Milijarder kaže da je ovo fakultet budućnosti, a u Srbiji ga niko živi ne upisuje

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 sledeće:

„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 1992. magistrirao elektrotehniku na Stenfordu, piše CNBC.

Nešto kasnije, u aprilu 1993, Huang je zajedno sa inženjerima Krisom Malahovskim i Kertisom Primom osnovao kompaniju Nvidia tokom obroka u jednom restoranu u San Hozeu u Kaliforniji. Dok je Huang bio izvršni direktor, proizvođač čipova postao je najvrednija kompanija na svetu.

Nvidia je nedavno takođe 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 u aprilu na jednom forumu u Vašingtonu.

„Moderna veštačka inteligencija zaista je postala svesna pre nekih 12 do 14 godina, kada se pojavio AlexNet i došlo do ogromnog proboja u računarskom vidu“, rekao je Huang na forumu.

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.

Ovaj 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“, rekao je Huang.

Ovi AI agenti su zapravo „digitalni robotski radnici“ sposobni za rezonovanje, dodao je. Danas su AI agenti glavni fokus mnogih tehnoloških kompanija kao što su Microsoft i Salesforce.

Da li fizika zanimanje budućnosti

Gledajući unapred, sledeći talas je „fizička AI“, kaže Huang.

„Sledeći talas zahteva od nas da razumemo stvari poput zakona fizike, trenja, inercije, uzroka i posledice“, rekao je u Vašingtonu u aprilu.

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, kaže on.

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.

„A kada tu fizičku AI stavite u fizički objekat koji se zove robot, dobijate robotiku“, dodao je. „Ovo je sada jako, jako važno za nas jer gradimo pogone i fabrike širom Sjedinjenih Država. Nadam se, dakle, da će u narednih 10 godina, kako budemo razvijali ovu novu generaciju pogona i fabrika, one biti visoko robotske i pomoći nam da se izborimo sa ozbiljnim nedostatkom radne snage koji imamo širom sveta“, rekao je Huang.

Bil Gejts: Poslovi koji će preživeti veštačku inteligenciju

Možda nas ne čeka baš distopijska budućnost kakvu viđamo u filmovima naučne fantastike, ali prema mišljenju milijardera i tehnološkog vizionara Bila Gejtsa, scenario u kojem obični ljudi gube poslove nije daleko od realnosti.

On upozorava da će mnoge profesije jednostavno postati suvišne kako se AI sve više bude uklapao u svakodnevni život. Međutim, ističe da postoje tri zanimanja koja veštačka inteligencija još uvek ne može da zameni – i verovatno neće skoro.

Softverski inženjeri i programeri

Iako veštačka inteligencija već sada ume da piše kod, ta veština je još daleko od savršene. Ljudi su i dalje neophodni da bi pratili rad AI sistema, ispravljali greške i bagove, kao i da bi razvijali još naprednija rešenja.

U suštini – AI će i dalje zahtevati ljude koji će praviti i nadgledati nove AI sisteme. Na neki način, to ima i neku poetsku pravdu.

Stručnjaci za energetiku

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.

Biolozi

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 uvek 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.

Gejts priznaje da postoji mogućnost da greši. Ipak, smatra da će način na koji koristimo ovu tehnologiju u potpunosti promeniti naše živote – slično kao što su to ranije učinile industrijska revolucija i internet.

Kad bi pokretao novi biznis – bio bi usmeren na AI

Uprkos svemu, Gejts je u intervjuu za CNBC Make It u septembru 2024. izjavio da bi, da danas kreće iz početka, definitivno pokrenuo startap fokusiran na veštačku inteligenciju.

„Danas neko može prikupiti milijarde dolara samo na osnovu nekoliko ideja na papiru vezanih za AI“, rekao je Gejts i dodao:
„Podstičem mlade ljude – bilo da su u Majkrosoftu, OpenAI-ju ili bilo gde drugde – da prepoznaju priliku. Jer oni na sve ovo gledaju svežim očima, a to je njihova ogromna prednost.“