Про ИИ
...
Иногда перед сном я рассказываю истории.
Сегодня рассказал про обработку информации со всей технологической цепочкой: от глиняных табличек, через ассемблер, и до первых GPT-моделей. А потом до современной оркестрации и агентского слопкодинга, почему именно сейчас модель на кристалле наконец обретает смысл в технологической гонке, и какие задачи пытаются решить в небизнесовом (научном) AI.
Научившись декомпозировать сложное и подмечать причинно-следственное, остановиться сложно. Начинаешь со сказки на ночь, а через час объясняешь, почему современный AI — это в каком-то смысле попытка вырастить очень умного кита размером с десяток дата-центров.
Не уверен, что мои слушательницы усвоили, что у любой магии есть архитектурные ограничения, но сопят они ровно. А значит лекция удалась.
Я называю AI не искусственным, а инженерным интеллектом.
«Искусственный» говорит только о происхождении. «Инженерный» — о том, что с интеллектом происходит сейчас: его превращают в инфраструктуру.
История информационных технологий вообще довольно последовательно занималась устранением дорогих ограничений. Письменность отвязала информацию от памяти, печать удешевила копирование, телеком — передачу, интернет — распространение, компьютеры — формальную обработку.
Долго оставалось одно неудобное место: между информацией и результатом обычно требовался человек. Ему надо было прочитать, понять, сопоставить, сформулировать, проверить и что-нибудь решить. Причём масштабировался этот компонент традиционным способом — наймом ещё одного человека.
Сейчас коммодитизируется именно эта часть цепочки: время осмысленной обработки информации.
Не интеллект вообще и не человеческое сознание в кремнии. Пока всё гораздо прозаичнее. Всё больше операций над смыслом можно заказать как вычисление: извлечь, сравнить, классифицировать, объяснить, предложить варианты, написать реализацию, проверить результат и передать дальше.
Отсюда и «инженерный интеллект». Его уже можно специализировать под задачу, снабжать памятью и инструментами, параллелить, оркестрировать, кэшировать, менять latency на качество и считать стоимость полезного результата.
То есть мы постепенно учимся обращаться с интеллектуальной работой так же, как раньше научились обращаться с вычислениями и связью: как с техническим ресурсом.
Поэтому мне кажется, что главный сдвиг сейчас не в том, что машина наконец «начала думать». Гораздо существеннее, что часть интеллектуальной работы впервые становится инженерной инфраструктурой.
Что, разумеется, требует немедленно сжечь датацентры и выдавать токены по талонам.
И, честно говоря, поумнеть человечеству не повредит.