ИИ переходит от генерации текстов к решению задач в реальном физическом мире.
Читайте также
Крипторезервы приносят криптоубытки
ИИ-технологии уже освоили почти человеческие диалоги и дискуссии. Сегодня разработчики ИИ начинают акцентировать внимание на системах для решения реальных инженерных проблем. Это отражает растущий спрос на ИИ, который не просто генерирует тексты, но активно взаимодействует с материальными объектами. Например, стартап P-1 AI, основанный экс-исследователем Google DeepMind Алексой Гордичем (Aleksa Gordić) и бывшим техническим директором Airbus Павлом Еременко (Paul Eremenko), привлек $23 млн на создание AGI для реального мира. AGI (Artificial general intelligence) или ИИ общего назначения — пока еще разрабатываемый самообучающийся ИИ с когнитивными (познавательными, умственными) функциями на уровне человека. Их проект Archie позиционируется как «инженерный ИИ». Он способен, по словам Гордича, автоматизировать проектирование самолетов, систем HVAC (отопление–вентиляция–кондиционирование) и даже гипотетических структур вроде сфер Дайсона (искусственных обитаемых сфер вокруг звезд).
Алгоритм анализирует требования, генерирует концепции, проводит расчеты и выбирает инструменты для детализации проектов. Разработчики предполагают интегрировать Archie в каждую промышленную команду инженеров, чтобы повысить производительность и решать задачи, прежде недоступные людям.
Еще один пример — роботизированная рука SO-101 от Hugging Face, американской компании, разрабатывающей инструменты для создания приложений с использованием машинного обучения. Устройство с открытым исходным кодом стоимостью от $100 до $500 предназначено для разработчиков, экспериментирующих с ИИ в робототехнике. SO-101 интегрируется в экосистему Hugging Face, включая платформы обучения роботизированных манипуляторов LeRobot и Pollen Robotics. Компания Hugging Face называет ее «первым робоорудием для создателей ИИ», подчеркивая гибкость и доступность.
Эксперты, включая Яна ЛеКуна (Yann LeCun), главу подразделения ИИ компании Meta, поддерживают переход к физически ориентированным системам. Недавно ЛеКун заявил, что его больше интересуют модели, понимающие физический мир, а не языковые алгоритмы. Он выделил четыре приоритета в создании AGI: построение «модели мира», долговременная память, планирование и рассуждения. Такие системы, по его мнению, смогут предсказывать последствия действий в реальной среде.
При этом остается под вопросом надежность систем, принимающих решения в критически важных областях вроде авиации или энергетики. Там ошибки алгоритмов могут привести к катастрофам. К тому же разработчики стремятся освободить инженеров от рутины. Однако наниматели готовы освободить инженеров от работы, и остаются риски сокращения кадров. Тем не менее «физический ИИ» набирает силу. Компании видят в нем инструмент для ускорения инноваций и снижения затрат.
Меню 
Поиск 
Знания 
События 
Новости