Каждый должен посмотреть 84-минутный документальный фильм Google DeepMind, вот основные моменты 🌟 (посмотрите, как Демис из молодого парня с густыми черными волосами стал выдающимся мастером на пути к AGI) 1. Решение проблемы интеллекта - путь к AGI Суть документального фильма «THE THINKING GAME» заключается в пожизненном стремлении соучредителя DeepMind Демиса Хассабиса к AGI, начиная с детства как международного шахматного гения ([00:23:41]), затем переходя к разработке игр (например, «Тематический парк» [00:40:22]), и заканчивая исследованиями в области нейробиологии ([00:32:22]), конечная цель которого - «решить проблему интеллекта» (Solve Intelligence). Миссия DeepMind была определена как создание «первой в мире универсальной обучающей машины» (General Learning Machine). // Это произвело на меня впечатление и немного беспокоит: вложение всех жизненных ресурсов в «одну конечную цель» может привести к необычайной креативности, но также может увеличить последствия моральных ошибок. Документальный фильм не избегает этой темы - вы можете почувствовать их уверенность, а также услышать потенциальные опасения. 2. Игры как тренировочная площадка DeepMind твердо верит, что универсальность (Generality) является ключом к интеллекту. Они рассматривают игры как идеальную тренировочную площадку для разработки единого алгоритма, способного обучаться множеству задач. Вот некоторые из их попыток: DQN (Deep Q-Network): доказал жизнеспособность сочетания обучения с подкреплением и глубокого обучения, играя в десятки игр Atari. AlphaGo: использовал го как «святой Грааль», доказав, что машина может находить новые стратегии способами, которые человек не может даже представить, вызвав глобальный резонанс. AlphaZero: полностью избавился от всех человеческих знаний и за короткое время освоил го, шахматы и другие игры, демонстрируя чистую универсальную способность к обучению. // В документальном фильме DeepMind четко показан этот переход: игры усиливают алгоритмы, а наука и реальные приложения приносят эти силы в действительно влиятельные области. 3. От игр к науке: эпохальное достижение AlphaFold DeepMind привнес силу ИИ в одну из самых сложных научных задач реального мира - проблему сворачивания белков. Эта проблема беспокоила ученых на протяжении 50 лет. Цель AlphaFold - точно предсказать 3D-структуру белка на основе последовательности аминокислот, что является ключом к пониманию жизни и ускорению разработки новых лекарств и вакцин. На соревновании CASP 14 ([01:13:50]) AlphaFold достиг прорывной высокой точности и был признан «проблема сворачивания белков решена». DeepMind затем бесплатно опубликовал 200 миллионов структур белков ([01:15:55]), став «подарком человечеству» (Gifts to humanity). В то же время документальный фильм также указывает на то, что ИИ может быть использован в военных целях ([00:34:44]), для более мощного наблюдения и может быть использован для «подчинения человечества» - subduing us with weapons we cannot even understand, нельзя повторять ошибки «Манхэттенского проекта», сосредоточившись только на техническом энтузиазме и игнорируя моральные последствия. ...