Глава 1079. Интеллектуальный агент II типа ИИ •
Заседание Генеральной Ассамблеи ООН закончилось безрезультатно.
Для Китая это было вполне ожидаемо.
Место в «пятёрке» не даётся просто так, ООН — это ООН «пятёрки», а не «пятёрка» ООН.
Их цель — вернуть соответствующие обсуждения в рамки Совета Безопасности — была достигнута, а остальное можно «обсуждать» не спеша, ведь они никуда не торопятся.
В конце концов, у них есть право вето при голосовании в Совете Безопасности, и пока они сами не согласятся, это обсуждение электромагнитной рельсовой пушки на космической платформе будет откладываться на неопределённый срок.
Конечно, даже если ООН в конечном итоге поддастся уговорам США, созовёт Генеральную Ассамблею и проведёт голосование, для них это не будет иметь большого значения.
Потому что ООН не имеет права принудительного исполнения решений, принятых не Советом Безопасности.
Если только все страны не объединятся и не прекратят с ними дипломатические отношения и торговлю.
Но это, очевидно, невозможно.
Однако США, конечно, не так легко откажутся от борьбы с электромагнитной рельсовой пушкой на космической платформе.
Далее они либо продолжат искать способы привлечь другие страны, такие как Европейский Союз, Россия и т. д., к совместному обсуждению санкций или мер, либо выберут разработку собственного космического оружия.
Но ни один из этих вариантов не вызывает у них беспокойства или страха.
Во многих случаях опережение на шаг — это уже разрыв, который трудно преодолеть за всю жизнь.
Более того, электромагнитная рельсовая пушка на космической платформе — далеко не их главный козырь в космосе, а авиакосмический двигатель и малый термоядерный реактор!
Имея эти две технологии, при необходимости, у них будет достаточно возможностей, чтобы собрать в космосе огромный флот.
По сравнению с «обычной» по мощности электромагнитной рельсовой пушкой на космической платформе, сдерживающая сила космического флота поистине «непобедима»!
В то время как в ООН проходило заседание, в другом месте.
Китай, Цзиньлин.
В вилле у подножия горы Цзыцзиньшань Сюй Чуань с интересом просматривал оптимизированную программу моделирования, предоставленную ему академическим помощником с ИИ.
Хотя он и не был профессиональным программистом, программирование играет не менее важную роль в математическом моделировании.
Он был знаком с моделированием и кодом.
Особенно в тех областях, которые связаны с преобразованием проблем реального мира в математические уравнения, выбором подходящих типов моделей, таких как линейные модели, нелинейные модели, дифференциальные уравнения, стохастические модели и т. д., у него было своё уникальное видение.
Иначе, когда он занимался исследованием технологии управляемого ядерного синтеза, ему не удалось бы так легко применить уравнение Навье-Стокса к моделированию и управлению высокотемпературной плазменной турбулентностью в реакторе.
«Довольно интересно, здесь немного скорректировали метод анализа и построения численных значений, изменили способ вычисления анализа данных, сэкономив немало вычислительных ресурсов».
«Здесь использован нечёткий алгоритм...»
Просматривая код, изменённый Сяо Лин, Сюй Чуань задумался.
Судя по оптимизированным участкам, он внёс немало изменений в тензор Warp, что значительно повысило производительность перемещения данных, инструкций MMA тензорного ядра и ядра CUDA.
Кроме того, он также внёс некоторые изменения в планировщик блоков и функции плотной группировки.
Похоже, что за Сяо Лин, то есть в компании «Чуаньхай Нетворк Текнолоджи», есть большая база данных для обучения, и эти изменения нельзя сделать простым редактированием.
Убедившись, что в оптимизированной математической модели нет проблем, Сюй Чуань скачал её и отправил сообщение Чжэн Хаю.
«Профессор, вы меня искали».
Вскоре подошёл Чжэн Хай, Сюй Чуань кивнул и передал ему флешку.
«Отнеси это в исследовательский институт, найди Чжоу Цзи из информационного отдела и договорись о суперкомпьютере, чтобы запустить эту модель и соответствующие данные».
«Хорошо».
Кивнув, Чжэн Хай взял флешку, положил её в карман и по привычке спросил: «Есть ли ещё что-нибудь? Профессор».
Сюй Чуань подумал и сказал: «И ещё организуй мне поездку в Чэнду, на этой неделе, в пятницу».
Раз уж бабушка выразила желание встретиться с ним, то, естественно, нельзя заставлять пожилого человека долго ждать.
Сегодня уже среда, завтра он сначала организует работу в исследовательском институте и CRHPC, а в пятницу как раз будет удобно поехать.
После ухода Чжэн Хая Сюй Чуань потянулся, встал и направился в гостиную.
На журнальном столике в прозрачной вазе с длинным горлышком стояло несколько распустившихся тюльпанов и разноцветных лилий, расположенных на разной высоте.
Помимо цветов на журнальном столике, на подоконнике в гостиной также стояло несколько суккулентов и растений, добавляя в изначально прохладную гостиную немного живости и домашнего уюта.
Естественно, это принесла Лю Цзясинь.
Ведь с его характером он бы ни за что не стал ставить в комнате такие цветы.
Потрогав лепестки лилии на журнальном столике, Сюй Чуань посмотрел на Лю Цзясинь и домработницу, занятых на кухне, и подошёл к ним.
«Проголодался? До ужина ещё немного подождать».
На кухне Лю Цзясинь, помогавшая домработнице мыть и чистить овощи, подняла голову и посмотрела на него, на её лице невольно появилась нежная улыбка.
Сюй Чуань с улыбкой покачал головой и сказал: «Нет, я просто вышел посмотреть».
Вспомнив что-то, он с любопытством спросил: «Кстати, как продвигается исследование искусственного интеллекта в компании? Когда я занимался исследованиями, Сяо Лин уже мог автоматически оптимизировать код?»
Услышав этот вопрос, Лю Цзясинь задумалась и сказала: «На данный момент, вероятно, на середине стадии интеллектуального агента II типа?»
«Середина стадии интеллектуального агента II типа? Так быстро развивается?» — удивлённо спросил Сюй Чуань.
Середина стадии интеллектуального агента II типа — это поэтапная оценка интеллекта ИИ в компании «Чуаньхай Нетворк Текнолоджи».
В целом, они разделили искусственный интеллект на пять основных этапов: разговорный интеллект, интеллект рассуждений, интеллектуальный агент, инновационный агент и полный агент.
Эти пять этапов соответствуют уровню интеллекта искусственного интеллекта.
Среди них, на этапе разговорного интеллекта система ИИ способна вести базовый диалог и общение, демонстрируя базовое понимание естественного языка и способность реагировать на различные подсказки и вопросы.
Искусственный интеллект этого уровня в основном используется в таких сценариях, как интеллектуальное обслуживание клиентов, интеллектуальные помощники и т. д., предоставляя базовые информационные консультации и интерактивные услуги.
Например, чат-боты в повседневной жизни, которые могут отвечать на вопросы пользователей, предоставлять информацию и даже осуществлять простое взаимодействие.
А система ИИ с интеллектом рассуждений способна решать сложные задачи на уровне обычного эксперта, что знаменует собой переход от простого подражания поведению человека к демонстрации реального уровня интеллекта.
На этом уровне системы искусственного интеллекта могут применяться в областях, требующих сложных рассуждений и принятия решений.
Например, медицинская диагностика, оценка финансовых рисков и т. д.
ИИ с интеллектом рассуждений может глубоко анализировать сложные данные, выявлять закономерности и предоставлять точные решения на основе логики и данных.
А система ИИ с интеллектуальным агентом способна выполнять сложные задачи, принимать решения и адаптироваться к изменяющимся условиям, а также действовать автономно без необходимости наблюдения со стороны человека.
ИИ на этом этапе не только обладает способностью к рассуждению, но и может самостоятельно выполнять различные сложные операционные задачи.
Его можно применять в таких сценариях, как автономное вождение, управление роботами и т. д.
Например, в области умного дома интеллектуальный агент может интеллектуально регулировать освещение, температуру и другие параметры домашней среды в соответствии с личными привычками; а в области автономного вождения интеллектуальный агент может обеспечить безопасное и комфортное вождение автомобиля и т. д.
Если говорить о первоначальном академическом помощнике с ИИ «Цилин», то его уровень находился на стадии II типа интеллекта рассуждений.
Он мог выполнять различные задачи по сбору, классификации, организации и т. д. материалов с помощью соответствующих команд.
После полной интеграции с полноценным искусственным интеллектом компании «Чуаньхай Нетворк Текнолоджи» Сяо Лин обрёл способность управлять интеллектуальными бытовыми приборами, автономным вождением, диагностикой данных, написанием программного кода и т. д.
По оценкам, в то время он должен был находиться на стадии перехода от III типа интеллекта рассуждений к интеллектуальному агенту с ИИ, очень близко к интеллектуальному агенту с ИИ, но ещё не достиг его.
И эти данные были получены примерно полгода назад.
За полгода завершить эволюцию от III типа интеллекта рассуждений до II типа интеллектуального агента — эта скорость действительно превзошла его ожидания.
Изначально он думал, что Сяо Лин потребуется не менее года или даже больше, чтобы эволюционировать до этой стадии.
Неожиданно, всего за полгода, он справился.
Лю Цзясинь кивнула и улыбнулась: «Недавно был совершён прорыв, группа программирования II применила весовой слой глубокой нейронной сети из статьи о разложении больших целых чисел на простые множители к структуре матричного разложения интеллектуального ИИ».
«Это уменьшило общее количество параметров обучаемой модели и в то же время в определённой степени ускорило обучение Цилин».
«Особенно в таких областях, как построение классификации SVM, модуль ансамблевого обучения, проблемы больших разреженных матриц и нечёткие алгоритмы, был достигнут значительный прорыв, что позволило решить проблему комбинации признаков в больших разреженных данных с помощью машины факторизации».
Услышав это, Сюй Чуань внезапно всё понял.
Если это было сделано на основе части теории о том, имеет ли разложение больших целых чисел на простые множители полиномиальный алгоритм, то это неудивительно.
«P=NP?» — это центральный вопрос теории вычислений, и хотя вопрос о том, имеет ли разложение больших целых чисел на простые множители полиномиальный алгоритм, является лишь частью этой проблемы тысячелетия.
Но он оказывает значительное влияние на распределённые вычисления и алгоритмы параллельной обработки, алгоритмы поиска кратчайшего пути из одного источника, разложение целых чисел на простые множители и многие другие области компьютерных алгоритмов.
С 2023 года, когда Лю Цзясинь решила эту проблему, прошло уже полтора года, и пришло время применить её в области компьютеров и искусственного интеллекта.
В конце концов, преобразование математических достижений в исследования в области компьютеров само по себе является одной из самых простых областей, к тому же учёный, доказавший эту проблему, сам занимается развитием в области компьютеров, поэтому Сяо Лин смог так быстро эволюционировать.
В отличие от математических задач, которые он исследовал, за исключением уравнения Навье-Стокса, которое само по себе является математической гипотезой с сильной применимостью, две другие, будь то гипотеза Ходжа или проблема существования и щели масс Янга-Миллса, даже спустя несколько лет после решения, всё ещё не имеют никакого прогресса в области применения.
Из сложных задач в области математики, вероятно, проще всего преобразовать в прикладные достижения именно проблему P=NP.
Но проблема P=NP не так проста в решении.
По крайней мере, на данный момент, ни он, ни Лю Цзясинь, решившая проблему разложения больших целых чисел на простые множители, не верят, что эта проблема может быть решена.
Бог не играет в кости, и люди вряд ли смогут найти полиномиальный алгоритм, чтобы доказать, что задачи класса NP относятся к классу P.
Однако для развития компьютеров тот факт, что проблема P=NP? может быть неразрешимой, не означает, что она не может развиваться дальше.
Напротив, каждое исследование этого вопроса, даже небольшой прорыв, может оказать огромное влияние на алгоритмы компьютеров и искусственного интеллекта.
Это похоже на то, как в 1970-х годах, основываясь на теории NP-полноты, криптография совершила революционный прорыв, создав систему шифрования с открытым ключом.
А затем, в 1980-х годах, в исследовании NP-полных задач был достигнут прорыв в продольном направлении, и были обнаружены глубокие связи между многими, казалось бы, несвязанными вычислительными моделями.
Этот прорыв очень сильно стимулировал новый всплеск исследований алгоритмов аппроксимации в алгоритмическом сообществе.
Кроме того, были исследования квантовых компьютеров и систем доказательства утверждений в 1990-х годах, а также исследования теории параметрической сложности после 2000-х годов.
Почти каждый прорыв и исследование математических достижений в гипотезе P=NP? вызывают потрясения в области компьютеров.
Если «Цилин» продолжит развиваться, то он будет недалеко от четвёртого этапа — «инноватора ИИ».
Система ИИ на этом этапе обладает способностью имитировать человеческое творчество, преодолевать ограничения мышления и предлагать свежие инновационные идеи.
Проще говоря, он уже способен на основе огромной базы данных предлагать решения или идеи для определённой проблемы, о которых люди раньше не думали. В определённой степени он обладает слабой креативностью или слабой оригинальностью.
На этом уровне искусственный интеллект может помогать людям совершать изобретения и открытия, способствуя инновациям и прогрессу во многих областях.
Например, в научных исследованиях, художественном творчестве, а также в разработке технологий и во многих других областях инноватор может проявить свою уникальную ценность, предлагая новые идеи и методы.
Вы даже можете поручить ему вывести и попытаться решить такие сложные задачи, как гипотеза P=NP?.
Хотя он не обязательно сможет это сделать, но теоретически он уже вполне способен обдумывать такие сложные задачи.
Что касается окончательного уровня организатора ИИ.
Теоретически, это уже полноценный искусственный интеллект.
На этом уровне он не только обладает стратегическим мышлением, но и обладает высокой эффективностью и сильной адаптивностью, необходимыми для достижения целей организации, и способен управлять сложными системами.
Например, они могут гибко координировать несколько интеллектуальных ИИ, разумно распределять задачи, отслеживать ход выполнения задач в режиме реального времени и вносить быстрые корректировки в зависимости от реальной ситуации и т. д.
Теоретически, искусственному интеллекту такого уровня можно полностью доверить управление крупной компанией или даже целой страной.
Он достаточно способен разработать «совершенный» и «справедливый» план для поддержания работы компании или даже страны.