Индустрия искусственного интеллекта (AI) смещает свой фокус на искусственный общий интеллект (AGI), при этом эксперты подчеркивают необходимость децентрализованного ИИ для достижения человеческого уровня рассуждений и выполнения задач.
Децентрализованный ИИ: Ключ к будущему AGI
Индустрия искусственного интеллекта (AI), находясь на волне беспрецедентного роста и инноваций, теперь нацелилась на следующий рубеж: искусственный общий интеллект (AGI). Хотя недавние привлечения капитала крупными стартапами в области ИИ, такими как многомиллиардные раунд финансирования Anthropic и быстрое восхождение Mistral AI до статуса единорога, подчеркивают огромную уверенность инвесторов в текущей траектории ИИ, эксперты считают, что истинный потенциал этой области еще не был полностью реализован.
Химаншу Тяги, соучредитель Sentient и профессор Индийского института науки, утверждает, что путь к AGI заключается в принятии децентрализованного ИИ. Обращаясь к проблемам разработки ИИ, способного к человеческому уровню рассуждений и выполнения задач, Тяги подчеркнул необходимость "совершенно новых данных о человеческих стратегиях и специализированных моделях, обученных на этих данных."
Он утверждает, что данные, необходимые для создания AGI, выходят за рамки легко доступной информации, найденной в интернете. Вместо этого они включают "глубокие эвристики и стратегии, которые люди используют для выполнения различных задач", такие как сложные техники продаж или инновационный дизайн бренда. Эти данные, часто основанные на стратегических соревнованиях, таких как технические собеседования, представляют собой значительную проблему сбора. "Если мы выберем централизованные силосы для сбора этих данных, они будут иметь ограниченную полезность", - заявил Тяги, выступая за "децентрализованные, открытые и стимулирующие механизмы" для сбора действительно ценных данных.
Проблемы распространяются и на разработку моделей, где Тьяги подчеркивает необходимость того, чтобы «люди свободно предоставляли свои обученные модели с конкретными навыками и согласованностью». Он также указывает на необходимость предоставления «вычислительных ресурсов в масштабе Google для обучения своих моделей». По словам Тьяги, «децентрализованная модель владения со стимулами и децентрализованным обучением решает эти проблемы».
Стимул к децентрализованному ИИ набирает обороты, поскольку отрасль сталкивается с ограничениями централизованных данных и разработки моделей. Поскольку AGI представляет собой следующий крупный шаг в эволюции ИИ, способность использовать разнообразный человеческий интеллект и совместное обучение моделей может оказаться решающей.
Мнения Тягги, озвученные в интервью Bitcoin.com News, предполагают, что будущее AGI может быть не построено в закрытых лабораториях технологических гигантов, а скорее через совместную, децентрализованную экосистему. Эта идея соответствует более широкой тенденции децентрализации в различных отраслях, где инновации, движимые сообществом, все чаще рассматриваются как мощный катализатор прогресса. Поскольку ИИ продолжает развиваться, роль децентрализованных платформ в формировании его будущего остается критически важной областью исследования.
Предупреждение молодым разработчикам
Тем временем сооснователь Sentient утверждает, что создание следующего поколения ИИ, в частности решений, направленных на достижение AGI, является сложной задачей, полной вызовов и требующей тонкого подхода. Он предостерегает молодых разработчиков от "великого начального оптимизма", который часто сопровождает создание ИИ-приложений, подчеркивая, что путь от доказательства концепции до стабильного, масштабируемого продукта полон сложностей.
Большие языковые модели (LLMs), хотя и мощные, вводят ошибки и уязвимости, включая галлюцинации, проблемы с фактической точностью и потенциальные риски безопасности. Решение этих задач, по его словам, требует нового программного слоя и специализированного обучения модели — возможностей, которых могут не хватать командам на ранних стадиях.
Его совет заключается в том, чтобы «четко сосредоточиться на их конкретном случае использования и полагаться на внешние предложения для решения этих проблем». Sentient Chat, как он подчеркивает, предназначен для предоставления таких услуг, предлагая API поиска ИИ, размещенные модели, агентные фреймворки и библиотеки Trusted Execution Environment (TEE) в качестве доступных инструментов для создателей агентов. Примечательно, что модели Sentient адаптированы для конкретных случаев использования и сообществ и являются открытым исходным кодом, что позволяет разработчикам понимать их функциональность и избегать зависимости от поставщика.
Видение Sentient выходит за рамки простого предоставления инструментов. Оно стремится содействовать созданию "коллективного агентного интеллекта" для пользователей ИИ, что способствует более широкой цели создания экосистемы для по-настоящему открытого AGI. Эта приверженность моделям и фреймворкам с открытым исходным кодом соответствует растущему акценту на децентрализованном ИИ, где совместная разработка и инновации, ориентированные на сообщество, рассматриваются как ключевые для раскрытия полного потенциала AGI.
В дополнение к предоставлению инструментов для создателей агентов, Sentient Chat позиционирует себя как соперник традиционным поисковым системам, создавая чат-бота на основе ИИ, принадлежащего сообществу, сообщил Тяги. Этот подход, по его словам, предлагает значительное преимущество по сравнению с существующими моделями, которые в основном сосредоточены на извлечении информации.
Тяги объяснил, что, хотя Google доминировал в поиске на протяжении десятилетий, его модель в корне ограничена поиском информации в интернете. "Учитывая, как Google зарабатывает большинство своих доходов на рекламе, рекомендуя источники этой информации, компании будет очень сложно от этого отказаться," заявил он. Тем не менее, он считает, что ИИ представляет собой возможность преодолеть это ограничение.
Разрушение статус-кво
"Мы можем просто выполнять задачи напрямую, вместо того чтобы сначала собирать информацию, анализировать ее, а затем действовать", - сказал Тяги. Для достижения этой цели Sentient Chat создает экосистему AI-агентов, работающих на основе разнообразных источников данных и вкладов сообщества разработчиков.
«Чтобы реализовать это безумное будущее, нам нужны многие разнообразные источники индексированных данных и множество строителей, предлагающих агентов, которые принимают окончательное решение», подчеркнул Тяги. Это требует прозрачной, открытой экосистемы, в которой поставщики данных и строители агентов получают стимулы для участия, все это под управлением сообщества.
Соучредитель подчеркнул важность того, чтобы поставщики данных понимали ценность, которую их данные приносят платформе, а строители агентов могли бесшовно интегрировать и предлагать различные услуги. Этот управляемый сообществом подход имеет решающее значение для содействия инновациям и создания более динамичного и ориентированного на действия поиска, утверждает он.
Тяги также намекнул на быстрое расширение возможностей Sentient Chat, заявив: "Кстати, на Sentient Chat приходит гораздо больше 15 агентов!" Это предполагает растущую платформу с увеличением функциональности и приверженность поддержке своего сообщества пользователей и разработчиков.
По сути, Sentient Chat стремится выйти за рамки традиционного поиска, создавая совместную платформу, ориентированную на сообщество, которая позволяет пользователям непосредственно выполнять задачи с помощью ИИ-агентов, потенциально нарушая текущую парадигму поиска.
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Соучредитель Sentient: Децентрализованный ИИ имеет решающее значение для достижения Искусственного Общего Интеллекта
Индустрия искусственного интеллекта (AI) смещает свой фокус на искусственный общий интеллект (AGI), при этом эксперты подчеркивают необходимость децентрализованного ИИ для достижения человеческого уровня рассуждений и выполнения задач.
Децентрализованный ИИ: Ключ к будущему AGI
Индустрия искусственного интеллекта (AI), находясь на волне беспрецедентного роста и инноваций, теперь нацелилась на следующий рубеж: искусственный общий интеллект (AGI). Хотя недавние привлечения капитала крупными стартапами в области ИИ, такими как многомиллиардные раунд финансирования Anthropic и быстрое восхождение Mistral AI до статуса единорога, подчеркивают огромную уверенность инвесторов в текущей траектории ИИ, эксперты считают, что истинный потенциал этой области еще не был полностью реализован.
Химаншу Тяги, соучредитель Sentient и профессор Индийского института науки, утверждает, что путь к AGI заключается в принятии децентрализованного ИИ. Обращаясь к проблемам разработки ИИ, способного к человеческому уровню рассуждений и выполнения задач, Тяги подчеркнул необходимость "совершенно новых данных о человеческих стратегиях и специализированных моделях, обученных на этих данных."
Он утверждает, что данные, необходимые для создания AGI, выходят за рамки легко доступной информации, найденной в интернете. Вместо этого они включают "глубокие эвристики и стратегии, которые люди используют для выполнения различных задач", такие как сложные техники продаж или инновационный дизайн бренда. Эти данные, часто основанные на стратегических соревнованиях, таких как технические собеседования, представляют собой значительную проблему сбора. "Если мы выберем централизованные силосы для сбора этих данных, они будут иметь ограниченную полезность", - заявил Тяги, выступая за "децентрализованные, открытые и стимулирующие механизмы" для сбора действительно ценных данных.
Проблемы распространяются и на разработку моделей, где Тьяги подчеркивает необходимость того, чтобы «люди свободно предоставляли свои обученные модели с конкретными навыками и согласованностью». Он также указывает на необходимость предоставления «вычислительных ресурсов в масштабе Google для обучения своих моделей». По словам Тьяги, «децентрализованная модель владения со стимулами и децентрализованным обучением решает эти проблемы».
Стимул к децентрализованному ИИ набирает обороты, поскольку отрасль сталкивается с ограничениями централизованных данных и разработки моделей. Поскольку AGI представляет собой следующий крупный шаг в эволюции ИИ, способность использовать разнообразный человеческий интеллект и совместное обучение моделей может оказаться решающей.
Мнения Тягги, озвученные в интервью Bitcoin.com News, предполагают, что будущее AGI может быть не построено в закрытых лабораториях технологических гигантов, а скорее через совместную, децентрализованную экосистему. Эта идея соответствует более широкой тенденции децентрализации в различных отраслях, где инновации, движимые сообществом, все чаще рассматриваются как мощный катализатор прогресса. Поскольку ИИ продолжает развиваться, роль децентрализованных платформ в формировании его будущего остается критически важной областью исследования.
Предупреждение молодым разработчикам
Тем временем сооснователь Sentient утверждает, что создание следующего поколения ИИ, в частности решений, направленных на достижение AGI, является сложной задачей, полной вызовов и требующей тонкого подхода. Он предостерегает молодых разработчиков от "великого начального оптимизма", который часто сопровождает создание ИИ-приложений, подчеркивая, что путь от доказательства концепции до стабильного, масштабируемого продукта полон сложностей.
Большие языковые модели (LLMs), хотя и мощные, вводят ошибки и уязвимости, включая галлюцинации, проблемы с фактической точностью и потенциальные риски безопасности. Решение этих задач, по его словам, требует нового программного слоя и специализированного обучения модели — возможностей, которых могут не хватать командам на ранних стадиях.
Его совет заключается в том, чтобы «четко сосредоточиться на их конкретном случае использования и полагаться на внешние предложения для решения этих проблем». Sentient Chat, как он подчеркивает, предназначен для предоставления таких услуг, предлагая API поиска ИИ, размещенные модели, агентные фреймворки и библиотеки Trusted Execution Environment (TEE) в качестве доступных инструментов для создателей агентов. Примечательно, что модели Sentient адаптированы для конкретных случаев использования и сообществ и являются открытым исходным кодом, что позволяет разработчикам понимать их функциональность и избегать зависимости от поставщика.
Видение Sentient выходит за рамки простого предоставления инструментов. Оно стремится содействовать созданию "коллективного агентного интеллекта" для пользователей ИИ, что способствует более широкой цели создания экосистемы для по-настоящему открытого AGI. Эта приверженность моделям и фреймворкам с открытым исходным кодом соответствует растущему акценту на децентрализованном ИИ, где совместная разработка и инновации, ориентированные на сообщество, рассматриваются как ключевые для раскрытия полного потенциала AGI.
В дополнение к предоставлению инструментов для создателей агентов, Sentient Chat позиционирует себя как соперник традиционным поисковым системам, создавая чат-бота на основе ИИ, принадлежащего сообществу, сообщил Тяги. Этот подход, по его словам, предлагает значительное преимущество по сравнению с существующими моделями, которые в основном сосредоточены на извлечении информации.
Тяги объяснил, что, хотя Google доминировал в поиске на протяжении десятилетий, его модель в корне ограничена поиском информации в интернете. "Учитывая, как Google зарабатывает большинство своих доходов на рекламе, рекомендуя источники этой информации, компании будет очень сложно от этого отказаться," заявил он. Тем не менее, он считает, что ИИ представляет собой возможность преодолеть это ограничение.
Разрушение статус-кво
"Мы можем просто выполнять задачи напрямую, вместо того чтобы сначала собирать информацию, анализировать ее, а затем действовать", - сказал Тяги. Для достижения этой цели Sentient Chat создает экосистему AI-агентов, работающих на основе разнообразных источников данных и вкладов сообщества разработчиков.
«Чтобы реализовать это безумное будущее, нам нужны многие разнообразные источники индексированных данных и множество строителей, предлагающих агентов, которые принимают окончательное решение», подчеркнул Тяги. Это требует прозрачной, открытой экосистемы, в которой поставщики данных и строители агентов получают стимулы для участия, все это под управлением сообщества.
Соучредитель подчеркнул важность того, чтобы поставщики данных понимали ценность, которую их данные приносят платформе, а строители агентов могли бесшовно интегрировать и предлагать различные услуги. Этот управляемый сообществом подход имеет решающее значение для содействия инновациям и создания более динамичного и ориентированного на действия поиска, утверждает он.
Тяги также намекнул на быстрое расширение возможностей Sentient Chat, заявив: "Кстати, на Sentient Chat приходит гораздо больше 15 агентов!" Это предполагает растущую платформу с увеличением функциональности и приверженность поддержке своего сообщества пользователей и разработчиков.
По сути, Sentient Chat стремится выйти за рамки традиционного поиска, создавая совместную платформу, ориентированную на сообщество, которая позволяет пользователям непосредственно выполнять задачи с помощью ИИ-агентов, потенциально нарушая текущую парадигму поиска.