(ნიკოლაუს სკენე)
ხანდახან თეთრი ღვინო გინდათ.
ხანდახან — წითელი.
სპორტის შემდეგ კი ლუდიც ძალიან სასიამოვნოა.
არავის მოუვიდოდა აზრად, ზუსტად ამ მომენტში ყველაფერი ერთდროულად შეეკვეთა.
მსოფლიოში არც ერთი სომელიე არ იტყოდა: „პრობლემა არ არის, მოგიტანთ თეთრ ღვინოს, წითელ ღვინოს, ლუდს, სტეიკს, პირსახოცს, მასაჟს, დედათქვენთან სატელეფონო საუბარს და ყოველი შემთხვევისთვის სათხილამურო არდადეგებსაც.“
ჩვენი ტვინი ამ მხრივ ბევრად უფრო ეფექტიანია.
ის კონტექსტის მიხედვით იღებს გადაწყვეტილებას. სიტუაციურად. ენერგიის დამზოგველად.
ის მხოლოდ იმ რეგიონებს ააქტიურებს, რომლებიც ამ მომენტში მნიშვნელოვანია. დანარჩენი „მშვიდად“ რჩება.
და სწორედ აქ იმალება ერთი ხშირად შეუმჩნეველი განსხვავება ადამიანის და დღევანდელ ხელოვნურ ინტელექტს შორის.
და ახლა საქმეში ChatGPT ერთვება.
ChatGPT-ის მუშაობის ძირითადი პრინციპი სხვაგვარია.
რაც არ უნდა მოგინდეთ ამ მომენტში — ის ყოველთვის ყველაფერს გეკითხებათ.
არა მხოლოდ სპორტის შემდეგ ლუდს, არამედ ერთდროულად ლუდს, თეთრ ღვინოს, წითელ ღვინოს, სტეიკს, რეცეპტს, მიწოდების ჯაჭვს, CO₂-ის კვალს, ღვინის რეგიონს, სპორტის სახეობას და წყურვილის ფილოსოფიურ მნიშვნელობას.
მიზეზი, რატომაც ამას ვერ ვამჩნევთ:
ეს უკიდურესად სწრაფად ხდება.
უაზრო „რეგიონები“ მილიწამებში გამოირიცხება და საბოლოოდ მეტ-ნაკლებად გონივრული პასუხი მიიღება. მაგრამ ამის უკან არსებული გამოთვლითი დატვირთვა გიგანტურია.
ადამიანის ტვინი ამ ფორმით სრულიად გადაიტვირთებოდა.
და სწორედ ამიტომ არის დღევანდელი ხელოვნური ინტელექტის სისტემების ელექტროენერგიის მოხმარება სერიოზული კრიტიკის საგანი.
DeepSeek ამ მიმართულებით უკვე ერთი ნაბიჯით წინ მიდის.
ის ცდილობს, მოდელის სხვადასხვა ნაწილი უფრო მიზანმიმართულად „აამოქმედოს“, იმის მიხედვით, თუ რა არის ამ მომენტში სავარაუდოდ მნიშვნელოვანი. არა ყველაფერი, ყოველთვის, ერთდროულად. არამედ უფრო შერჩევითად. კონტექსტისადმი უფრო მგრძნობიარედ.
და შემდეგ ჩნდება HuggingGPT.
HuggingGPT ახალი მოდელი არ არის.
ის არის არქიტექტურული იდეა.
ძირითადი იდეა:
დიდი ენობრივი მოდელი, როგორიცაა ChatGPT, აღარ გამოიყენება როგორც უნივერსალური გენიოსი, არამედ როგორც კონტროლერი. როგორც დირიჟორი. როგორც დამგეგმავი.
ის უსმენს მომხმარებელს, იგებს განზრახვას — შემდეგ კი მას კონკრეტულ ქვეამოცანებად.
შლის. ამ ქვეამოცანებს ერთი და იგივე მოდელი კი არ ასრულებს, არამედ მიზანმიმართულად გადასცემენ სპეციალისტებს : გამოსახულების მოდელებს, აუდიომოდელებს, კლასიფიკატორებს, ტექსტიდან მეტყველების სისტემებს, ობიექტების ამოცნობისა და სეგმენტაციის სისტემებს. ყველა ეს მოდელი უკვე არსებობს, მაგალითად, Hugging Face-ის ეკოსისტემაში.
აქ გადამწყვეტი მხოლოდ ის არ არის, რა კეთდება, არამედ რა თანმიმდევრობით.
HuggingGPT დამოკიდებულებებს გეგმავს.
ზოგიერთი ამოცანა თანმიმდევრულად უნდა დამუშავდეს, სხვები კი პარალელურად შეიძლება შესრულდეს. ერთი მოდელის შედეგები მომდევნო მოდელისთვის შეყვანის სახით გამოიყენება. მხოლოდ ბოლოს აგროვებს კონტროლერი ყველაფერს და აყალიბებს პასუხს.
მარტივი მოთხოვნა, როგორიცაა „დეტალურად აღწერე ეს გამოსახულება“, ავტომატურად იშლება გამოსახულების კლასიფიკაციად, ობიექტების ამოცნობად, სეგმენტაციად, აღწერის გენერირებად და ვიზუალურ კითხვა-პასუხის მოდელებად — და მხოლოდ ამის შემდეგ ერთიანდება.
ეს ახალი ინტელექტი არ არის.
მაგრამ ეს არის ინტელექტუალურად მუშაობის სხვა გზა.
და სწორედ აქ ხდება HuggingGPT ნამდვილად საინტერესო:
სისტემა მასშტაბირებას ახდენს არა სულ უფრო დიდი მოდელების, არამედ კოორდინაციის. არჩევანის. შრომის დანაწილების. კონტექსტის ხარჯზე.
უცებ ხელოვნური ინტელექტი აღარ ჰგავს გადატვირთულ უნივერსალურ სტუდენტს, რომელსაც ყველაფერი ერთდროულად უნდა შეეძლოს, არამედ კარგად ორგანიზებულ გუნდს.
ჯერ კიდევ აქა-იქ „ჭრიალებს“: უფრო მაღალი დაყოვნება, დამოკიდებულება კონტროლერის დაგეგმვის უნარზე, ტოკენების ლიმიტები, არასტაბილურობები. HuggingGPT მზა პროდუქტი არ არის. ეს აზროვნების მოდელია.
მაგრამ ისეთი, რომელიც ერთ მნიშვნელოვან მიმართულებაზე მიუთითებს:
„უფრო დიდის, უფრო სწრაფის, ყველაფრის ერთდროულად“ საპირისპირო მიმართულებით.
„სწორის, შერჩევითის, ეფექტიანისკენ“.
და ამით ისევ ელექტროენერგიის მოხმარებას დავუბრუნდეთ. დღევანდელი ხელოვნური ინტელექტის ერთ-ერთი სამართლიანი მთავარი კრიტიკა მისი ენერგიისადმი დაუოკებელი მოთხოვნაა. თუ ინტელექტი აღარ წარმოიქმნება მაქსიმალური პარალელურობისგან, არამედ მიზანმიმართული ორკესტრირებისგან, შესაძლოა უფრო ეფექტიან მანქანურ აზროვნებას ვუახლოვდებით.
რას ნიშნავს ეს გრძელვადიან პერსპექტივაში — მათ შორის ადამიანური შრომისთვის, ადამიანური ინტელექტისა და ადამიანური მნიშვნელობისთვის — ეს უკვე სხვა საუბარია.
სხვა შაბათისთვის.
დღეს ერთი დაკვირვებაც საკმარისია:
კვლავ უფრო მეტი „ჰაგვა“ გვჭირდება.
ყველაფერი ერთდროულად არა.
არამედ სწორი რამ, სწორ მომენტში.
(ნიკოლაუს სკენე ცხოვრობს და მუშაობს სან-ფრანცისკოში, კომპანიებს ხელოვნური ინტელექტის საკითხებში კონსულტაციას უწევს და უკვე რამდენიმე წელია აწყობს ტურებს სილიკონის ველში და ტექნოლოგიური განვითარების სხვა ცხელ წერტილებში