Als OpenAI 2022 Chatgpt in die Welt einführte, brachte es generative künstliche Intelligenz in den Mainstream und begann einen Schneeball -Effekt, der zu einer raschen Integration in Industrie, wissenschaftlicher Forschung, Gesundheitsversorgung und dem täglichen Leben von Menschen führte, die die Technologie einsetzen.
Was kommt als nächstes für dieses mächtige, aber unvollkommene Instrument?
Unter Berücksichtigung dieser Frage versammelten sich Hunderte von Forschern, Wirtschaftsführern, Pädagogen und Studenten im Kresge Auditorium von MIT für das Eröffnungs -Symposium des MIT -Generatives AISPACTIUM (MGAIC) am 17. September, um Erkenntnisse zu teilen und die potenzielle Zukunft der generativen AI zu erörtern.
„Dies ist ein entscheidender Second – generative KI bewegt sich schnell. Es ist unsere Aufgabe, sicherzustellen Konsortium von Branchenführern und MIT -Forschern, die im Februar ins Leben gerufen wurden, um die Macht der generativen KI für das Wohl der Gesellschaft zu nutzen.
Sally Kornbluth, Präsident Sally Kornbluth, unterstrich die kritische Notwendigkeit dieser gemeinsamen Anstrengung, dass die Welt auf Fakultäten, Forscher und Geschäftsführer wie die in MGAIC zählt, um die technologischen und ethischen Herausforderungen der generativen KI beizutragen, wie die Technologie voranschreitet.
„Ein Teil der Verantwortung von MIT ist es, diese Fortschritte für die Welt zu halten.… Wie können wir die Magie (generativer KI) verwalten, damit wir alle für kritische Anwendungen in der realen Welt zuversichtlich darauf verlassen können?“ Sagte Kornbluth.
Für den Keynote -Sprecher Yann Lecun, Chef -AI -Wissenschaftler bei Meta, werden die aufregendsten und bedeutendsten Fortschritte in der generativen KI höchstwahrscheinlich nicht aus fortgesetzten Verbesserungen oder Expansionen großer Sprachmodelle wie Lama, GPT und Claude stammen. Durch das Coaching lernen diese enormen generativen Modelle Muster in riesigen Datensätzen, um neue Ausgänge zu erzeugen.
Stattdessen arbeiten Lucun und andere an der Entwicklung von „Weltmodellen“, die genauso lernen wie ein Form – indem sie durch sensorische Eingaben die Welt um sie herum sehen und mit ihnen interagieren.
„Ein 4-Jähriger hat so viele Daten durch Imaginative and prescient gesehen wie das größte LLM. … Das Weltmodell wird der Schlüsselkomponente zukünftiger KI-Systeme“, sagte er.
Ein Roboter mit dieser Artwork von Weltmodell könnte lernen, eine neue Aufgabe selbst ohne Ausbildung zu erledigen. Lecun sieht World -Modelle als den besten Ansatz für Unternehmen, um Roboter clever genug zu machen, um in der realen Welt im Allgemeinen nützlich zu sein.
Aber selbst wenn zukünftige generative KI-Systeme durch die Einbeziehung von Weltmodellen schlauer und menschlicher werden, macht Lecun keine Sorgen darüber, dass Roboter aus menschlicher Kontrolle entkommen.
Wissenschaftler und Ingenieure müssen Leitplanken entwickeln, um zukünftige KI -Systeme auf dem Laufenden zu halten, aber als Gesellschaft tun wir dies bereits seit Jahrtausenden, indem wir Regeln entwickeln, um das menschliche Verhalten mit dem Gemeinwohl auszurichten, sagte er.
„Wir müssen diese Leitplanken entwerfen, aber durch den Bau wird das System nicht in der Lage sein, diesen Leitplanken zu entkommen“, sagte Lecun.
Der Hauptredner Tye Brady, Chief Technologist bei Amazon Robotics, diskutierte auch, wie generative KI die Zukunft der Robotik beeinflussen könnte.
Zum Beispiel hat Amazon bereits die Generativ -KI -Technologie in viele seiner Lagerhäuser integriert, um zu optimieren, wie Roboter reisen und Materials zur Rationalisierung der Bestellverarbeitung bewegen.
Er geht davon aus, dass viele zukünftige Innovationen auf die Verwendung von generativer KI in kollaborativen Robotik konzentrieren werden, indem sie Maschinen bauen, die es den Menschen ermöglichen, effizienter zu werden.
„Genai ist wahrscheinlich die wirkungsvollste Technologie, die ich während meiner gesamten Robotikkarriere gesehen habe“, sagte er.
Andere Moderatoren und Diskussionsteilnehmer diskutierten die Auswirkungen der generativen KI in Unternehmen, von Largescale-Unternehmen wie Coca-Cola und analogen Geräten bis hin zu Startups wie dem AI Firm Abrücken im Gesundheitswesen.
Mehrere Mitglieder der MIT -Fakultät sprachen auch über ihre neuesten Forschungsprojekte, einschließlich der Verwendung von KI zur Reduzierung von Rauschen in ökologischen Bilddaten, zum Entwerfen neuer KI -Systeme, die Verzerrungen und Halluzinationen mindern und LLMs ermöglichen, mehr über die visuelle Welt zu erfahren.
Nach einem Tag, der neue generative KI-Technologie erforscht und ihre Auswirkungen auf die Zukunft diskutierte, sagte der Co-Lead von MGAIC-Fakultät Vivek Farias, der Professor von Patrick J. McGovern an der MIT Sloan Faculty of Administration, er hoffte, dass die Teilnehmer „ein Gefühl der Möglichkeit und die Dringlichkeit haben, diese Möglichkeit actual zu machen“.