Глава Google DeepMind: мы вступаем в эру суверенного ИИ

Генеральный директор Google Deepmind Демис Хасабис присоединится к нам, чтобы поговорить о пути KJI, о том, когда появятся и очки от Google, и о том, сможет ли темп прогресса ИИ сохраняться на таком уровне. Добро пожаловать в специальный выпуск подкаста Big Technology из Даваса. Я Алекс Кантеровец, и сегодня со мной особый гость Демис Хасабис, генеральный директор Google Deep Mind. Демис, добро пожаловать в шоу. Рад быть здесь. Год назад начали возникать вопросы о том, не замедляется ли прогресс выи. Было модно спрашивать, не упрутся лим в потолок. И, похоже, эти вопросы уже закрыты. За последний год произошёл огромный прогресс. Можешь рассказать нам, что конкретно произошло, что перевело индустрию ИИ из той точки сомнений в прошлом году к тому состоянию, в котором она находится сегодня. Но для нас внутри компании, мы никогда не ставили это под сомнение. Чтобы было ясно, мы всегда видели большие улучшения. Так что нас немного озадачивало, почему вообще в воздухе возник этот вопрос. Отчасти это было связано с опасениями людей, что данные заканчиваются. И в этом есть доля правды. Не все ли данные уже были использованы. Можем ли мы создавать синтетические данные, которые будут полезны для обучения? Но на самом деле оказывается, что из существующих архитектуры данных можно выжать больше. Так что я думаю, там было достаточно пространства для роста, и мы всё ещё видим это и в предобучении, и в постобучении, и в парадигмах рассуждения, а также в том, как это всё в целом сочетается. Так что я думаю, там всё ещё есть большой запас просто за счёт техник, которые мы уже знаем, и их донастройки, и своего рода инноваций поверх этого. Хорошо. Вот что сказал бы скептик, что поверх было добавлено много трюков. Я часто слышу о сэфолдинге и оркестрации и оби, который может использовать инструмент для поиска в интернете, но он не запоминает то, что узнал. Как только ты закрываешь сессию, он всё забывает. Это просто ограничение парадигмы больших языковых моделей. Но смотри, я думаю, что да, и я определённо сторонник идеи, что, возможно, нам нужны ещё один или два больших прорыва, прежде чем мы придём к AGI. Я думаю, что это в таких направлениях, как непрерывное обучение, лучшая память, более длинные окна контекста или, возможно, правильнее сказать, более эффективные окна контекста. То есть не хранить всё, а хранить только важное. Это было бы гораздо эффективнее. Так делает мозг. И лучшее долгосрочное рассуждение и планирование. Теперь ещё предстоит увидеть, будет ли достаточно просто масштабировать существующие идеи и технологии, чтобы этого добиться. И нам нужны ещё один или два действительно больших нововведения. Я, наверное, если меня прижать, скорее бы был во втором лагере. Но я думаю, что независимо от того, в каком лагере ты находишься, нам понадобятся большие базовые модели как ключевой компонент финальных систем HI. В этом я уверен. Так что я не сторонник позиции таких людей, как Янликун, которые считают, что здесь есть какой-то тупик. Я думаю, единственный спорный момент в моей голове. Являются ли они ключевым компонентом или единственным компонентом. Так что я думаю, это выбор между этими двумя вариантами. И для меня это одно из преимуществ, которые у нас есть благодаря такому глубокому и богатому исследовательскому составу. Мы можем максимально активно идти по обоим направлениям и масштабировать текущие парадигмы и идеи. И когда я говорю о масштабировании, это, кстати, также включает инновации, особенно в предобучении. Я думаю, мы очень сильны. А затем действительно новые смелые идеи для новых архитектур и всего такого, того рода вещи, которые мы изобретали за последние 10 лет в Google и Deep Mind, конечно, включая трансформеры. Может ли что-то с большим количеством жёстко зашитых элементов вообще считаться AI? Нет, я думаю, ну, это зависит от того, что вы понимаете под много. Я думаю, что мне очень интересны гибридные системы, как я их называю, или нейросимволические, как иногда говорят. Вы знаете, Альфафол, Alльфа Go - это примеры такого подхода. Так что часть нашей самой важной работы сочетает нейронные сети и глубокое обучение с такими вещами, как поиск по дереву Монтекарла. Так что я думаю, что это может быть возможным. Есть очень интересная работа, которую мы делаем, создавая и используя LLM вместе с такими вещами, как эволюционные методы Alpha Evolve, чтобы действительно идти и открывать новые знания. Возможно, понадобится что-то сверх того, что делают существующие методы. Но я думаю, что обучение - это критически важная часть AGI. Это фактически определяющая характеристика. Когда мы говорим общий, мы имеем в виду общее обучение. Может ли система изучать новые знания и может ли она учиться в любой области? В этом и есть общая часть. Так что для меня

обучение синоним интеллекта, и так было всегда. Хорошо, если обучение - это синоним интеллекта, а эти модели всё ещё не имеют способности к непрерывному обучению. Как я говорил раньше, у них мозг золотой рыбки. Они могут искать в интернете и такие: "Я это выяснил". Но это не меняет модель. Она забудет это после сессии. Есть ли у тебя теория о том, как можно решить проблему непрерывного обучения? И хочешь ли ты поделиться ею с нами? Я могу дать вам некоторые намёки. Мы очень усердно над этим работаем. Мы проделали колоссальную работу по этому поводу в прошлом с такими вещами, как Alpha Zero, которые учатся с нуля. Версия AlphaGo, Alpha Go Zero также учился поверх знаний, которые у него уже были. Так что мы делали это в гораздо более узких доменах. Игры, очевидно, намного проще, чем хаотичный реальный мир. Так что ещё предстоит увидеть, будут ли такие техники действительно масштабироваться и обобщаться на реальный мир и на реальные проблемы. Но, по крайней мере, методы, которые мы знаем, могут делать довольно впечатляющие вещи. И теперь вопрос в том, можем ли мы, по крайней мере, в моей голове смешать это с этими большими базовыми моделями. И, конечно, базовые модели учатся во время обучения, но мы бы хотели, чтобы они учились в дикой среде, включая такие вещи, как персонализация. Я думаю, это произойдёт. И мне кажется, что это критически важная часть построения отличного ассистента. То, что он понимает тебя и работает для тебя как технология, которая работает для тебя. Мы выпустили наши первые версии буквально на прошлой неделе. Персональный интеллект - это первые шаги в этом направлении. Но, на мой взгляд, для настоящего персонального интеллекта нужно нечто большее, чем просто хранить ваши данные в контекстном окне. Нужно более глубокое решение, такое, которое, как ты правильно сказал, действительно со временем изменяет модель. И именно этого в идеале хотелось бы достичь. Мы уже пару раз поднимали тему Aжаi. Так что позволь спросить тебя. Потому что я разговаривал с Сэмом Альтманом ближе к концу года. Я спросил его: "Знаешь, кажется, ты говоришь две вещи. Мы ещё не в AI, но каждый раз, когда ты говоришь о том, что могут делать модели GPT, кажется, что это подходит под твоё определение. И он сказал, что AJI недостаточно определён и что он хотел бы, чтобы все могли согласиться с тем, что мы как бы уже проскочили HI и движемся к суперинтеллекту. Ты с этим согласен? Я уверен, что он бы этого хотел, но нет, абсолютно нет. Я не считаю, что HI стоит превращать в маркетинговый термин или использовать в коммерческих целях. У этого понятия всегда было научное определение. Моё определение AI - это система, которая способна проявлять все когнитивные способности человека. Я имею в виду все. То есть речь идёт о высших уровнях человеческого творчества, которыми мы восхищаемся, учёных и художников, которых мы считаем гениальными. Это не просто решение математического уравнения или гипотезы, а способность предложить прорывную гипотезу. А это гораздо сложнее. не просто решить задачу по физике или химии, даже такую сложную, как сворачивание белков, а создать новую физическую теорию, как это сделал Эйнштейн с общей теорией относительности. Способна ли система на такое? Ведь люди на протяжении истории, самые одарённые из нас с нашей архитектурой человеческого мозга, могли это делать. То же самое касается искусства. Не просто создавать пастиж на основе уже существующего, а быть Пикассой или Моцартом. и создавать совершенно новый художественный жанр, которого раньше не существовало. Современные системы, на мой взгляд, и близко к этому не подошли. Неважно, сколько задач Рдёша они решат, хотя, безусловно, это полезно. Это всё равно очень далеко от настоящего изобретательства или того уровня мышления, которым обладал, например, Романуджен. Настоящая система AI должна потенциально уметь делать всё это сразу и во всех областях. И вдобавок к этому я бы включил физический интеллект, потому что мы, люди, способны управлять своим телом и заниматься спортом на невероятном уровне. Достаточно посмотреть на элитных спортсменов здесь, в Давосе, в работотехнике мы до этого всё ещё очень далеко. На мой взгляд, система AGI должна уметь всё перечисленное, чтобы действительно соответствовать изначальной цели области искусственного интеллекта. И я считаю, что до этого нам ещё примерно 5-10 лет. Я думаю, аргумент был бы в том, что если кто-то может делать всё это, это считалось бы суперинктом. Но считаешь ли ты, что Нет? Конечно, нет. Потому что отдельные люди могут, мы можем выдвигать новые теории. Эйнштейн делал это, Фейнмен делал это. Все великие, все мои научные герои, они были способны на это. Это редко, но это возможно с архитектурой человеческого мозга. Так что суперинкт - это ещё одна концепция, о которой стоит говорить. Но это были бы вещи, которые действительно выходят за пределы того, на что способен человеческий интеллект. Мы не можем думать в четырнадцати измерениях или подключать метеоспутники к нашему мозгу. Пока что всё это по-настоящему за пределами человеческого или сверхчеловеческого. И это совсем другой спор, но уже после того, как мы

достигнем AI. Я недавно слушал тебя, и кое-что, что ты сказал, меня действительно удивило. Тебя спросили в подкасте, который очень приятно слушать. Есть ли у вас сегодня система, которая близка к AI? Я думал, это может быть Gemite 3. Ты назвал нанобана, генератор изображений. Что иногда нужно иметь такие забавные названия и просто играться с этим. Но как генератор изображений может быть близок к? Смотрите, давайте возьмём генераторы изображений, но давайте также поговорим о нашем видеогенераторе VO, который является передовым уровнем в генерации видео. Я думаю, что с точки зрения HI даже более интересно. Можно представить видеомодель, которая может сгенерировать вам 10 секунд, 20 секунд реалистичной сцены. Это своего рода модель физического мира. Интуитивная физика, как мы иногда называем это в физике. И это такое интуитивное понимание того, как жидкости и объекты ведут себя в мире. И один из способов продемонстрировать понимание - это умение это воспроизвести. По крайней мере, для человеческого глаза достаточно точно, чтобы это было удовлетворительно для человеческого глаза. Очевидно, с точки зрения физики это не полностью точно, и мы это будем улучшать. Но это шаги к наличию идеи мировой модели, системы, которая будет понимать мир, механику, причинно-следственные связи. И, конечно, это было бы необходимым для AI, потому что это позволило бы таким системам планировать, планировать на долгий срок в реальном мире, возможно, на очень длинных временных горизонтах, что, конечно, мы, как люди, можем делать. Я потрачу 4 года, получая диплом, чтобы у меня было больше квалификаций, чтобы через 10 лет у меня была лучшая работа. Это очень долгосрочные планы, которые мы все делаем довольно легко. А в данный момент без таких систем мы всё ещё не знаем, как это делать. Мы можем делать краткосрочные планы в одном временном масштабе, но я думаю, что вам нужны такие модели мира. И я думаю, если вы представляете работотехнику, то это то, что вы хотите для работотехники, чтобы роботы планировали в реальном мире, могли воображать множество траекторий из текущих ситуаций, в которых они находятся, чтобы выполнить какую-то задачу. И затем, наконец, с нашей точки зрения, и почему мы с самого начала делали дemнай мультимодальным, способным работать с видео, изображениями и в итоге свести всё это в одну модель, это наш план. Это также будет очень полезно для универсального ассистента. Давай

немного поговорим о продукте. Я посмотрел документальный фильм "Хорошая игра для размышлений" вместе с треместами миллионами других людей. Там произошло кое-что довольно интересное. На протяжении всего фильма ты и некоторые коллеги постоянно направляли телефон на разные вещи и спрашивали у ассистента: "Альфа, что происходит? " И я кричал на компьютер, как я обычно делаю, и говорил: "Этому парню нужны очки. Ему нужны умные очки, чтобы он мог это делать. Телефон - неправильный формктор. Каково твоё видение и очков, и когда будет запуск? Ты абсолютно прав. И это был наш вывод. Это стало очень очевидно. Как ты видел в фильме, мы держали телефон, чтобы он рассказывал о реальном мире. И это удивительно, что это работает. Но совершенно ясно, что это не тот форм фактор для многих вещей, которые мы хотим делать, таких как готовка или перемещение по городу с запросами направлений или рекомендаций, или даже помощь людям с частичным нарушением зрения. Здесь, я думаю, есть огромный сценарий использования для помощи в таких ситуациях. И для этого, я думаю, вам нужно что-то, что работает без рук. И очевидная вещь, по крайней мере, для тех из нас, кто носит очки - это поместить это в очки. Но вполне могут быть и другие устройства тоже. Я не уверен, что очки - это финальный формфактор, но это определённо, это очевидно следующий формфактор. И, конечно, в Google и в Alphabet у нас есть долгая история с очками. И, возможно, в прошлом мы немного поспешили, но я думаю, мой анализ этого и разговоры с людьми, работающими над этим проектом, сводились к паре вещей. Формфактор был немного слишком громозким и неуклюжим. Низкое время работы батареи и такие вещи, которые сейчас более или менее решены. Но я думаю, чего там не хватало - это убойного приложения. И я думаю, что приложение - это универсальный цифровой ассистент, который всегда с тобой, помогает тебе в повседневной жизни и доступен на любом устройстве, на компьютере, в браузере, на телефоне, а также на таких устройствах, как очки. Когда ты гуляешь по городу, такой ассистент должен работать максимально бесшовно, понимать каждый из этих контекстов и то, что происходит вокруг вас. И мне кажется, что сейчас мы уже близки к этому, особенно с выходом GNI 3, потому что по ощущениям у нас наконец-то появился и достаточно мощный, чтобы сделать это реальностью. Это один из самых захватывающих проектов, над которыми мы работаем. И лично для меня один из самых важных сделать умные очки действительно работающими. Мы очень на это надеемся. У нас уже есть отличные партнёрства с Warb Parker, Gentle Monster и Samsung для создания очков нового поколения. И, вероятно, вы начнёте видеть их уже к лету. Да, у Ворби Паркер действительно была подача документов, где говорилось, что эти очки выйдут уже довольно скоро в этом году. Всё зависит от того, на какой стадии прототипирования мы находимся и как быстро будет идти процесс. Но я думаю, это случится очень скоро, и, на мой взгляд, это будет технология, которая создаст совершенно новую категорию, учитывая твоё личное участие. Можно ли сказать, что это довольно важная инициатива? Да, это одна из них. Я, конечно, стараюсь тратить своё время на действительно важные вещи, но мне также нравится работать над самыми передовыми технологиями, а это, как правило, самое сложное. Ставить промежуточные цели, вселять уверенность в команду и понимать, правильный ли сейчас момент. За годы, даже десятилетия работы, я, думаю, стал довольно хорошо чувствовать такие вещи. Поэтому я стараюсь быть вовлечён именно в самые передовые проекты. Там, где, как мне кажется, я могу принести наибольшую пользу. Это умные очки, работотехника и мировые модели. Хорошо, значит, время для очков подходящее. Давай поговорим о

рекламе. Конечно, подходит ли время для рекламы? Да, были некоторые новости о том, что в Gemнай может появиться реклама. Были новости, что некоторые из ваших конкурентов могут включить рекламу. Самое смешное, что я видел по этому поводу в соцсетях, это кто-то сказал: "Эти ребята даже близко не KI". Это не будет технология, меняющая мир, если бизнес-модель-реклама. Да, это интересно. Я думаю, такие вещи многое выдают. Действия говорят громче слов. Возвращаясь к нашему изначальному разговору, если Сэм и другие утверждают, что AJI уже совсем близко, тогда зачем вообще заморачиваться с рекламой? Это, на мой взгляд, вполне разумный вопрос, но если говорить о нас, то на данный момент у нас нет планов внедрять рекламу. Если вы имеете в виду именно приложение Gemini, разумеется, мы очень внимательно будем следить за тем, что в итоге будет делать чат GPT. Здесь всё нужно реализовывать крайне осторожно, потому что есть серьёзная дилемма. Если вы хотите создать ассистента, который действительно работает на пользователя, то что самое важное? Доверие. Доверие безопасности. конфиденциальность. Ведь вы потенциально делитесь с этим ассистентом своей жизнью, и вы должны быть уверены, что он действует в ваших интересах. Поэтому нужно быть очень аккуратными. Я думаю, существуют способы, как это можно сделать. Но важно, чтобы рекламная модель не протекла в саму логику ассистента и не путала пользователя. Почему именно это он вам рекомендует? Мне кажется, это будет одним из самых интересных вызовов в этой сфере. И это как раз то, чего не стоит делать. И Сундр на недавнем отчётном звонке сказал, что внутри Google есть некоторые идеи о правильном подходе к этому. Как вы подходите к рекламе? Мы всё ещё проводим мозговой штурм на эту тему, но я думаю, что есть очень интересные варианты. Если подумать об очках, об устройствах. Есть и другие модели монетизации. Так что, думаю, будет интересно посмотреть. Я не думаю, что мы сделали какие-то окончательные выводы по этому поводу, но это область, которая требует очень тщательного обдумывания, просто чтобы получить однозначный ответ. Я думаю, ты его уже дал, но я всё же спрошу ещё раз. Я читал перед нашей встречей Google сообщил рекламодателям в последние дни прошлого года, что планирует внедрить рекламу в свой ч отбод минай в двадцать шестом году. У нас сейчас нет таких планов. Это всё

что я могу сказать. Хорошо, давай просто пройдёмся по некоторым из твоих конкурентов. Антропик, клодкот. Клодкод и Клодвор вызвали огромное количество шума. Удивительно видеть, что некоторые люди сделали. Я видел пост от бывшего топ-менеджера Amazоon, который сказал, что он собрал кастомную CRM за выходные или, точнее, за полтора дня. Давай назовём это выходными. Что ты об этом думаешь? И планируете ли вы как-то ответить на это? Это очень захватывающе, я думаю. Респект, Антропик. Я думаю, они создали очень хорошую модель складкод. Мы очень рады и довольны текущими возможностями GM 3 в кодинге. Он очень хорош в некоторых вещах, таких как Front. Я использовал его на Рождество, чтобы прототипировать игры, так что это потрясающе. Это возвращает меня к программированию. Мне очень нравится вся эта волна вайб-кодинга, которая сейчас происходит. Я думаю, это откроет всё пространство продуктивности для дизайнеров, креативщиков, художников, которым раньше, возможно, приходилось работать с командами, чтобы получить доступ к командам программистов. Теперь они смогут делать гораздо больше самостоятельно. И когда это выйдет в мир в более массовом виде, появится огромное количество новых творческих возможностей. Мы очень довольны нашей работой с кодом. Конечно, нам ещё есть куда расти. Мы только что выпустили антигравити, нашу собственную IDE, и она сейчас невероятно популярна. Мы даже физически не успеваем обслуживать весь спрос, который видим. Мы очень активно прокачиваем возможности Gemini кодинги и работе с инструментами. Но надо признать, что анроopс фокусированы на всём этом на 100%. Они не делают генерацию изображений, мультимодальные модели или мировые модели. Они сосредоточены именно на коде языковых моделях и делают это очень-очень хорошо. С одной стороны, мы рады партнёрству с ними, а с другой- это отличный стимул для нас продолжать улучшать собственные модели. Подпишись прямо сейчас на мой Telegram-канал по ссылке в описании. Я подготовил для тебя топ-три материала, которые, на мой взгляд, должен знать каждый. Первое: карта сотни топовых AI стартапов - это будущее на одной картинке. Второе, прогноз от инсайдера из OpenI, который ещё до появления чат GPT предсказал всё, что сейчас происходит с нейронками. И вот в этом году он выпустил новый прогноз до двадцать седьмого года. И третье, самое мощное - это мой разбор эссе основателя компании Anтроopic, который, по сути, второй человек в мире искусственного интеллекта. Он по полочкам разложил, что будет происходить в мире ближайшие 5 лет, и главное, каким будет универсальный AI, которого все так боятся или ждут. Переходи по ссылке в описании. Давай в целом поговорим о бизнесе в индустрии. И у меня есть теория о том, как всё это может развалиться. Я хочу обсудить её с тобой. Это сценарий из трёх шагов. Первый: обучение больших языковых моделей даёт ограниченную отдачу. Второй. Появляются флэш-модели вроде GinФш, где вычисления для ИИ стоят почти так же дёшево, как поиск. И третий шаг. Из-за этих двух факторов огромные инфраструктурные инвестиции оказываются в значительной степени бесполезными. И дальше происходит каскадный обвал. Это реальный повод для беспокойства. Я думаю, это правдоподобный, возможный сценарий, но я не считаю его наиболее вероятным в моём понимании. И уже достаточно это доказал, я бы сказал. И наша работа в таких вещах, как наука, альфафолт и открытие лекарств, показывает, что он здесь надолго. Это не так, что завтра о мы выяснили, что ИИ не работает. Мы давно прошли эту точку. Так что я думаю, это очевидно будет самой трансформирующей технологией в истории человечества. Есть вопрос по срокам. это 2 года или пять? В любом случае, это очень скоро для чего-то настолько трансформирующего. Я думаю, что мы всё ещё находимся на самой ранней стадии того, чтобы реально понять, как этим пользоваться и как это внедрять, потому что технология улучшается так быстро. Я думаю, на самом деле есть огромный запас возможностей того, что даже сегодняшние модели могут делать, о чём, возможно, даже мы, как создатели этих вещей, не до конца знаем. Так что, я думаю, мы видим просто колоссальное количество продуктовых возможностей. И, честно говоря, мы в Google только начинаем по-настоящему встраивать и нативно в наших уже существующих продуктах, не говоря уже о создании новых, например, AI Inbox. Мы только начали его тестировать. Но, правда, кому нравится заниматься разбором почты? Разве мы все не хотели бы, чтобы это просто исчезло? Это моя главная боль в рабочем дне. И таких примеров огромное количество. Они просто ждут, чтобы их наконец решили. Агенты в браузерах, помощь с YouTube. Очевидно, мы сейчас уже подпитываем этот поиск. Так что я думаю, возможностей огромное количество. Если вы говорите о пузыре Ии, если об этом вопрос, я пытался не задавать этот вопрос. Я думаю, это нормально. Похоже, что это и есть вопрос. Я очень рад на него ответить, потому что моя точка зрения в том, что это не бинарно, мы в пузыре или не в пузыре. Я думаю, что части индустрии ИИ, вероятно, да, находятся в пузыре, а другие части ещё предстоит увидеть. Так что я думаю, некоторые вещи, когда вы видите пассивные раунды на десятки миллиардов долларов у компаний, у которых по сути нет ни продукта, ни исследований, это просто какие-то люди собрались вместе, это выглядит немного неустойчиво для меня в нормальном рынке, немного перегрето. С другой стороны, такие бизнесы, как у нас, у нас есть огромные базовые бизнесы и продукт, где совершенно очевидно, как и повысит эффективность или продуктивность использования этих продуктов. А дальше ещё предстоит увидеть, насколько популярной будет монетизация этих новых итив продуктов, таких как чатботы, очки, все эти вещи. Посмотрим. Я думаю, рынки будут огромными, но это ещё предстоит доказать. Но с моей точки зрения, управляя Google Deep Mind, моя задача в том, чтобы убедиться, что бы не произошло с пузырём ИИ, если он лопнет или если его нет и всё продолжится, мы выиграем в любом случае. И я думаю, что мы как алфабет невероятно хорошо позиционированы в любом случае. Либо удваивая ставку на существующие бизнесы в одном сценарии, либо находясь на передовой и на фронтире в бычьем сценарии. Возвращаясь к твоей

документалке, говоря о том, как это повлияет на экономику, мне стало немного жаль противников вашей технологии. Лисидоль, деморализован. Этот парень Мана, который играл в Starcraft, победил вашего бота, но понял, что для людей против машин по сути всё кончено. Теперь мы все в каком-то смысле сталкиваемся с этим по мере того, как эти технологии проникают в интеллектуальный труд. Я думал, ты имеешь в виду наших и конкурентов. С ними нормально, мне это о'кей. Мне их не жаль из-за этого. Это неумолимый прогресс. И ты имеешь в виду геймеров? Да. Мне стало жаль геймеров. У нас ведь будет та же ситуация с интеллектуальной работой, что эти модели, которые блестяще выступили против лучших в мире игроков Starcraft и Go, теперь начинают делать нашу работу. И мы в итоге окажемся в той же позиции. Раз ты привёл игры в качестве примера. Давай посмотрим, что произошло в играх. В шахматных есть шахматные компьютеры. С тех пор, как я был подростком, которые лучше, чем Гари Каспаров в девяностых, это не были системы общего ИИ. Ии, но это былблю. Шахматы популярны как никогда. Никому не интересно смотреть, как компьютеры играют против компьютеров. Нам интересно смотреть, как Магнус Карлсон играет против других топшахматистов мира. Интересно, что в гол лучший игрок в мире- кореец из Южной Кореи. И ему было, кажется, около пцати, когда состоялся матч Альфаго. Сейчас ему больше двадцати. И по рейтингам Эла он с большим отрывом самый сильный игрок, который когда-либо был, потому что он с молодого возраста учился в этой среде. Он, можно сказать, первое поколение, которое училось с Alфhaго в общем пуле знаний. И, возможно, сейчас он даже сильнее, чем Alфhaго был тогда. Так что я думаю, и мы все по-прежнему получаем удовольствие от Starcraft и всех других компьютерных игр. Нам нравится человеческое усилие. Я думаю, это немного похоже на то, что мы по-прежнему любим олимпийский забег на 100 м. Хотя у нас есть транспорт, который может ехать намного быстрее, чем у Seinболт. Но это другое. И поэтому я думаю, что у нас есть бесконечная способность адаптироваться и в каком-то смысле эволюционировать вместе с нашими технологиями. Почему? Потому что мы общие интеллекты. В этом вся суть. Мы системы. Мы, очевидно, не искусственные. Мы общие системы. И мы способны изобретать науку. И мы - животные, создающие инструменты. Это то, что отличает нас, людей от других животных. Мы способны создавать инструменты, на которых построена вся современная цивилизация, включая компьютеры. И, конечно, и как высшее выражение компьютеров. Всё это пришло из наших человеческих умов, которые эволюционировали для образа жизни охотников-собирателей. Так что это в каком-то смысле удивительно, что мы смогли, и это показывает, насколько мы общие, дойти до той современной цивилизации, которую мы видим вокруг сегодня. И мы говорим о таких вещах, как и наука, физика, и я думаю, мы снова адаптируемся. Но есть важный вопрос, на самом деле, помимо экономического, про работу и все эти вещи, это вопрос цели и смысла, потому что мы все получаем много целей. смысла из той работы, которую мы делаем. Я точно получаю это из той науки, которой занимаюсь. Так что, что происходит, когда многое из этого автоматизируется? Я думаю, поэтому я говорю, что нам на самом деле нужны новые великие философы, и это будет изменением человеческого состояния. Но я не думаю, что это обязательно должно быть хуже. Я думаю, это как промышленная революция, может быть, в 10 раз больше. Но нам придётся снова адаптироваться. И я думаю, мы найдём новый смысл в вещах. И мы уже сегодня делаем много вещей не только ради экономической выгоды. Искусства, экстремальные виды спорта, полярные экспедиции, многие из этих вещей. И возможно в будущем у нас будут гораздо более сложные эзотерические версии всего этого. О'кей, осталось 2 минуты. У меня два вопроса. Не знаю, успеем ли мы оба. Позволь задать тот, на который я больше всего хочу получить ответ. В недавнем интервью ты сказал, что у тебя есть теория, что информация - это самая фундаментальная единица Вселенной, а не энергия и не материя. информация. Как? Если смотреть на энергию, не знаю, успеем ли мы разобрать это за 2 минуты, но энергия? Энергия и материя. Я думаю, многие люди в каком-то смысле считают их изоморфными информации, но я думаю, что именно информация - это правильный способ понимать вселенную. Так что, если ты думаешь о биологии и живых системах, мы информационные системы, которые сопротивляются энтропии. Мы пытаемся сохранять нашу структуру, сохранять нашу информацию перед лицом случайностей, которые происходят вокруг нас. И я думаю, на это можно посмотреть и в большем физическом масштабе. То есть не только биология, но и такие вещи, как горы, планеты, астероиды. Все они подверглись какому-то виду давления отбора, не дарвиновской эволюции, но какому-то внешнему давлению. И тот факт, что они были стабильны в течение долгого времени, означает, что эта информация в каком-то смысле стабильна и значима. Так что я думаю, на мир можно смотреть с точки зрения его информационной сложности. И многое из того, что мы делаем, причина, по которой

я обо всём этом думаю, связана с такими вещами, как Alльфаго и Альфад. Особенно Альфад, где мы решили задачу всех структур белков, которые известны науке. И как мы это сделали? Потому что из почти бесконечных возможностей структур белков только определённое число является стабильным, и именно их нужно найти. Так что тебе нужно понять эту топологию, эту информационную топологию, исследовать ей, и тогда внезапно эти проблемы, которые кажутся неразрешимыми, потому что знаешь, как найти иголку в стоги сена, на самом деле становятся вполне решаемыми, если ты понимаешь энергетический ландшафт или информационный ландшафт вокруг этого. И именно так, я думаю, в итоге мы будем решать большинство болезней, создавать новые лекарства, материалы с помощью и, который помогает нам ориентироваться в этом информационном ландшафте. Демис, прежде чем мы закончим, быстро этот маленький вопрос, а затем большой вопрос в конце. В твоём документальном фильме, говоря о здоровье ии, есть момент, где в лаборатории обсуждают, стоит ли публиковать результаты Альфа. И ты там довольно жёстко сидишь и такой: "Зачем мы вообще проходим через какой-то процесс? Выпускайте это". Выпускайте это сейчас. Расскажи немного об этом моменте. Да. Ну, смотри, мы начали Альфа, чтобы взломать невероятно сложную научную задачу. Пятидесятилетний грандиозный вызов по сворачиванию белков и предсказанию их структуры. И причина, по которой мы работали над этим и вложили в это столько усилий, в том, что мы в каком-то смысле рассматривали это как корневую задачу. Если бы мы смогли её решить и выпустить это в мир, это могло бы дать невероятный, трудно переоценимый эффект для таких вещей, как здоровье человека и понимание биологии. Но мы, как команда, какими бы талантливыми мы ни были, смогли бы сами по себе задействовать лишь очень малую крошечную часть этого потенциала. Это очевидно. Так что в том случае и в этом случае было совершенно правильным поступком максимизировать пользу для мира и выложить это в научное, огромное научное сообщество, чтобы на этом строили дальше и использовали Альфад. И было невероятно приятно видеть, как 3 млн исследователей по всему миру используют его в своих важных исследованиях. Я думаю, в будущем почти каждое лекарство, которое будет открыто с этого момента, вероятно, в какой-то момент процесса будет использовать алфа-Fол, что удивительно для нас. И по сути именно ради этого мы и сделали всю ту работу. Я также прочитал этот момент, поправь меня, если я ошибаюсь, как своего рода метафору. Небольшое увлечённое и подразделение, как будто кричит внутри большой компании: "Выпускайте, хватит этой бюрократии! " Да, возможно, но смотри, у нас с самого начала была потрясающая поддержка со стороны Google. И причина, по которой мы объединились с Google ещё в четырнадцатом году в том, что Google сам по себе - это научная, исследовательская, инженерная, технически ориентированная компания. Такой она всегда и была. И это у неё в основе. Именно поэтому у нас есть научный метод и научный подход. Этот вдумчивый подход, этот строгий подход во всём, что мы делаем. Так что, конечно, им будет нравиться что-то вроде Альфа. О'кей. Вот большой вопрос в конце. Ты

создал Alльpфа Go, обучил компьютер играть в гоночеловеческих знаниях. А затем, когда он освоил человеческий уровень игры, ты как бы отпустил его с программой под названием Alpha Zero, и он начал делать вещи, которые ты даже не мог себе представить и прокладывать новые пути способами, которые тебя удивляли. В какой-то момент, возможно, придёт время, когда LLM или какая-то их версия достигнет мастерства в человеческих знаниях таким же образом. Что произойдёт, когда ты отпустишь его, и оно сделает то же самое, что и Альфа Zerро. Это будет очень захватывающе. Для меня это и будет моментом AI. Тогда система откроет новый сверхпроводник. Сверхпроводник при комнатной температуре, который возможен в рамках законов физики. Но мы просто ещё не нашли эту иголку в стоге сена. Или новый источник энергии, новый способ создавать оптимальные батареи. Я думаю, все эти вещи станут возможными. и, более того, не просто возможными. Я думаю, они действительно произойдут, как только мы дойдём до системы, которая, во-первых, обладает знаниями на человеческом уровне, а затем появятся какие-то техники. Возможно, ей даже придётся помочь изобрести некоторые из этих техник. Но и как в случае с Альфазира, это позволит ей выйти за пределы на неизведанную территорию. Это идея о том, что она как будто подключает, например, погодную систему прямо в свой мозг, захватывающие времена. Да, именно. Демис, спасибо, что пришёл на шоу. Спасибо всем.