Кажется, началось.
Кажется, началось. Я постоянно возвращаюсь к AI 2027, который вышел в апреле 2025 года. Одна из ключевых идей этого сценария: компании создают ИИ, который ускоряет исследования в области самого ИИ. Более мощные модели помогают быстрее создавать следующие модели, и каждый такой цикл усиливает следующий. И вот вчера OpenAI опубликовала новые математические результаты, полученные её внутренней моделью. Кратко, что говорят: — 722 математические рукописи, объединённые в 372 группы связанных результатов — В ходе исследования модели предложили около 4000 задач — Средние вычислительные затраты на результат равен примерно трем часам размышления ChatGPT Pro — Для части доказательств опубликованы формализации на Lean, позволяющие проверить их компьютером — Также выложили 10 сокращённых разборов рассуждений модели. Сама модель пока недоступна публично. Работы находятся на разных стадиях проверки. OpenAI прямо пишет, что в результатах без формализации могут быть ошибки. Это тоже нужно учитывать. Так вот, у меня ощущение, что мы начинаем видеть зарождение того самого ускорения. Если ИИ будет всё эффективнее помогать с научными исследованиями, включая развитие самих моделей, скорость прогресса может очень сильно вырасти. Возможно, по экспоненте. Меня это, если честно, очень воодушевляет. Мы же с вами в прямом эфире можем следить за происходящим, разбираться и адаптироваться. Как по мне это кайф, хоть немного и неуправляемый. Я в детстве смотрел фильмы про будущее, и было немного обломно, что живу в мире, где всего этого ещё нет. А сейчас вижу, как это будущее наступает прямо при моей жизни. Хочется застать серьезный прогресс в медицине. Увидеть, как мы научимся грамотнее использовать ресурсы планеты, продвинемся в освоении космоса и начнём масштабироваться за пределами Земли. Надеюсь, что технические возможности помогут нам и лучше организовать жизнь здесь. Конечно, все это снова ставит вопрос о роли человека. Чем мы будем заниматься? Какие решения принимать? Чему учиться, если ИИ с каждым шагом способен решать всё более сложные задачи? Здесь для меня особенно важна разница между полученным результатом и его применением. Математическое доказательство нужно проверить и понять. А чтобы научное открытие стало технологией, лекарством или работающим продуктом, предстоит ещё много работы. Думаю, именно с этим нам и придётся разбираться: как проверять результаты ИИ, интегрировать их в реальные процессы и понимать, что вообще имеет смысл делать. Я верю, что человек найдёт себе место в этом мире. Задачи будут меняться, а мы будем учиться решать их с новыми возможностями. Я лично очень рад, что могу это наблюдать и участвовать в этом.