Serbia Edition
Serbische Ausgabe
Izdanje BiH
Izdanje Crna Gora
Vijesti
Milijarder savjetuje šta treba studirati: Prirodne nauke su budućnost
Komentari
(Foto: nd3000/shutterstock.com)
Da je izvršni direktor kompanije Nvidia Džensen Hvang danas student, kaže da bi se fokusirao na prirodne nauke.
Tokom nedavne posjete Pekingu njega je novinar upitao na šta bi se tada fokusirao, a poznati milijarder je rekao:
Taj mladi dvadesetogodišnji Džensen, koji je tek završio školovanje, vjerovatno bi prije izabrao prirodne nauke nego softverske nauke - dodajući da je zapravo diplomirao sa 20 godina.
Široka oblast za proučavanje
Prirodne nauke, za razliku od bioloških, široka su oblast koja se fokusira na proučavanje neživih sistema, uključujući fiziku, hemiju, astronomiju i nauke o Zemlji.
Hvang je diplomirao elektrotehniku na Univerzitetu Oregon Stejt 1984. godine, a potom je 1992. magistrirao elektrotehniku na Stenfordu, piše CNBC.
Nešto kasnije, u aprilu 1993. godine, Hvang je zajedno sa inženjerima Krisom Malahovskim i Kertisom Primom osnovao kompaniju Nvidia tokom obroka u jednom restoranu u San Hozeu u Kaliforniji.
Dok je Hvang bio izvršni direktor, proizvođač čipova postao je najvrednija kompanija na svijetu.
Nvidia je nedavno postala prva kompanija na svijetu koja je dostigla tržišnu kapitalizaciju od četiri biliona dolara.
Iako Hvang nije objasnio zašto kaže da bi danas iznova studirao prirodne nauke, ovaj tehnološki osnivač je veoma optimističan po pitanju "fizičke vještačke inteligencije", odnosno onoga što naziva "narednim talasom".
Tokom posljednjih petnaestak godina svijet je prošao kroz više faza razvoja vještačke inteligencije, objasnio je.
Moderna vještačka inteligencija zaista je postala svjesna prije nekih 12 do 14 godina, kada se pojavio AlexNet i došlo do ogromnog proboja u računarskom vidu - rekao je Hvang na forumu.
Faze digitalnog "rezonovanja"
AlexNet je kompjuterski model predstavljen tokom takmičenja 2012. godine koji je demonstrirao sposobnost mašina da prepoznaju slike korišćenjem dubokog učenja, što je podstaklo moderni AI bum. Taj prvi talas Hvang naziva "perceptivna AI".
Zatim je došao drugi talas nazvan "generativna AI", "u kojem je AI model naučio da razumije značenje informacija, ali i da ih prevodi" u različite jezike, slike, kod i drugo.
Sada smo u eri koju zovemo "AI rezonovanja" gdje AI može da razumije, da generiše, da rješava probleme i prepoznaje uslove koje nikada ranije nismo vidjeli - rekao je.
Vještačka inteligencija u svom trenutnom stanju može da rješava probleme koristeći rezonovanje.
AI rezonovanje vam omogućava da proizvedete oblik digitalnih robota. Mi ih zovemo agentska AI. Ovi AI agenti su zapravo "digitalni robotski radnici" sposobni za rezonovanje - rekao je Hvang.
On je objasnio da su danas AI agenti glavni fokus mnogih tehnoloških kompanija kao što su Microsoft i Salesforce.
Fizika – polje za istraživanje
Gledajući unaprijed, sljedeći talas je, predviđa ovaj milijarder, "fizička AI".
Sljedeći talas zahtijeva od nas da razumijemo stvari poput zakona fizike, trenja, inercije, uzroka i posljedice - rekao je.
Sposobnosti fizičkog rezonovanja, kao što je koncept trajnosti objekta, tj. činjenica da objekti nastavljaju da postoje i kada nisu u vidnom polju, biće velike u ovoj sljedećoj fazi vještačke inteligencije, tvrdi ovaj naučnik.
Primjene fizičkog rezonovanja uključuju predviđanje ishoda, poput toga kuda će se kotrljati lopta, razumijevanje koliko je sile potrebno da se predmet uhvati a da se ne ošteti i zaključivanje o prisustvu pješaka iza automobila.
A kada tu fizičku AI stavite u fizički objekat koji se zove robot, dobijate robotiku - dodao je.
On je naglasio da se nada da će u narednih 10 godina, kako se bude razvijala nova generacija pogona i fabrika u SAD, one biti visoko robotske i pomoći vlasnicima da se izbore sa ozbiljnim nedostatkom radne snage širom svijeta.
Stručnjaci za energetiku i biolozi
Milijarder Bil Gejts vjeruje da je energetski sektor previše kompleksan da bi ga AI u skorije vrijeme u potpunosti preuzeo. Industrije poput naftne, nuklearne i obnovljivih izvora energije zahtijevaju strateško razmišljanje i duboko tehničko znanje koje mašine još uvijek nemaju.
Inženjeri, istraživači i tehničari i dalje će biti ključni za upravljanje infrastrukturom, rješavanje izazova i osmišljavanje inovacija za budućnost.
Vještačka inteligencija već se koristi u medicini, najčešće za analizu velikih količina podataka ili dijagnostiku bolesti. Međutim, kada je riječ o naučnim otkrićima, AI još nema potrebnu dozu kreativnosti i intuicije koju nauka zahtijeva.
Zato će biolozi, barem za sada, koristiti AI kao alat – ali posao otkrivanja ostaje u rukama ljudi.
Da kreće iz početka, Gejts bi definitivno pokrenuo startap fokusiran na vještačku inteligenciju i poručuje da "danas se mogu prikupiti milijarde dolara samo na osnovu nekoliko ideja na papiru vezanih za AI."
Tagovi:
Nvidia
Fizički fakultet
Jensen Huang
Bil Gejts
vještačka inteligencija
zanimanja budućnosti
šta studitari
Komentari
Vaš komentar
Rubrike za dalje čitanje
Potpuna informacija je dostupna samo komercijalnim korisnicima-pretplatnicima i neophodno je da se ulogujete.
Pratite na našem portalu vesti, tendere, investicione projekte, grantove i pravnu regulativu.
Registracija na eKapiji vam omogućava pristup potpunim informacijama i dnevnom biltenu
Naš dnevni ekonomski bilten će stizati na vašu mejl adresu krajem svakog radnog dana. Bilteni su personalizovani prema interesovanjima svakog korisnika zasebno,
uz konsultacije sa našim ekspertima.