aimodel

Mark Twain jednou řekl, že nejlepší způsob, jak něco schovat, je to dát na nejviditelnější místo. Moderní technologické giganti se zdají tento lekci pochopit: schovávají umělou inteligenci (AI) všude, činí ji tak běžnou, že ji už nevnímáme.
Ale záleží to nejen na tom, že umělá inteligence se stává všudypřítomnou. Děje se něco mnohem základnějšího: přestává být nástrojem, kterým používáme, a proměňuje se v prostředí, ve kterém žijeme.

Google představila funkci Personal Intelligence pro své AI asistenta Gemini, která umožňuje algoritmu přístup k osobním datům uživatelů z Gmailu, Google Fotek, YouTube a dalších služeb společnosti. Za personalizovaný zážitek musí uživatelé souhlasit s využitím jejich dat pro trénování generativních AI modelů.

Альберт Эйнштейн утверждал, что невозможно решить проблему на том же уровне мышления, на котором она была создана. Похоже, человечество подошло именно к такому моменту в развитии искусственного интеллекта ( AI ) — когда наш собственный разум становится главным препятствием на пути создания разума искусственного.
Барьер человеческого разума
Разработчики искусственного интеллекта столкнулись с проблемой, которую можно назвать «барьером качественного скачка». Мы научились создавать системы, которые превосходят человека в узких задачах — от распознавания изображений до игры в го. Но создание системы, равной человеческому интеллекту в широком спектре задач, а тем более превосходящей человека, требует не просто улучшения существующих методов, а принципиально иного подхода.
Причина может крыться в самом способе обучения. Пока что люди выступают наставниками для машин, передавая им знания через тщательно отобранные данные и алгоритмы. Но что если человеческий интеллект просто недостаточно сложен, чтобы создать нечто равное себе? Что если мы достигли критического барьера собственных возможностей?
Философ Людвиг Витгенштейн проницательно заметил: «Чтобы провести предел для мысли, сама мысль должна мыслить по обе стороны этого предела». Эта фраза обретает особое значение в контексте создания искусственного интеллекта. Чтобы создать разум, превосходящий человеческий или хотя бы равный ему, нам нужно выйти за границы собственных когнитивных возможностей. Но как можно превзойти то, что определяет саму способность к познанию?
Проблема носит фундаментальный характер. Каждый учитель передает ученику не только знания, но и собственные интеллектуальные ограничения. Человек, обучающий искусственный интеллект, неизбежно закладывает в него рамки своего понимания мира. Для создания искусственного интеллекта, превосходящего человеческий, требуется преодолеть эти барьеры.
Когда ученик становится учителем
Революционная идея заключается в том, чтобы позволить машинам обучать друг друга. Представьте цифровую академию, где десятки или сотни продвинутых систем искусственного интеллекта обмениваются знаниями, спорят, сотрудничают и конкурируют между собой. Каждая система обладает уникальными сильными сторонами — одна превосходно разбирается в медицине, другая в финансах, третья в физике.
В такой экосистеме лингвистический искусственный интеллект может передать свое понимание языковых структур и культурных контекстов математической системе, которая, в свою очередь, поделится логическими алгоритмами и способностями к абстрактному мышлению. Творческий искусственный интеллект научит других генерировать нестандартные решения, а аналитическая система покажет, как структурировать хаос идей в четкие концепции.
Ключевое отличие от человеческого обучения — скорость и объем передачи информации. Люди обмениваются знаниями медленно, через речь и текст. Машины могут мгновенно копировать целые базы данных, передавать алгоритмы и обновлять архитектуру друг друга.
Риски машинной кооперации
Однако путь машинного самообучения таит серьезные риски. Первый — возможность деградации вместо прогресса. Системы могут начать усиливать ошибки друг друга, создавая порочный круг неверных выводов.
Второй риск связан с конкуренцией между машинами. Что помешает одной системе намеренно дезинформировать других, чтобы сохранить преимущество? Конкуренция и манипуляции могут возникнуть в системах AI раньше подлинного интеллекта.
Третья опасность — потеря контроля со стороны человека. Экосистема обучающихся машин может развиться в направлении, которое окажется враждебным или просто непонятным для создателей. Мы рискуем создать разум, который будет нас игнорировать.
Стоимость перехода
Создание такой экосистемы потребует колоссальных вычислительных ресурсов. Современные языковые модели уже потребляют энергии как небольшие города. Система из сотен взаимодействующих искусственных интеллектов может потребовать миллиарды долларов в год только на оплату электричества.
Кроме того, остается открытым вопрос о временных рамках. Сколько лет или десятилетий потребуется на достижение результата? И как мы узнаем, что цель достигнута, если критерии успеха станут недоступными человеческому пониманию?
Неизбежность трансформации
Несмотря на все риски, альтернатива машинному самообучению может оказаться еще менее привлекательной — вечное топтание на месте. Человечество веками мечтало создать разум, равный собственному. Теперь мы подошли к моменту, когда для достижения этой цели нужно осознать собственные ограничения.
Создание искусственного интеллекта, равного человеческому, — это не только техническая задача, но и философский вызов. Мы должны принять, что наши создания могут превзойти нас не только в вычислениях, но и в способности к обучению.
В конце концов, самый мудрый садовник — тот, кто знает, когда перестать обрезать ветви и позволить дереву расти естественным образом. Даже если дерево в итоге заслонит собой все небо.
#AI #AImodel #Write2Earn
$BTC

Google zahájil funkci Guided Learning ve svém AI asistentovi Gemini, která přeměňuje běžné chatboty na osobní učitele. Novinka vytváří individuální vzdělávací kurzy a pomáhá uživatelům nesledovat pouze hotové odpovědi, ale skutečně porozumět materiálu.
Jak funguje osobní mentoři

Пользователь соцсети X под ником Alex Prompter опубликовал 14 января утекшие внутренние документы OpenAI с сенсационным заявлением: Илья Суцкевер (Ilya Sutskever) — один из основателей компании и бывший главный научный сотрудник — якобы доказал физическую невозможность создания искусственного общего интеллекта.
Суцкевер считается одним из ведущих специалистов по нейронным сетям в мире. Он участвовал в создании GPT и был ключевой фигурой в развитии ChatGPT. В мае 2024 года он покинул OpenAI для создания собственной компании Safe Superintelligence, посвященной безопасной разработке ИИ.
AGI (Artificial General Intelligence) — это гипотетическая система искусственного интеллекта, способная выполнять любые интеллектуальные задачи на уровне человека или превосходить его. В отличие от современных узкоспециализированных алгоритмов вроде ChatGPT или системы распознавания изображений, AGI должен обладать универсальными когнитивными способностями.
Принцип Ландауэра: почему забывание стоит энергии
Основа спекуляций — принцип Ландауэра, открытый физиком IBM Рольфом Ландауэром в 1961 году. Этот закон связывает информацию с физикой и устанавливает минимальную энергетическую цену за стирание данных.
Представьте компьютерную память как набор переключателей, каждый из которых может находиться в положении «0» или «1». Когда мы стираем бит информации — например, принудительно устанавливаем его в «0» независимо от предыдущего состояния — мы физически уничтожаем различие между этими двумя состояниями.
Согласно второму закону термодинамики, общая энтропия (мера беспорядка) во Вселенной никогда не может уменьшаться. Стирание бита уменьшает энтропию в компьютере, поэтому для сохранения баланса энтропия окружающей среды должна увеличиться. Это увеличение происходит через выделение тепла.
Минимальная энергия стирания описывается формулой E ≥ kT ln 2, где k — постоянная Больцмана (1,38×10-23 Дж/К), T — температура в кельвинах, а ln 2 ≈ 0,693 — натуральный логарифм двойки. При комнатной температуре (300К) это составляет ничтожные 2,9×10-21 Дж на бит — в миллион миллиардов раз меньше энергии, необходимой для подъема пылинки на миллиметр.
Критически важно: принцип действует только для необратимых операций стирания информации. Логически обратимые операции, где каждому входу соответствует уникальный выход, теоретически могут выполняться без энергозатрат.
От микроватт к энергии Солнечной системы
В приложенных к публикации профессионально оформленных слайдах утверждается, что AGI потребует 1018 необратимых операций в секунду. Умножив на энергию Ландауэра, авторы получают теоретический минимум 2900 Вт — в 145 раз больше энергопотребления человеческого мозга.
Затем «расчеты» усложняются. С учетом реальных инженерных ограничений — охлаждения (увеличивает потребление в 10 раз), передачи данных между процессором и памятью (в 50 раз), коррекции ошибок (в 2 раза) — авторы фейка получают 2,9 МВт для одной системы AGI. Это энергопотребление небольшого города для имитации одного человеческого интеллекта.
Но главная «бомба» — в масштабировании. Согласно поддельным документам, для обслуживания всего человечества потребуются миллиарды систем AGI. Авторы утверждают, что это приведет к энергопотреблению 1021 Вт — в миллион раз больше всей энергии, производимой человечеством, и якобы превышает энергетические ресурсы всей Солнечной системы.
Подозрительно качественная подделка
К публикации приложены профессионально выглядящие документы: презентации с графиками, якобы внутренняя переписка совета директоров OpenAI, скриншоты из Slack с обсуждениями руководства. В «документах» утверждается, что Сэм Альтман (Sam Altman) признавал правоту расчетов Суцкевера, но называл их «технически верными, но стратегически неуместными».
Рецепт фейка: научный факт × «реалистичные» коэффициенты = абсурдный результат
Поддельные материалы включают даже детализированную хронологию якобы произошедшего в ноябре 2023 года кризиса в совете директоров OpenAI из-за термодинамических ограничений. Качество подделки выдает её искусственное происхождение: слишком много штампов «CONFIDENTIAL», профессиональный дизайн презентаций и правдоподобные, но сфабрикованные внутренние переписки.
Научная критика
Заявления Alex Prompter немедленно вызвали критику экспертов. Аналитик Roko назвал идею о невозможности AGI «самой идиотской вещью об AI, которую когда-либо читал».
Специалист TokyoL7G объяснил фундаментальную ошибку: «Человеческий мозг работает при мощности около 20 Вт. Не потому, что он нарушает термодинамику, а потому, что представляет собой чрезвычайно эффективную асинхронную систему».
Эксперт 9DATTM указал на методологические ошибки: неправомерное приравнивание предела Ландауэра к требованиям интеллекта, игнорирование алгоритмического сжатия и возможности энергоэффективных обратимых вычислений.
Реальность энергопотребления AI
Современные системы AI действительно требуют колоссальных энергозатрат, но это связано с несовершенством существующих технологий, а не с фундаментальными физическими ограничениями. Обучение GPT-3 потребовало около 1300 МВт·ч, дата-центры для AI расходуют мегаватты постоянно — это энергопотребление целых городов.
Однако человеческий мозг доказывает возможность высокоэффективных вычислений: 86 млрд нейронов, обрабатывающих сложнейшую информацию при потреблении всего 20 Вт. Принцип Ландауэра не препятствует созданию энергоэффективных архитектур — он лишь устанавливает теоретический минимум для необратимых операций стирания.
Отсутствие подтверждений
Ни Илья Суцкевер, ни OpenAI не подтверждали существование подобных исследований. Публичные высказывания Суцкевера от мая 2024 года выражают уверенность в достижимости AGI с акцентом на безопасность. Сайт его новой компании Safe Superintelligence фокусируется на создании безопасного AI без упоминаний термодинамических барьеров.
Представленные материалы — изощренная дезинформация, основанная на неточном применении физических принципов и экстраполяции сомнительных допущений до абсурда. Подделка демонстрирует растущую изощренность фальшивых утечек в эпоху AI, но научное сообщество единодушно отвергает подобные псевдонаучные спекуляции о энергетической невозможности создания эффективного искусственного интеллекта.
Мнение AI
Анализ исторических паттернов дезинформации показывает интересную закономерность: самые эффектные научные фейки всегда эксплуатируют реальные физические принципы. Холодный синтез 1989 года тоже базировался на настоящих ядерных реакциях, но с фальшивыми данными. Принцип Ландауэра здесь играет роль идеального «крючка» — он достаточно сложен, чтобы большинство не могли его проверить, но достаточно фундаментален, чтобы звучать убедительно.
Макроэкономический контекст создания подобных фейков заслуживает внимания. Индустрия AI переживает период максимальных инвестиций и ожиданий — классическую фазу пузыря, когда любые сомнения в технологической достижимости могут обвалить миллиардные вложения. Такая информационная атака потенциально способна повлиять на биржевые котировки технологических гигантов. Остается вопрос: кому выгодно подрывать веру в AGI именно сейчас?
#AI #AImodel #Write2Earn
$ETH

AI agenty se připravují přejít od hlasitých slibů k reálné práci, a pro mnoho firem bude tento přechod bolestivý. V roce 2026 začnou autonomní digitální zaměstnanci přijímat rozhodnutí, spouštět procesy a měnit zásady fungování celých organizací.
Potenciál je obrovský — od dramatického zvýšení efektivity až po zcela nové způsoby podnikání. Ale rizika nejsou méně reálná. Od neopodstatněné důvěry a slabé databáze až po vážné bezpečnostní problémy a kulturní konflikty — mnoho firem vstupuje do éry AI agentů katastrofálně nepřipravených. Během příštího roku někteří objeví neuvěřitelné příležitosti, jiní vynaloží peníze marně, poškodí důvěru nebo vytvoří problémy, které si neuvědomovali.

$AT Pozorování na růst více chainů formované záměrem, ne pozorností ~ @APRO Oracle
Některé protokoly se hlásí nahlas. Jiné se odhalují pomalu. APRO patří do druhé kategorie. Nepřišel s naléhavostí nebo spektáklem. Objevil se tiše na pozadí, vykonávající práci, která se stává viditelnou až když na ní něco jiného závisí. To byla první známka. V prostoru, kde je pozornost často mylně považována za pokrok, se tento protokol cítil neobvykle pohodlně, když byl přehlížen.
Čas má způsob, jak objasnit záměr. Při sledování APRO po delší dobu se stalo jasným, že nic ohledně jeho struktury se nezdálo být navrženo pro rychlou reakci. Nebyl žádný spěch na zabalování narativů. Žádné neustálé přeorientovávání, aby odpovídalo náladě trhu. Místo toho byla konzistence. Ten druh, který naznačuje systém, na který se dá spolehnout, spíše než kolem něj obchodovat. Tento rozdíl nyní znamená více než kdy předtím.

$AT Pohánění správy, užitku a koordinace napříč 40 blockchainy ~ @APRO Oracle
Nativní užitek ekosystému APRO je založen na bezproblémové interakci mezi daty, správou a operacemi napříč řetězci. Pozorováním, jak se účastníci zapojují do sítě, je jasné, že token AT je víc než jen jednoduché médium směny. Funguje jako spojovací prvek napříč více vrstvami ekosystému, propojující AI agenty, reálná aktiva a decentralizované aplikace. Stavitelé se na tento token spoléhají nejen pro transakce, ale i pro sladění svých příspěvků s vyvíjející se architekturou sítě. Každá akce stakingu, každé hlasování ve správě a každá verifikace oracle je jemným posílením soudržnosti systému. Tato integrace zajišťuje, že užitek je hmatatelný a operativní spíše než abstraktní, a token AT slouží jako základní kámen v udržování vnitřního rytmu sítě.

Na konci roku 2024 trh s kryptoměnami zažil jeden z nejrychleji rostoucích narativů: AI agenti.
Za pouhé několik měsíců se jejich tržní kapitalizace prudce zvýšila na více než 20 miliard dolarů — jen aby se tak rychle zhroutila. Většina těchto tokenů nyní klesla o 80-90 %, a zájem vyprchal.
Ale to neznamená, že narativ AI je mrtvý. Ve skutečnosti to, co nyní vidíme, je zdravý posun. Trh se vzdaluje od hype a zaměřuje se na základy. Infrastruktura, decentralizovaná AI a skutečná užitečnost přebírají vedení. A tato nová vlna může být ještě důležitější než ta poslední.