Milijarder savetuje šta treba studirati: Prirodne nauke su budućnost

Koje je to "zanimanje budućnosti" za koje se veruje da će i te kako biti isplativo, a kod nas je prilično skrajnuto?

Da je izvršni direktor kompanije Nvidia Jensen Huang danas student, kaže da bi se fokusirao na prirodne nauke.
Tokom nedavne posete Pekingu njega je novinar upitao na šta bi se tada fokusirao, a poznati milijarder je rekao:

- Taj mladi dvadesetogodišnji Jensen, koji je tek završio školovanje, verovatno bi pre izabrao prirodne nauke nego softverske nauke - dodajući da je zapravo diplomirao sa 20 godina.
Prirodne nauke, za razliku od bioloških, široka su oblast koja se fokusira na proučavanje neživih sistema, uključujući fiziku, hemiju, astronomiju i nauke o Zemlji.

Huang je diplomirao elektrotehniku na Univerzitetu Oregon Stejt 1984. godine, a potom je 1992. magistrirao elektrotehniku na Stenfordu, piše CNBC.


Nvidia je nedavno postala prva kompanija na svetu koja je dostigla tržišnu kapitalizaciju od četiri biliona dolara.

Iako Huang nije objasnio zašto kaže da bi danas iznova studirao prirodne nauke, ovaj tehnološki osnivač je veoma optimističan po pitanju "fizičke veštačke inteligencije", odnosno onoga što naziva "narednim talasom".

Tokom poslednjih petnaestak godina svet je prošao kroz više faza razvoja veštačke inteligencije, objasnio je.


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 Huang naziva "perceptivna AI".

Zatim je došao drugi talas nazvan "generativna AI", "u kojem je AI model naučio da razume značenje informacija, ali i da ih prevodi"u različite jezike, slike, kod i drugo.

- Sada smo u eri koju zovemo "AI rezonovanja" gde AI može da razume, da generiše, da rešava probleme i prepoznaje uslove koje nikada ranije nismo videli - rekao je.

Veštačka inteligencija u svom trenutnom stanju može da rešava 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 Huang.

On je objasnio da su danas AI agenti glavni fokus mnogih tehnoloških kompanija kao što su Microsoft i Salesforce.
Gledajući unapred, sledeći talas je, predviđa ovaj milijarder, "fizička AI".

- Sledeći talas zahteva od nas da razumemo stvari poput zakona fizike, trenja, inercije, uzroka i posledice - rekao je.

Sposobnosti fizičkog rezonovanja, kao što je koncept trajnosti objekta, tj.o činjenica da objekti nastavljaju da postoje i kada nisu u vidnom polju, biće velike u ovoj sledećoj fazi veštačke inteligencije, tvrdi ovaj naučnik.

Primene fizičkog rezonovanja uključuju predviđanje ishoda, poput toga kuda će se kotrljati lopta, razumevanje koliko je sile potrebno da se predmet uhvati a da se ne ošteti i zaključivanje o prisustvu pešaka iza automobila.



Bivši dekan Fizičkog fakulteta prof. dr Ivan Belča kazao je ranije za Nova.rs da, dok vlast i oni čija je uloga promena sistema ne shvate da je obrazovanje osnova društva, fakulteti će biti prazni.

Stručnjaci za energetiku i biolozi

Milijarder Bil Gejts veruje da je energetski sektor previše kompleksan da bi ga AI u skorije vreme u potpunosti preuzeo. Industrije poput naftne, nuklearne i obnovljivih izvora energije zahtevaju strateško razmišljanje i duboko tehničko znanje koje mašine još uvek nemaju.

Inženjeri, istraživači i tehničari i dalje će biti ključni za upravljanje infrastrukturom, rešavanje izazova i osmišljavanje inovacija za budućnost.

Veštačka inteligencija već se koristi u medicini, najčešće za analizu velikih količina podataka ili dijagnostiku bolesti. Međutim, kada je reč o naučnim otkrićima, AI još nema potrebnu dozu kreativnosti i intuicije koju nauka zahteva.

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 veštačku inteligenciju i poručuje da "danas se mogu prikupiti milijarde dolara samo na osnovu nekoliko ideja na papiru vezanih za AI."

Nvidia

Fizički fakultet

Jensen Huang

prof dr Ivan Belča

Bil Gejts

veštačka inteligencija