(Ніколаус Скіні)
Іноді вам хочеться білого вина.
Іноді — червоного.
А після спорту пиво теж дуже доречне.
Нікому не спало б на думку саме в цей момент замовити все одночасно.
Жоден сомельє у світі не сказав би: «Без проблем, я принесу вам біле вино, червоне вино, пиво, стейк, рушник, масаж, телефонну розмову з вашою матір’ю і про всяк випадок лижну відпустку».
Наш мозок у цьому значно ефективніший.
Він ухвалює рішення залежно від контексту. Ситуативно. Заощаджуючи енергію.
Він активує лише ті ділянки, які наразі мають значення. Решта залишається «спокійною».
І саме тут полягає часто непомічена відмінність між людським і сучасним штучним інтелектом.
А тепер у гру вступає ChatGPT.
ChatGPT працює принципово інакше.
Незалежно від того, чого вам зараз хочеться, він завжди запитує про все.
Не лише про пиво після спорту, а одночасно про пиво, біле вино, червоне вино, стейк, рецепт, ланцюг постачання, вуглецевий баланс CO₂, виноробний регіон, вид спорту та філософське значення спраги.
Причина, чому ми цього не помічаємо:
Це відбувається надзвичайно швидко.
«Непотрібні» ділянки відсіюються за мілісекунди, і зрештою виходить більш-менш розумна відповідь. Але обчислювальні витрати за цим — колосальні.
Людський мозок у такій формі був би цілком перевантажений.
І саме тому споживання електроенергії сучасними системами ШІ є серйозним приводом для критики.
DeepSeek тут уже робить крок уперед.
Він намагається цілеспрямованіше «активувати» різні частини моделі — залежно від того, що наразі, ймовірно, має значення. Не все, завжди й одночасно. А вибірковіше. Чутливіше до контексту.
А потім з’являється HuggingGPT.
HuggingGPT — не нова модель.
Це архітектурна ідея.
Основна ідея:
Велика мовна модель на кшталт ChatGPT більше не використовується як універсальний геній, а як контролер. Як диригент. Як планувальник.
Вона слухає користувача, розуміє його намір — а потім розбиває його на конкретні підзавдання.
Ці підзавдання виконує не та сама модель, а їх цілеспрямовано передають спеціалістам : моделям зображень, аудіомоделям, класифікаторам, системам перетворення тексту на мовлення, системам розпізнавання об’єктів, сегментації. Усі ці моделі вже існують, наприклад в екосистемі Hugging Face.
Вирішальним тут є не лише що робиться, а й у якій послідовності.
HuggingGPT планує залежності.
Деякі завдання потрібно виконувати послідовно, інші можуть виконуватися паралельно. Результати однієї моделі використовуються як вхідні дані для наступної. Лише наприкінці контролер знову збирає все докупи й формулює відповідь.
Простий запит на кшталт «Детально опиши це зображення» автоматично розкладається на класифікацію зображення, розпізнавання об’єктів, сегментацію, створення підпису та моделі візуальних запитань і відповідей — і лише потім об’єднується.
Це не новий інтелект.
Але це інший спосіб працювати розумно.
І саме тут HuggingGPT стає справді цікавим:
Система масштабується не завдяки дедалі більшим моделям, а завдяки координації. Завдяки відбору. Завдяки розподілу праці. Завдяки контексту.
Раптом ШІ вже не схожий на перевантаженого студента-універсала, який мусить уміти все одночасно, а радше на добре організовану команду.
Поки що в деяких місцях ще «скрипить»: вища затримка, залежність від здатності контролера до планування, обмеження токенів, нестабільність. HuggingGPT — не готовий продукт. Це модель мислення.
Але така, що вказує на важливий напрям:
Геть від «більше, швидше, усе одночасно».
До «правильніше, вибірковіше, ефективніше».
І таким чином ми повертаємося до споживання електроенергії. Одне з обґрунтованих головних зауважень до сучасного ШІ — його енергетичний апетит. Якщо інтелект виникає не з максимальної паралельності, а з цілеспрямованої оркестрації, ми, можливо, наближаємося до ефективнішого машинного способу мислення.
Що це означатиме в довгостроковій перспективі — також для людської праці, людського інтелекту та людської значущості — це вже інша дискусія.
Для іншої суботи.
Сьогодні достатньо одного спостереження:
Потрібно знову більше обійматися.
Не все одночасно.
А правильне — у правильний момент.
(Ніколаус Скіні живе й працює в Сан-Франциско, консультує компанії з питань ШІ та вже кілька років організовує тури до Кремнієвої долини й інших осередків технологічного розвитку