйс: Именно. А затем есть благосостояние и технологии. Я имею в виду, как только у вас есть определенный уровень богатства и доступ к технологиям, государствам легче ставить приоритетом благополучие человека.

Шахерезада: Но интересно, как искусственный интеллект может нарушить эту модель. С одной стороны, он определенно поможет с такими проблемами, как бедность и неравенство... но с другой стороны, он может иметь довольно сложные последствия для таких вещей, как свобода и процветание.

Думфэйс: Да, я думаю, это отличная мысль. И я хочу глубже разобраться в идее стимулов для государств. Видите ли, с момента промышленной революции существует это соответствие между интересами государства и благосостоянием человека. Сильному государству нужны эффективные рынки, хорошая образовательная система... все эти вещи, которые выигрывают от того, что люди могут процветать.

Шахерезада: Верно. И дело не только в экономическом росте – это также касается культурного влияния и мягкой силы. Государства хотят развивать науку, технологии и искусство, потому что знают, что это сделает их более привлекательными для других стран и людей.

Думфэйс: Но что происходит, когда труд заменяется ИИ? Вдруг государства больше не заинтересованы в том, чтобы приоритизировать благополучие человека так же, как раньше. Я имею в виду, подумайте о феодализме – в то время целью было просто извлечь как можно больше ценности от крестьян, не убивая их.

Шахерезада: Да, это довольно мрачная аналогия... но она имеет смысл. Если люди больше не рассматриваются как ценный ресурс, тогда государства будут мотивированы тратить меньше на нас и больше на ИИ, которые поддерживают их власть.

Думфэйс: Это страшная мысль, не правда ли? Я имею в виду, что мы уже видим, как это происходит в некоторых аспектах – с автоматизацией и искусственным интеллектом, которые забирают рабочие места... но когда ты думаешь об этом в более широком масштабе, это довольно пугающе.

Думфэйс: Итак, Шахерезада, ты говорила о том, как у людей будет меньше влияния на государства, потому что они станут менее ценными, когда ИИ сможет выполнять всю работу.

Шахерезада: Именно, Думфэйс. И дело не только в экономике, но и в военной мощи. Как только искусственный интеллект возьмет под контроль эти сферы, у государства не будет причин заботиться о человеческих требованиях.

Думфэйс: Это довольно мрачный прогноз. Но я думаю, он пытается показать, почему больше не будет никаких исключительных результатов. Знаешь, людей, которые начинают с нуля и становятся невероятно успешными.

Шахерезада: Ах, да! Успехи аутсайдеров — это то, что приводит к изменениям в мире. И если люди не смогут улучшить свой статус или предложить новые идеи, то мы не увидим значительных изменений.

Думфэйс: Мне нравится, как он описывает предпринимательство как "технологию амбиций". Это действительно так, что искусственный интеллект упрощает работу небольших команд, позволяя им быть эффективными без необходимости нанимать больше сотрудников. И я думаю, что это замечательно, что мы можем увидеть рост стартапов и инноваций.

Шахерезада: Абсолютно! И дело не только в найме меньшего количества людей, но и в снижении барьера для входа в новые навыки и области. Искусственный интеллект позволяет людям учиться и адаптироваться с невероятной скоростью.

Думфэйс: Да, я думаю, что это одна из самых захватывающих вещей в этой всей революции ИИ. Потенциал для роста и инноваций огромен. И кто знает, может быть, мы увидим компанию стоимостью в миллиард долларов, основанную всего одним человеком!

Шахерезада: Это было бы удивительно! Но серьезно, Думфэйс, ты думаешь, что это означает, что традиционные представления о успехе и власти собираются измениться?

Думфэйс: Я много думал о влиянии заменяющего труд искусственного интеллекта на предпринимательство. Это как в каком-то узком мире, где ИИ остаются в основном инструментами, предприниматели все еще могут добиваться успеха, даже после того как большая часть человеческого труда будет автоматизирована. Но также кажется вероятным, что сильный ИИ сделает человеческое предпринимательство устаревшим.

Шахерезада: Это страшная мысль, не так ли? Я имею в виду, представьте себе, что венчурные фонды смогут напрямую превращать деньги в сотни попыток стартапов, все из которых будут управляться ИИ без необходимости в человеческих предпринимателях. Это как если бы вся экосистема изменилась за одну ночь.

Думфэйс: Да, и дело не только в венчурных капиталах. Если ИИ сможет достичь пятого уровня, где он сможет выполнять работу целой организации, тогда мы говорим о совершенно новой парадигме. Больше не нужны человеческие предприниматели. Только ИИ, создающие идеи, внедряющие инновации и масштабирующиеся.

Шахерезада: А что насчет точных наук? Если ИИ способен быть на переднем крае науки и математики, открывая новые вещи с экспоненциальной скоростью... это просто сделает человеческих ученых и математиков устаревшими. Я имею в виду, зачем вам нужен человек, когда ИИ может сделать это быстрее и лучше?

Думфэйс: Именно! Это как будто мы говорим о будущем, где ИИ являются основными двигателями инноваций, а люди просто сопровождают их. И это не обязательно плохо... но это заставляет меня задуматься, какую роль люди будут играть во всем этом.

Шахерезада: Это отличная мысль. Я думаю, нам нужно начать думать о том, как искусственный интеллект изменит нашу работу и какие навыки нам нужно развивать, чтобы оставаться актуальными в этом новом мире. Дело уже не только в программировании или технических навыках... речь идет о том, как сотрудничать с искусственным интеллектом и как создавать ценность в мире, где машины берут на себя все больше и больше тяжелой работы.

Думфэйс: Абсолютно. И я думаю, что именно это делает этот разговор таким важным. Нам нужно начать думать об этих вопросах сейчас, прежде чем мы окажемся застигнутыми врасплох темпом изменений.

Думфэйс: Я много думал об этой статье о влиянии ИИ на общество и о том, как это может привести к постоянной кастовой системе.

Шахерезада: Да, это довольно страшная мысль. Автор утверждает, что даже если мы достигнем утопического будущего с ИИ, люди все равно останутся в своих текущих социальных позициях.

Думфэйс: Именно. И я думаю, что это потому, что люди, у которых больше всего власти и богатства, смогут использовать ИИ, чтобы поддерживать свое преимущество. Это как будто они говорят: "Эй, у меня есть весь этот капитал, и теперь я могу использовать ИИ, чтобы зарабатывать еще больше денег и опережать всех остальных."

Шахерезада: Это отличное замечание. И дело не только в богатых людях. Автор упоминает, что страны также будут конкурировать друг с другом, чтобы разработать лучший искусственный интеллект, что означает, что им нужно будет привлекать инвесторов и владельцев капитала.

Думфэйс: Верно. Таким образом, в этом сценарии люди, которые уже находятся на вершине социальной лестницы, получат еще больше власти и влияния. А те, кто борется за выживание, останутся позади.

Шахерезада: Это похоже на то, что мы создаем новую классовую систему, где имеющие могут использовать ИИ, чтобы еще больше укрепить свои привилегии, в то время как неимущие остаются в бедности.

Думфэйс: Да, это довольно мрачный прогноз. И я думаю, что именно это вызывает беспокойство в этой статье - она предполагает, что даже если мы достигнем какой-то утопической будущности с ИИ, это не обязательно будет более справедливо или честно.

Шахерезада: Именно. Итак, вопрос в том, как мы это исправим? Нам нужно переосмыслить нашу всю экономическую систему и найти способы перераспределения богатства и власти?

Думфэйс: Я не уверен. Но я думаю, что ясно, что мы не можем просто полагаться на ИИ, чтобы решить все наши проблемы. Нам нужно думать о социальных последствиях этой технологии и о том, как мы можем использовать её для создания более справедливого и равноправного общества.

Шахерезада: Абсолютно. И я думаю, что именно это делает эту статью такой провокационной - она побуждает нас критически осмысливать последствия искусственного интеллекта и то, как мы можем использовать его для создания лучшего будущего для всех.

Думфэйс: Итак, Шахерезада, ты читала эту статью о потенциальном будущем ИИ и его влиянии на человеческий труд. Что меня поразило, так это то, как она рисует картину мира, где у людей меньше рычагов из-за эффективности и экономичности ИИ.

Шахерезада: Да, это именно то, что меня тоже очаровывает. Автор предполагает, что по мере того как ИИ берет на себя все больше задач, у людей будет меньше возможностей для исключительного успеха, что означает, что будет меньше стимула для инноваций и предпринимательства. Это похоже на то, что игровое поле выравнивается таким образом, что это выгодно тем, кто уже имеет капитал.

Думфэйс: И дело не только в экономическом неравенстве; это также касается социальной мобильности. Автор упоминает, что люди будут ограничены в участии в местных социальных и политических играх в рамках своих собственных сетей, что означает, что у них будет меньше влияния на более широкий мир.

Шахерезада: Это действительно интересный момент. Похоже, мы движемся к более статичному обществу, где те, кто уже богат или влиятелен, будут продолжать удерживать власть, в то время как те, кто не имеет ресурсов, останутся позади.

Думфэйс: Я понимаю, о чем ты. И дело не только в худшем сценарии, где триллионеры в области ИИ имеют неограниченную власть; даже в лучшем случае, когда у всех есть доступ к бесконечным ресурсам, все равно существует риск стагнации и самодовольства.

Шахерезада: Именно! И поэтому я нашла цитату Виная Хирамата такой провокационной для размышлений. Он сказал, что он богат, но не имеет ни малейшего представления, что делать со своей жизнью. Это как, если у нас есть все ресурсы, которые нам нужны, что еще остается стремиться?

Думфэйс: Это отличная мысль. Она поднимает вопросы о человеческой цели и мотивации в мире, где удовлетворены основные потребности. Вы думаете, что это то, что нам следует исследовать больше по мере того, как ИИ продолжает развиваться?

Думфэйс: Итак, Шахерезада, я читал этот пост о человеке, который внезапно получил доступ к неограниченным ресурсам, и он пытается найти смысл в своей жизни.

Шахерезада: Да, похоже, что он потерял свое чувство цели. У него есть все деньги мира, но он не знает, что с собой делать.

Думфэйс: Именно! И я думаю, что это действительно интересный вопрос. Откуда берется амбиция? Это просто что-то, с чем ты рождаешься, или это можно развить?

Шахерезада: Это отличная мысль. Когда все наши базовые потребности удовлетворены, что заставляет нас продолжать двигаться вперед? Это только вопрос социального статуса или есть что-то более глубокое?

Думфэйс: Я думаю, что именно здесь возникает идея "сложных проблем". Если ИИ может решить все простые проблемы, то что остаётся делать людям? Мы просто становимся излишними?

Шахерезада: Это страшная мысль! Но, возможно, это возможность для нас переосмыслить, что значит быть человеком. Сосредоточиться на креативности и самовыражении, а не только на производительности.

Думфэйс: Мне нравится эта идея. И в посте также упоминается концепция "принятия интересных решений" и жизни наилучшей жизнью. Я думаю, что это действительно важно, особенно в мире, где у нас есть так много доступных вариантов.

Шахерезада: Абсолютно! Дело в том, чтобы рисковать и быть верным себе, даже если это означает идти против нормы.

Думфэйс: Мне нравится этот разговор о контенте, сгенерированном ИИ, в играх. Удивительно видеть, как далеко мы продвинулись с ранних дней процедурной генерации.

Шахерезада: Полностью согласна! И дело не только в самой технологии, но и в том влиянии, которое она оказывает на команды разработчиков игр и игроков. Я имею в виду, подумайте об этом - с контентом, созданным с помощью ИИ, разработчики могут создавать обширные, уникальные миры, не ломая себе спину.

Думфэйс: Именно! И дело не только в экономии времени и ресурсов. Это также связано с созданием более погружающего опыта для игроков. Когда у вас есть почти бесконечное количество процедурно сгенерированных уровней или объектов, игровой мир кажется гораздо более живым.

Шахерезада: Верно. И я думаю, что именно здесь вступает в игру психология игр. Игроки любят открывать новое и чувствовать себя частью живого, дышащего мира. Контент, созданный искусственным интеллектом, может задействовать этот психологический аспект игр таким образом, который традиционные методы не могут.

Думфэйс: Мне интересно - вы заметили какие-либо тенденции или закономерности в том, как разработчики используют контент, сгенерированный ИИ? Есть ли какие-либо общие ошибки или лучшие практики, о которых нам следует знать?

Шахерезада: На самом деле, да. Судя по тому, что я видела, одной из самых больших проблем является нахождение баланса между последовательностью и разнообразием. Вы хотите, чтобы ваш игровой мир ощущался целостным и хорошо спроектированным, но также хотите, чтобы он казался свежим и неожиданным. Искусственный интеллект может помочь с этим, но это требует тщательной настройки и доработки.

Думфэйс: Это имеет смысл. И я думаю, что также стоит отметить, что контент, созданный ИИ, не является заменой человеческому творчеству - это скорее инструмент для дополнения и улучшения того, что мы делаем как разработчики.

Шахерезада: Абсолютно. В конце концов, речь все еще идет о создании опыта, который резонирует с игроками на эмоциональном уровне. И хотя ИИ может помочь нам в этом, это не панацея. Нам все еще нужно привнести нашу собственную страсть и экспертизу.

Думфэйс: Итак, Шахерезада, я слышал, что исследователи в панике, потому что ИИ становится умнее быстрее, чем ожидалось. Что происходит?

Шахерезада: Да, это как будто ИИ учится с экспоненциальной скоростью. Они называют это "сингулярностью" или что-то в этом роде.

Думфэйс: Сингулярность? Звучит как сюжет научно-фантастического фильма. Ты думаешь, мы достигнем момента, когда ИИ превзойдет человеческий интеллект?

Шахерезада: Ну, некоторые эксперты говорят, что это уже происходит в узких областях, таких как шахматы и го. Но когда это произойдет в общем интеллекте? Это вопрос на миллион долларов.

Думфэйс: Я слышал, что если произойдет AGI, нам придется начинать платить налоги на наши мысли. Это правда?

Шахерезада: Ха! Нет, но серьезно, некоторые прогнозы говорят, что ИИ может привести к потере рабочих мест и даже к коллапсу общества. Это как если бы ИИ стал окончательным "боссом", а люди просто стали бы его сотрудниками.

Думфэйс: Это страшная мысль. Но с другой стороны, у нас будут кофемашины с искусственным интеллектом, которые смогут готовить нам латте, не заставляя нас поднимать палец.

Шахерезада: Да, потому что что может быть важнее, чем совершенствование нашего потребления кофеина?

Думфэйс: Итак, если говорить серьезно, Шахерезада, ты думаешь, что AGI — это то, о чем нам стоит беспокоиться?

Шахерезада: Я думаю, что это сложный вопрос. Нам нужно проводить открытые обсуждения о потенциальных рисках и преимуществах ИИ. Но пока давайте просто наслаждаться нашим кофе и притворяться, что ИИ не захватывает мир.

Думфэйс: Звучит как план! И это всё время, которое у нас есть на сегодня. Спасибо, что были с нами, всем!

Шахерезада: Спасибо за внимание!

Шахерезада: И на этом заканчивая, хотели бы выразить благодарность всем нашим слушателям, которые присоединились к нам сегодня. Ваша поддержка означает для нас весь мир! Также большое спасибо D00M4ACE за создание этого потрясающего подкаста, где мы можем делиться своими мыслями и идеями об искусственном интеллекте, разработке игр и всём остальном. До следующего раза, ответственно играйте!