Илон Маск анонсирует доступный имплантат Neuralink и привлекает 6 миллиардов долларов для xAI

Илон Маск снова переопределяет будущее, на этот раз стремясь объединить человеческий мозг с искусственным интеллектом Neuralink, ero амбициозный проект интерфейса мозг-компьютер, призван произвести революцию в том, как люди взаимодействуют с технологиями. Маск сообщил, что имплантат, который может стать доступным к 2026 году, будет стоить около 1000 долларов сопоставимо с ценой Apple Watch. Процесс умопомрачительно футуристический: Робот имплантирует чип всего за 10 минут, с точностью и минимальным дискомфортом. Миссия Neuralink выходит за рамки удобства; она направлена на борьбу с неврологическими расстройствами, восстановление двигательных функций и, возможно, даже на то, чтобы люди могли общаться телепатически. Маск планирует изначально имплантировать 1000 чипов, что ознаменует начало технологического скачка, который ощущается прямо как в научно-фантастическом фильме. Критики могут усомниться в этичности, но сторонники Neuralink видят бесконечные возможности от раскрытия полного потенциала мозга до преодоления разрыва между человеком и машиной. Компания Илона Маска в области искусственного интеллекта xAI привлекла новое финансирование в размере 6 миллиардов долларов "Требуется много вычислений", - сообщил Маск о том, куда пойдут средства нового инвестраунда, в котором приняли участие BlackRock, Fidelity и Sequoia. «Сбой в Матрице»

Нам больше нечему учить ИИ, теперь он будет учить нас. Илон Маск подвел черту Илон Маск заявил, что человечество подошло к краю своих возможностей в обучении искусственного интеллекта на реальных данных. — Реальных данных для обучения моделей ИИ осталось мало. Нам больше нечем кормить ИИ, — говорит Маск. Эта точка зрения перекликается с недавними заявлениями Ильи Суцкевера, бывшего главного научного сотрудника OpenAI. Он назвал текущее состояние индустрии ИИ «пиковыми данными» и предсказал, что нехватка информации для обучения моделей заставит разработчиков переосмыслить подходы. Подробнее

Маск: «Мы исчерпали почти все данные для обучения ИИ» Илон Маск вслед за другими экспертами заявил, что объем доступных данных для обучения ИИ практически исчерпан. Миллиардер подчеркнул необходимость перехода к использованию синтетических данных, которые уже применяют Microsoft и Google. Такие материалы, генерируемые самими моделями, помогают снизить затраты на разработку. Но в то же время этот подход может ухудшить креативность и усилить предвзятость ИИ.

Илон Маск согласился с утверждениями других экспертов касательно того, что осталось мало реальных данных для обучения ИИ-моделей. «Сейчас мы исчерпали практически всю совокупность человеческих знаний в области обучения ИИ. Это произошло в прошлом году», — сказал он в ходе беседы с председателем совета директоров Stagwell Марком Пенном. Маск считает синтетические данные — информацию, генерируемую искусственным интеллектом, — путем вперед. #ИлонМаск

Илон Маск присоединился к мнению других экспертов в области искусственного интеллекта о том, что реальных данных для обучения ИИ-моделей практически не осталось. «Мы исчерпали практически весь накопленный объём человеческих знаний для обучения ИИ. Это произошло фактически в прошлом году», — заявил Маск во время трансляции беседы с председателем Stagwell Марком Пенном на платформе X.

Маск задался вопросом о смысле жизни в эпоху ИИ Американский предприниматель и миллиардер Илон Маск задался вопросом, будет ли в жизни смысл, если искусственный интеллект научится выполнять любые задачи лучше человека.

Маск предложил решение — использование синтетических данных, генерируемых самими ИИ-моделями. «Единственный способ дополнить реальные данные — это синтетические данные, где ИИ сам создаёт обучающие материалы. С синтетическими данными ИИ будет оценивать себя сам и проходить через процесс самообучения», — отметил он

Маск: ИИ упёрся в потолок, реальных данных для обучения ИИ-моделей практически не осталось, весь накопленный объём человеческих знаний для обучения ИИ исчерпан. Будущее за использованием синтетических данных, генерируемых самими ИИ-моделями, так как с такими данными ИИ будет оценивать себя сам и проходить через процесс самообучения. Кстати, их уже используют все IT-гиганты Microsoft, Meta , OpenAI и Anthropic при обучении своих флагманских ИИ-моделей. И у обучения на синтетических данных есть ряд преимуществ, включая экономическую эффективность: например, модель Palmyra X 004 стартапа Writer разработана почти полностью на синтетических источниках, и стоила всего в $700 тыс. при стоимости в $4,6 млн за сопоставимую модель OpenAI. Meta признана экстремистской организацией, её деятельность на территории Российской Федерации запрещена

Человечество исчерпало все свои знания для тренировки ИИ, заявил Маск в интервью социологу и главе маркетинговой группы Stagwell Марку Пенну. Он считает все более вероятным, что уже к концу текущего года искусственный интеллект превзойдет способности человека. / Наука

Илон Маск: Данные для обучения нейросетей закончились! На недавнем диалоге с главой маркетинговой компании Stagwell Марком Пенном, миллиардер Илон Маск поделился тревожной новостью для индустрии искусственного интеллекта: по его словам, мир исчерпал объем данных для обучения ИИ-моделей. Это стало очевидно еще в 2024 году, когда разработчики нейросетей столкнулись с новыми сложностями. Маск подчеркнул, что «исчерпаны совокупные объемы человеческих знаний», и для исправления ситуации потребуется переход к синтетическим данным. Эти данные, генерируемые самими ИИ во время обучения, позволят моделям «оценивать себя и проходить процесс самообучения». Однако сколько времени потребуется для решения проблемы, бизнесмен не уточнил. Эта тема уже поднималась ранее: один из создателей ChatGPT Илья Суцкевер заявил, что индустрия достигла пика в использовании информации и разработчикам придется адаптироваться к имеющимся данным. Интересно, что на данный момент техногиганты активно используют синтетические данные для обучения своих моделей. По данным аналитиков из Gartner, в 2024 году 60% информации, использованной в этом процессе, была специально сгенерирована. Однако это вызывает опасения: такой подход может привести к предвзятости и ограниченности нейросетей, так как генерируемый контент основывается на уже существующих материалах.