Czy 2025 rok przyniesie koniec rewolucji AI? | Newsy AI

Poniższy artykuł jest uzupełnieniem do filmu opublikowanego na kanale Beyond AI, który porusza fascynujące tematy związane z rozwojem sztucznej inteligencji. Jeśli interesują Cię szczegóły omawianych zagadnień oraz chcesz być na bieżąco z nowinkami technologicznymi, zapraszamy na kanał Beyond AI.

Obejrzyj ten materiał na YouTube:

Spowolnienie rozwoju sztucznej inteligencji – czy jest się czego obawiać?

Sundar Pichai, prezes Google, zapowiedział, że w 2025 roku nie należy spodziewać się wielkich przełomów w dziedzinie sztucznej inteligencji. Według niego, wszystkie „niskowiszące owoce” zostały już zebrane, a dalsze postępy będą wymagały znacznie więcej czasu i wysiłku. Informacje te potwierdzają wcześniejsze przecieki od pracowników Google, OpenAI i Anthropic, którzy sugerowali, że nowe modele AI nie spełniają jeszcze oczekiwań. Czy to oznacza, że czeka nas okres stagnacji w tej dynamicznej branży?

Dlaczego modele AI mają dziwaczne nazwy?

Problem nazewnictwa modeli sztucznej inteligencji wydaje się być zaskakująco istotny. W odróżnieniu od produktów takich jak smartfony czy samochody, gdzie numeracja kolejnych wersji jest jasna, nazwy modeli AI bywają chaotyczne. Przykładowo, możemy spotkać się z nazwami typu „New Sonet 3.5” czy „Gemini 1.5”, które nie wskazują jednoznacznie na ich hierarchię czy zaawansowanie technologiczne. Wynika to z unikalnego procesu tworzenia modeli: są one trenowane, ulepszane, a czasami wypuszczane na rynek w różnych wersjach, które niekoniecznie odzwierciedlają liniową ewolucję technologii.

Przełom w prognozowaniu pogody dzięki AI

Jednym z najnowszych osiągnięć w dziedzinie sztucznej inteligencji jest model Gencast, opracowany przez DeepMind, spółkę zależną Google. Gencast jest rewolucyjny na wielu płaszczyznach:

• Dokładność prognoz: Model przewiduje pogodę na 15 dni z większą precyzją niż tradycyjne metody, osiągając o 99% lepsze wyniki w prognozach długoterminowych.
• Efektywność: Prognozy są generowane na pojedynczym komputerze w ciągu kilkunastu minut, co eliminuje potrzebę użycia drogich superkomputerów.
• Sieci dyfuzyjne: Gencast wykorzystuje technologię stosowaną wcześniej w generowaniu obrazów, co umożliwia dokładniejsze przewidywanie gwałtownych zjawisk pogodowych, takich jak burze.

Google planuje zintegrować Gencast z Google Maps, co może znacząco poprawić codzienny dostęp do dokładnych prognoz pogodowych.

Czy AI może mieć charakter?

Jednym z ciekawych zagadnień poruszanych przez ekspertów jest „charakter” modeli AI. Każdy model jest trenowany zgodnie z określonym systemem wartości i decyzjami projektowymi, które wpływają na sposób udzielania odpowiedzi. Przykładem może być podejście AI do kwestii medycznych – czy model powinien zachęcać użytkownika do zaufania lekarzowi, czy też dostarczać argumenty na poparcie własnych obaw pacjenta?

Amanda Askell z Anthropic, odpowiedzialna za rozwój modelu Claude, podkreśla znaczenie tych decyzji, które mają wpływ na miliardy interakcji z użytkownikami na całym świecie. Ostatecznie charakter AI jest odzwierciedleniem wartości i przekonań osób oraz organizacji, które go tworzą.

Polska odpowiedź na globalne trendy

Na koniec warto wspomnieć o inicjatywach na polskim podwórku. Ogłoszenie powstania Funduszu Sztucznej Inteligencji, którego środki mają zostać przeznaczone na budowę polskiego modelu AI, jest obiecującym krokiem naprzód. Lokalne modele mogą lepiej uwzględniać specyfikę kulturową i wartości narodowe, co czyni je bardziej odpowiednimi dla lokalnych użytkowników.

FAQ

1. Czy rozwój AI naprawdę spowolni?‍

Eksperci twierdzą, że dalsze postępy będą wymagały więcej czasu i zasobów, ale nie oznacza to końca innowacji.

2. Dlaczego modele AI mają takie dziwne nazwy?‍

Nazwy modeli odzwierciedlają skomplikowany proces ich tworzenia i ulepszania, który nie zawsze przebiega liniowo.

3. Co wyróżnia model Gencast od DeepMind?‍

Jest szybszy, bardziej dokładny i wykorzystuje zaawansowaną technologię sieci dyfuzyjnych, co czyni go przełomowym w prognozowaniu pogody.

Słowniczek pojęć

• Sztuczna inteligencja (AI) – dział informatyki zajmujący się tworzeniem systemów zdolnych do wykonywania zadań wymagających inteligencji ludzkiej
• Sieci dyfuzyjne – algorytmy uczone na zasadzie redukowania szumu, używane m.in. w generowaniu obrazów i prognozowaniu danych
• Embedding – metoda reprezentacji danych w postaci wektorów liczbowych, używana w modelach językowych
• LLM (Large Language Model) – zaawansowany model językowy, zdolny do rozumienia i generowania tekstu