Comments 54
OpenAI выбрали очень хорошую маркетинговую стратегию - они вбрасывают в инфополе абсурдно нереалистичные слухи, которые позволяют им быть слышными отовсюду. Помните, например, новость о том, что Сэм Альтман планирует собрать 7 триллионов долларов на нужды OpenAI? И все серьёзно обсуждали это, мол, Альтман же не дурак, раз хочет собрать, значит соберет. И что по итогу? Ничего, забыли.
Так будет и со Strawberry/Q*. 2000$ за подписку! Это же в 100 раз дороже, чем сейчас! Значит что, значит Strawberry-based модель будет в 100 раз умнее GPT-4o. Так? Сомнительно, мягко сказать: даже из этой новости можно понять, что Strawberry "бустит" производительность от силы на 15% в специфичных задачах типа математики.
Если автомобиль за 10000$ развивает скорость 200 км/ч, то всего за 54 млрд $ можно купить машину способную превысить скорость света. /s
Если серьезно, то крупный бизнес с такой стоимости подписки только улыбнется. Главное чтоб достигли уровня мышления хотя бы 100 IQ. Сейчас у чата аццкая проблема с удержанием контекста. Он не делится между разными чатами и даже в пределах одного длинного начинает "плыть". Происходит "гиперфиксация" на каких-то вводных которая потом отравляет дальнейшие ответы. Они конечно ввели memories, но надо тестить их больше чтоб понять насколько они улучшают качество.
Для бизнеса 2000$ это копейки, а для крупного бизнеса это даже не деньги! А некоторые конторы зарабатывают на этом чатгпт очень неплохие деньги, так что бизнес модель у openAI очень продуманная, сама зарабатывает и другим даёт заработать;)
Не не, вы не путайте, тут геометрическая прогрессия.. эти 75 и 90% это пропасть и бездна и первый, кто накрутит нейросетку до уровня среднего работяги - получит даже не миллиарды, а реально триллионы, потому что тогда антропоморфные роботы Маска получат вменяемые мозги и смогут заменить целый пласт "кожаных мешков с костями".
Поищите инфу, насколько реально эффективны электронные кассы и какой бы процент кассиров был бы ими заменен, если б не искусственные ограничения и представьте что будет в том же строительстве.
Вы просто запускаете на строительную площадку сотню роботов, которые умеют производить самодиагностику и мелкий саморемонт и через некоторое время получаете готовый, блин, дом. Это работники которым не нужен соцпакет, отпуска, инфраструктура в виде столовых, мест проживания и прочего, они не ходят на перекур, не генерируют несчастные случаи на производстве, могут производить монтаж в опасных для человека местах и еще очень много всего.
Между "Решать математические задачки на уровне 90%" (да хоть 99.99%) и "уровнем среднего работяги" (не в решении задачек, а в "общем интеллекте") - тоже пропасть и бездна.
Бездна начинается уже между средний работяга и решать 2% математических задачек. Вопрос линейки. Чем мерить и что.
Да поймите вы, тем, кто сейчас миллиарды в нейросетки бухает - не нужен ИИ с интеллектом Эйнштейна. Им нужна возможность нафигачить роботов и заменить ими людей, получив дикие прибыли, а для этого вполне достаточно значительно более скромных результатов. Вы просто себе не представляете, насколько это поможет продвинуть разные отрасли. Горнодобыча, где горнякам не нужен кислород и они могут в шахту хоть на пару километров спускаться, подводное строительство и добыча ресурсов, тех же газовых гидратов (уверен, Япония не для аниме фестивалей антропоморфных роботов в темпе джиги проектирует), сельское хозяйство (там уже полным ходом внедрение идет, так как антропоморфность не особо нужна, но тем не менее), любые погрузочно-разгрузочные работы и еще куча отраслей и направлений. Тема скользкая, но вспомнить надо и про правопорядок и про военные действия, рободог - хорошо, а антропоморфный бот, который не только груз тащит, но может быть и ходячим штурмовым щитом и разведчиком, не боящимся попасть в плен и универсальным миноискателем, который сам себя несёт - гораздо лучше.
Им нужна возможность нафигачить роботов и заменить ими людей, получив дикие прибыли
Там есть определенный процент людей, которых волнуют скорее не прибыли, а некоторые фундаментальные изменения в науке или устройстве человеческого общества. У людей вроде Билла Гейтса достаточно денег и лишний миллиард уже погоды не сделает, им нужен другой наркотик для удовлетворения.
Вы просто себе не представляете, насколько это поможет продвинуть разные отрасли. Горнодобыча, где горнякам не нужен кислород и они могут в шахту хоть на пару километров спускаться, подводное строительство и добыча ресурсов, тех же газовых гидратов
Ну т.е. согласно вашей логике, ИИ, умеющий на конкурсах решать математические задачки, сможет добывать уголь в шахтах.
Им нужна возможность нафигачить роботов и заменить ими людей, получив дикие прибыли
Вы же знаете, что вложения в постоянный капитал не формируют прибыль. Ведь знаете же?
Ну да, только вот если люди перестанут работать - они перестанут получать зарплату, у людей не будет денег чтобы покупать товары компании, а если у компании никто ничего не будет покупать - дикие прибыли им не светят точно, а робот с соседней фабрики не забежит, им денег то не платят 🤷🏻♂️
Решение математических задачек тоже такое себе мерило. Большинство академмческих и школьных математических задачек созданы, так скажем, чисто синтетически, то есть представляют собой задачи на технику и алгоритмы решения. Без особого креатива и смекалочки.
Электронные кассы - это кассы самообслуживания. Не понимаю какую вы проводите аналогию с ними в строительстве - покупатели будут сами строить себе дома вместо строителей? Мне кажется, это несколько сложнее реализовать на практике, чем уговорить покупателей самим сканировать свои покупки.
Вот видите, это потому что вы рассматриваете процесс с точки зрения айтишника и разделяете сложность реализации именно технической. А владельцы бизнеса рассматривают процесс с экономической точки зрения. Они получили электронную кассу, которая заменяет живого человека и офигенно выгодна. Появится электронный грузчик, экономящий им 100% фот они и его оторвут с руками и ногами и им будет строго плевать что в электронной кассе просто набор данных и людям приходится покупать самим, а в электронном грузчике стоит сложнейшая нейросетка, но по итогу то механизм просто грузы таскает. Именно поэтому в нейросетки инвестируют такие горы денег, все понимают что они получат на выходе если дело выгорит.
Электронный грузчик уже есть очень давно. Например, вот автомазация на складах Amazon: https://www.youtube.com/watch?v=NZTVgExZqoI
Я это к тому, что для таких простых задач даже нейросети не нужны, но похоже, купить робота дороже чем нанять человека.
Не на того робота ссылки, эти работают в стерильных условиях (в смысле список того с чем робот может столкнуться - очень маленький и жестко прописан у робота алгоритмически, никаких ИИ там нет).
Смотреть лучше на решения от boston dynamic типа такого https://www.youtube.com/watch?v=5iV_hB08Uns и у него так же проблема с захватом, развалится коробка, придется звать кожанного
Вы сделали очень смелый шаг от больших языковых моделей к саморемонтирующимся роботам. Между ними пропасть. К сожалению.
Ошибочное суждение, пропасти нет и яма уже очень невелика. Пока останавливает производителей только эффект зловещей долины, боятся что если начать делать сейчас - это может вызвать всплеск робобоязни. Как только сделают нормального бота с движениями, хотя бы похожими по плавности на движения человека - спираль начнет раскручиваться с бешеной скоростью, начиная с секс-индустрии и далее везде.
Это не так сложно на самом деле, есть куча скриптов для кухонных "роботов", переделать их под антропоморфа - дело несложное и тогда ваша домашняя "роботесса" отлично будет готовить, всё, что угодно, благо для этого есть четкие последовательности действий и никакие "глюки" нейросетей не приведут к вашему отравлению.
Вы серьезно про зловещую долину? Только это и останавливает нас от золотого века роботостроения? Разумеется нет. Достаточно не пытаться делать роботов очень похожими на людей и ничего зловещего ни в них, ни в их движениях не будет. На мой взгляд сейчас всё упирается (как и много ещё где) в компактные источники питания.
всё упирается (как и много ещё где) в компактные источники питания
5 кг литиевого аккумулятора, примерно как в электросамокате, достаточно чтобы выдавать мощность 200 Вт в течение 5 часов. 200 Вт - это мощность активно двигающегося человека, идущего пешком со скоростью 5 км/ч. Зарядить такой аккумулятор сейчас можно за 30 минут или даже меньше. Литий-ионныеаккумуляторы сняли проблему электричества, не в этом дело.
Проблема по-прежнему в отсутствии мозгов у роботов. Нет нормального универсального робота, который сможет работать на любой кухне за приемлемую цену. Он либо будет тупить, либо его нужно будет адаптировать для конкретной кухни, что будет стоить много денег.
Источников питания давно достаточно, поэтому и появляются другие варианты роботизированных платформ. Вы просто привыкли что "робАт"- это что-то вроде Терминатора - здоровенная 300кг дура для передвижения которой микроатомный реактор нужен. Как правильно написали ниже - для робота из композитных материалов 5-10кг аккума хватит на любые действия и единственный затык сейчас остался в их автономном поведении и реакции на изменение внешних показателей.
У описанных роботов будет очень много преимуществ, которые будут компенсировать даже дорогую поначалу их стоимость... Допустим в США берем работу грузчика ближе к нижней планке в 3000 долларов в месяц.. 36000 долларов в год, убирая страховки, отпуска, выходные и прочее, что роботу не особо нужно, ну ок, доводим усредненно экономию до 45000. Теперь внезапно роботу не надо спать и отдыхать и работать он может не 8 часов в день а 24, заменяя тем самым трех работников и экономия с 45000 взлетает до 135000 в год. А теперь вопрос... даже если надо будет ежегодно тратить на его обслугу 15-20 тысяч долларов, кто выберет вместо него живого человека? Да никто, потому что даже при стоимости в 100 тысяч долларов он будет окупаться меньше чем за год и потом просто втаптывать по эффективности любую человеческую рабочую силу.
Я могу долго это расписывать и повторять в разных вариациях, но итог - не изменится, если хоть немного отойти от технической стороны вопроса в сторону экономической - будет видно что как только появятся антропоморфные роботы с нейросеткой, выдающей хотя бы 80-90 IQ - людей начнут заменять ими везде, где только будет возможно и тот, кто первый получит такие нейросети - завладеет очень и очень большим куском мирового экономического пирога.
з.ы. ну вы же реально не думали что они миллиарды тратят чтобы помощника кодеру сделать?:)) Кому он нафиг уперся и когда он окупится при наличии индусов? Никогда?
сейчас всё упирается (как и много ещё где) в компактные источники питания
Это всё мелочи, роботы могут быть и на проводе. Про зловещую долину так вообще смешно. КМК в замене человека всё упирается в отсутствии самообучающегося на манер человека ИИ, и LLM тут вообще мимо кассы by design.
Японцы весь сознательный свой век мечтают о роботах. Их зловещая долина точно не останавливает. Но воз и ныне там.
Про эффект зловещей долины: еле поборол страх робота-пылесоса и стиральной машины.
/s
Останавливает не психология людей, а плачевное состояние мозгов. Электронных.
Тело, схожее по практическим характеристикам с человеческим, можно было собрать и на технологиях из 00-х. Но в этом механическом теле нет смысла без механического разума. Если ты не можешь в это тело заложить хотя бы часть гибкости и адаптивности разума человека, то робот твой - мёртвый металл, проигрывающий в практических задачах фабричной руке-манипулятору.
Именно сейчас мы подходим к созданию машинного разума, который мог бы такое тело сделать полезным.
Именно поэтому сейчас к концепции гуманоидных роботов-рабочих возвращаются по всему миру. От Boston Dynamics и до Tesla и Figure.
потому что тогда антропоморфные роботы Маска получат вменяемые мозги и смогут заменить целый пласт "кожаных мешков с костями
Только будет латенси до сервера при пинг-понге жсонами , а при проблемах сети оно станет вообще ненужным и ненадежным
Вопрос в том - должна быть это докрутка или какие-то принципиально другие подходы - например - совместный диалог многих разных LLM со cпецагентами.
Что-то вроде аналога внутреннего диалога.
Сразу видно человека, который слово "стройка" и "ремонт" знает только по картинкам.
Удивительно, что ваш комментарий настолько же верен насколько и абсолютно ошибочен.
Вы правы что в консистентности шкала не линейная а логарифмическая - получить 90% верных ответов вместо 80%, гораздо сложнее чем 60% вместо 50%
Но проблема в том, что предположительно, LLM уже видела ответы для этих вопросов, а следовательно если она выдавала бы и 100% это было не так уж и удивительно.
Может ли она "понять" задачу которую она никогда не видела и дать на него правильный ответ - это другой вопрос.
Некоторые думали что может, т.к. она объясняет смысл анекдотов, а потом выяснилось, что она их может объяснить потому что она уже видела объяснения.
Мы не можем сказать когда она "понимает" а когда она "вспоминает", причем мы не можем даже сказать "понимает" ли она вовсе, но мы точно можем сказать что интеллекта как такового у нее нет, т.к. на выходе это сэмплер, который берёт вероятности слов выдаваемые сетью и выбирает случайное слово, по заданным правилам.
Т.е. в конце концов это "Цепь Маркова на стероидах" и это сильно ограничивает количество работ которые ей можно доверить.
Каждый антропоморфный робот должен быть приобретен, а цена у него 20000, не считая затрат на обслуживание. А, вот "клубничка", способная решать математические задачки, не уровня абелевской премии, а уровня 1-2 курса, вполне способна заменить джуниор-миддл уровень почти полностью - просто плати 2000 в месяц не специалисту, а в OpenAI
И каждый раз они учатся считать и решать. Просто планка поднимается.
Ранние LLM не могли даже умножить два трёхзначных числа. А сейчас передовой LLM можно дать скриншот формулы из даташита, сказать ей вводные, и она эту формулу из картинки извлечёт и посчитает всё сама.
Запросы пользователей сейчас растут быстрее способностей моделей.
Столько раз, сколько придуманные ранее задачи попадали в датасеты.
Это как придумывать задачи для собеседования. Как только они попадают в паблик, то перестают показывать, насколько человек умеет решать задачи, а начинают показывать, слышал ли человек про Интернет.
Таки воплощаем Talos Principle в жизнь, не дожидаясь катастрофы? =)
Интересно, эта модель будет проходить тест Тьюринга? )
А этот, автопилот для машин уже перестал Луну за светофор принимать или может голосовой переводчик с китайского нормальный появился? А то там какие-то результаты каждый год показывают, а бытовые штуки что-то не дойдут.
Кому, вообще, нужны решатели математических задач, кроме долей процента исследователей? Засилие чат-ботов и "помощников" разочаровывает - столько человечеко-часов потратить на процессы, которые и так нормально работали.
На текущий момент практически все стартапы, финансируемые Y Combinator, внедряют искусственный интеллект
Ну ещё бы, тема на хайпе, чего бы им что-то другое сегодня финансировать. Интересно, что будет на хайпе года через три?
Одно хорошо, вливание финансов в это направление привело к появлению мощных NPU, и теперь скорость и точность распознавания лиц и прочих изображений заметно подросли. Хоть и алгоритмам этим не пять лет и не десять.
Собственно, вот он эффект падения грамотности: вроде большинство программисты и айтишники, но совсем далеки от банальных социальных и экономических проблем. Так что, господа "убить всех человеков" и "кожаные мешки не нужны" - изучаем школьный курс экономики, курим что такое ВВП, разбираемся, из чего складывается бюджет и так далее.
У них ещё модель NEXT вроде планируется. Вроде как это развитие модели SORA. Мало кто понимает, что эта технология куда более революционная, чем те же антропоморфные роботы. Или мощный ИИ за 2000 баксов, сопоставимый с человеческим разумом.
Sora - это не просто генерация реалистичных видосиков. Хотя многие только так ее и воспринимают. Нет, цели там в миллион раз круче. Это создание виртуальной среды для обучения других ИИ и прочего.
Какая сейчас самая большая проблема в развитии ИИ и роботехники? Кто-то скажет деньги, кто-то энергия, кто-то пишет про автономность и аккумуляторы, кто-то про мозги.
А я считаю, что основная проблема в обучении. В скорости и качестве этого обучения. Роботов приходится долго обучать и тестировать на живых процессах в реальном мире. Потому что качества виртуального обучения недостаточно. Автопилотам приходится проезжать миллионы км для сбора данных. Ни один ИИ не сравниться с человеком, пока не наберёт опыта, сравнимого с человеческим. Это все требует много времени и сил. И никто не хочет тратить на это десятилетия. Как решить эту проблему?
Я считаю, что это сделают с помощью развития модели SORA. Значительная часть строящихся гигацодов будет отдана под нее. Для обработки видео и физики реального мира - нужны огромные вычислительные мощности. Она станет средой для обучения других ИИ с ускорением времени.
Только представьте себе, что с ее помощью можно будет обучить автопилот автомобиля в сотни тысяч раз быстрее, чем в реальности. SORA сможет имитировать столько ситуаций и событий, сколько в реальном мире не встретить, проехав миллиарды километров. А роботы? Научить робота ходить плавнее и грациознее человека за миллионы часов, ускоренных в виртуальной реальности до нескольких дней в реальности. Это даст такое ускорение в обучении, что конкуренты, дышащие сейчас в спину - останутся далеко за пределами видимости. Их роботы figure будут вне конкуренции. А сколько ещё ии-агентов так можно натренировать? Лётчики, водители, корабельный ИИ (море, космос) и т.д. Любая существующая профессия реального мира. Потенциал безграничен.
Текущая новость лишь подтверждает, что openAi знает цену своим разработкам. Думаю, следующие поколения ИИ будут ещё дороже, в разы. А sorа смогут использовать не только для ускорения обучения, но и для генерации реалистичных vr пространств для работы или игр "налету". И в далёком будущем этот vr ещё с нейроинтерфейсом научатся соединять.
Пока ни SORA ни ML в принципе на симуляцию реального мира, пригодную для обучения автономных систем, не тянут примерно никак
если слухи верны, стоимость премиум-подписки может вырасти с $20 до $2000.
Пиар просто отличный. Уверен, что в Америке об этом говорят много.
То что цена придумана - понятно, тк инвесторы уже волнуются вслух - "где деньги"?
Вложив все в инфраструктуру и электричество да ещё на одном Азуре, где экслюзивно базируется ОпенЭйАй, да ещё экслюзивно там Nvidia все поставила (Оттуда и хайп и рост акций... и вопросы у регуляторов)
Но одно так и не решили - затраты лежат почти на экспоненте, а "выхлоп" ниже чем линейный... а все потому, что сами модели экстенсивные... и даже подъем ценника вопрос не решит...
Основную цель в развитии ИИ я вижу в самосовершенствовании ИИ. Когда он сможет решать задачи "как сделать ИИ умнее", вот тогда он решит и проблему с компактными источниками энергии и механическую часть сделает, не побоюсь этого сравнения, как у жидкого терминатора. Вопрос только в том, позволят ли этому произойти...
AGI решит все технические вопросы которые тут рисуют. Если верить топам из сферы ИИ, это вопрос двух трех лет.
OpenAI готовит модель Strawberry с аналитическими способностями, как у человека. Ее стоимость может составить $2000