Абонирайте се за нюзлетъра на "Булевард България", за да получавате селекция с най-интересните теми на седмицата през погледа на нашия екип:
Ако днес Дженсън Хуанг, който е начело на най-ценната компания в света Nvidia, трябваше да избере какво да учи, щеше да заложи не на програмирането, а на физиката.
Главният изпълнителен директор на Nvidia смята, че бъдещето на изкуствения интелект ще изисква разбиране на природните закони повече, отколкото писане на софтуер.
По време на посещение в Пекин Хуанг е попитан от местен журналист върху какво би се фокусирал, ако сега беше младеж и току-що завършва университет.
„Младият 20-годишен Дженсън вероятно би избрал по-скоро природни науки, отколкото софтуерни“, казва изпълнителният директор на Nvidia.
И припомня, че самият той е завършил колеж на 20-годишна възраст — две години по-рано от повечето си връстници.
Природните науки са широко направление, което се занимава с изучаването на неживата материя, включително физика, химия, астрономия и науки за Земята.
Хуанг получава бакалавърска степен по електротехника от университета в Орегон през 1984 г., а през 1992 г. завършва магистратура по електротехника в Станфорд, според профила му в LinkedIn.
Около година по-късно, през април 1993 г., Хуанг съосновава Nvidia заедно с инженерите Крис Малаховски и Къртис Прием. Под неговото ръководство като изпълнителен директор, производителят на чипове се превръща в най-скъпата публично търгувана компания в света.
Миналата седмица Nvidia стана и първата компания в света, достигнала пазарна капитализация от 4 трилиона долара.
Хуанг отдавна е убеден в значимостта на така наречения от него „Physical AI“ или „следващата вълна“ в изкуствения интелект.
По време на форум през април Хуанг коментира, че през последните 15 години светът е преминал през няколко етапа в развитието на Изкуствения интелект.
„Съвременният ИИ се зароди преди около 12–14 години, когато излезе AlexNet и компютърното зрение претърпя огромен пробив“, каза той на форума.
AlexNet е компютърен модел, представен на състезание през 2012 г. Той показва, че машините могат да разпознават изображения чрез дълбоко обучение, което дава тласък на съвременната ИИ революция. Моделът е разработен от Алек Крижевски и Иля Суцкевер.
Впоследствие Суцкевер става съосновател на OpenAI - компанията, която направи истински пробив в големите езикови модели като тези зад ChatGPT.
Първата вълна, която тръгва от AlexNet, Хуанг нарича „Perception AI“ — ИИ за възприятие.
След това идва втората вълна — „Генеративен ИИ“ („Generative AI“) — „където моделът вече е научил значението на информацията и може да я превежда“ в други езици, изображения, код и др.
„Сега навлизаме в епохата на така наречения „Reasoning AI“ — ИИ, който може да разбира, да генерира, да решава проблеми и да разпознава условия, които никога не е виждал досега“, казва Хуанг.
В настоящата си форма изкуственият интелект вече е способен на логическо мислене и решаване на определени задачи.
„Reasoning AI ни позволява да създадем вид дигитални роботи. Наричаме ги agentic AI — агентен ИИ“, казва той. Тези ИИ агенти всъщност са „дигитални работници“, способни да разсъждават. Днес те са ключов фокус за компании като Microsoft и Salesforce.
Sледващата вълна според Хуанг е „Physical AI“ — физически ИИ.
„Следващата вълна изисква да разбираме неща като законите на физиката, триене, инерция, причина и следствие“, каза Хуанг във Вашингтон през април.
Сред важните умения в тази фаза ще бъдат физическите разсъждения — например понятието за постоянство на обекта (че обектите продължават да съществуват, дори когато не ги виждаме).
Приложенията на физическия ИИ включват:
- предвиждане накъде ще се търкулне топка;
- преценка колко сила е нужна, за да се хване даден предмет, без да се повреди;
- разпознаване на присъствието на пешеходец зад автомобил.
„И когато този физически ИИ се вложи в реален обект, получаваме роботика“, добавя Хуанг. „Това е изключително важно за нас сега, защото строим заводи и фабрики из цялата страна.“
„И се надявам, че в следващите 10 години, докато изграждаме това ново поколение заводи и фабрики, те ще бъдат силно роботизирани и ще ни помагат да се справим с тежкия недостиг на работна ръка по целия свят“, каза още Хуанг.
NVIDIA прескочи летвата от 4 трилиона долара и струва повече от БВП на Индия
