Se Jenson Huang Diz Bounceos mercados dizem ‘quão alto?’. Certo? Esse é o potencial de mudança de planeta da inteligência synthetic (AI), aparentemente-em mentes capitalistas hoje. Pelo menos até que um time de AI inicial chinês diz: ‘Espere; não tão alto ‘, e suficiente Caos financeiro é desencadeado para revelar a volatilidade no coração do plano do setor de tecnologia de atrapalhar a economia international e refazer seus sistemas de poder. E daí? A China torna mais barata e a IA é exagerada?
Bem, quem sabia?
A IA não pode ser ignorada, claramente, e pode fazer alguns bons, além de tornar algumas pessoas ainda mais ricas; e o chefe da Nvidia, Huang, encarregado da empresa mais rica do planeta, não deve ser ignorada-especialmente quando ele subir ao palco, como fez na CES no início de janeiro, para saudar ‘Ai agêntico“, como uma versão capacitada da IA generativa que toma decisões, como uma” oportunidade de vários trilhões de dólares “. Significando o que exatamente?
Para a maioria das pessoas na maioria das empresas-retirando pistas de segunda mão dos savantes de tecnologia como a NVIDIA-isso significa mais terminologia técnica para enfrentar. Ai agêntico? AI física – Ele disse também, certo? Porque a maioria de nós – nas trincheiras – está apenas familiarizada com a IA generativa. Esses novos termos significam que estamos mais próximos da ‘Inteligência Geral Synthetic’ (AGI)-tão solitamente retratada em fantasias de ficção científica, tão lustralmente perseguida pelos barões da tecnologia na frente do desfile da vitória de Trump?
Precisamos saber – em termos de pub – o que esses conceitos modos de IA significam. Então, talvez seja hora de fazer um balanço – Antes de perguntarmos sobre nossos próprios lugares em tudo isso.
AI com todos os consumidores
Todos esses termos – IA generativa (gen ai), IA agêntica, IA física e inteligência geral synthetic (AGI) – relacionam -se a diferentes aspectos da IA. Mas eles também apresentam conceitos diferentes, para serem alavancados de maneira diferente pelas empresas. Para que suas funções básicas vão de Criação de conteúdo simples (AI generativa) para tomada de decisão autônoma (Agentic ai), para Interações físicas/robóticas (AI física) – e finalmente Processamento de pensamento independente adequado (AGI).
No last, a AGI descreve a ampla noção de criar algum tipo de inteligência senciente. Por enquanto, é teórico, incorporando o sonho de ficção científica de ‘AI forte’-mesmo que os Bros de tecnologia falem como se estivesse ao virar da esquina. Mas esses outros conceitos de IA, classificados como ‘fracos’ (ou ‘estreitos’) AI, são muito reais, de repente-o suficiente para que os mercados de ações saltem nas palestras do trade-show e nas inovações comerciais do campo esquerdo. Eles descrevem sistemas especializados para tarefas especializadas.
Ao contrário da AGI quase consciente, eles não generalizam além de suas funções pré-escolares. Eles prometem otimizar as operações em silêncio-e até mesmo, ripando no Kool-Help, para cobrá-las para criar capacidade de produção altamente direcionada e inovação industrial adequada. Que é a lógica de advertising em todas as tecnologias da indústria 4.0, é claro-exceto que o hype da IA é consumido porque a AI deseja automatizar os sistemas cerebrais, em vez de apenas físicos.
Em outras palavras, não se trata apenas de substituir as funções humanas nos sistemas corporativos, mas também impondo a lógica, a criatividade e a controlidade de humanos-seja em disciplinas industriais isoladas ou em toda a economia international. E em qualquer outro lugar, em toda a sociedade – se o desenvolvimento de capital anti -tumultuoso se tornar ininterrupto e não contestado. Em teoria, a IA ‘fraca’ mantém os gerentes intermediários em empregos; Porém, a linha inferior, a IA substituirá os trabalhadores de colarinho branco e azul.
E realmente, além de um punhado de fanáticos no topo da árvore de dinheiro da IA (os 26 Bilionários mais ricos possuir até 3,8 bilhões das pessoas mais pobres do mundo; ou metade da população international), a subsistência de todos está em jogo. Além dessa farsa capitalista existencial intratável, a questão ardente é como os trabalhadores deslocados serão treinados, incorporados e reengenados dentro e ao redor, mesmo sistemas de IA generativos e agênticos de baixo nível.
AI com todos consumidos
Mas o outro lado da IA devidamente policiado e devidamente capacitado-é uma democracia mais feliz, aprimorada e energizada por sua capacidade cerebral aumentada para criar um planeta mais saudável. Como um aparte, para todo o mercado livre amoral Wankers lá fora, na intromissão Regulação da CE Para colocar o Guardrails no desenvolvimento da IA, vale a pena repetir a mensagem no ano passado a partir de um estágio de trade-show em Málaga. Pegue isso agoraou entenda errado para sempre, e observe a sociedade falhar.
Assim é O guardiãolíder do último fim de semana no AI Leis de direitos autoraise a coluna relacionada de Miranda Hyde no mesmo artigo, no mesmo dia, sobre birras de grande tecnologia Em casas de vidro (“barões de tecnologia mais idiotas da América”)-bem como sua referência vinculada ao artigo do empresário Scott Galloway em Médio que “bilionários de tecnologia são os novos Rainhas de bem -estar”. Mas estamos saindo da pista-e talvez os hyperlinks para a imprensa de esquerda (independente) ‘acordados’ estejam fora do lugar em um papel comercial.
O ponto authentic, aqui, é delinear as diferenças de todos esses conceitos modos de IA. Então, vamos continuar com isso – na linguagem do pub, por isso estamos claros. Para recapitular: AI generativa é para criação de conteúdo, design de produto e geração de código; Ai agênticocomo uma versão capacitada do Gen AI, vai além para tomar decisões e tomar ações de maneira orientada a objetivos; e AI física Adiciona um corpo físico, como um robô ou um veículo, a um sistema agêntico para interagir com o mundo.
A Gen AI cria conteúdo com base nos padrões aprendidos com os dados, seja conteúdo generalizado de sistemas de Web de código aberto ou conteúdo da indústria/empresa de bibliotecas proprietárias. Depende muito, mas não exclusivamente ou necessariamente, em Modelos de idiomas grandes (LLMS) Para entender e gerar linguagem humana – como GPT e Gêmeos. Para o setor específico do domínio, os Apps, os LLMs são normalmente combinados com técnicas de recuperação de conhecimento externo.
Este método, conhecido como Geração de recuperação usededed (RAG)Assim, melhora a precisão. Os LLMs são usados também em IA agêntica e física-onde o Gen AI é implantado ao lado de permitir interações baseadas em idiomas; O mesmo acontece com Rag. Mas o Gen Ai usa outro Modelos de aprendizado de máquinatambém-como Dall · E e difusão estável para geração de texto para imagem, SUNO e Jukedeck para geração de texto para música e mochi e SORA aberta para geração de texto para videão.
A IA Agentic, que pode existir inteiramente no software program, depende de sistemas baseados em regras (em aplicativos mais simples), aprendizado de reforço (para aprender a tomar ações) e algoritmos de planejamento (para decidir uma sequência de ações). Ai física mistura dados de câmeras, lasers e outros sensores; Normalmente, ele usa modelos de visão computacional (como YOLO e Masks R-CNN) e aprendem profundamente para identificar e navegar por objetos. AGI, como conceito, combina todos os itens acima e muito mais.
Resumindo… realmente espere; Em vez disso, vamos apenas citar a IA favorita de todos – para que possamos continuar com o jantar; e confie no sistema e satisfaz nossos motores de search engine marketing. E porque as crianças em idade escolar, hoje, estão sendo instruídas a pedir à IA que ajude com a lição de casa. Então, aqui está a resposta; Todas as citações são do GPT-4o LLM-desenvolvido pelo OpenAI, que (alegadamente) treinado em Criações de outras pessoase co-fundado por Sam Altman, que afirma ser um vítima do mesmo.
Na verdade, não vamos. Está tudo aqui. E se você quiser mais sobre o assunto, confira esses artigos sobre os recentes desenvolvimentos de IA de Sean Kinney – que sabe uma coisa ou duas sobre uma coisa ou duas.
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