20 milliárd dollár tőkebevonásra készül a Safe Superintelligence

    A Safe Superitelligence nevű startupot Ilya Sutskever, az OpenAI egyik alapítója és korábbi vezető tudósa, Daniel Levy az OpenAI egyik exkutatója és Daniel Gross, az Apple korábbi mesterséges intelligencia projektjeinek vezetője. A cég tevékenységéről, máig keveset lehet tudni, honlapjukon egy szűkszavú nyilatkozat olvasható, amelyben azt állítják, hogy a vállalkozás egyetlen céllal jött létre nevezetesen, hogy létrehozza a biztonságos szuper intelligenciát.

A cég tavaly június óta működik, eddig bevételt nem termelt, de már 1 milliárd dollár befektetést tudhat magáénak. A honlapjukon szereplő szöveg alapján a bevétel termelése nem is szerepel a rövid távú céljaik között, egyelőre kizárólag kutatással foglalkozhatnak, két helyszínen Palo Alto-ban és Tel Aviv-ban.

Ilya Sutskever egyébként széles körben elismert mesterséges intelligencia kutató, aki főként a mélytanulás területén szerzett elismeréseket. A Szovjetunióban született, majd Izraelbe, később Kanadába vándorolt. A Google kutatójaként kifejlesztette a sequence-to-sequence (sorozat-sorozat) modellt, amelyet a gépi fordítás egyik alappillére lett. Az OpenAI-nál részt vett a GPT ( Generative Pre-trained Transformer ) modell megalkotásában. Az OpenAI-tól azután távozott, miután megromlott a kapcsolata Sam Altmannal. A nézetkülönbség alapja az volt, hogy véleménye szerint Altman túl gyorsan túl messzire akar eljutni. Altman rövid időre történő eltávolításában is szerepet játszott , de később nyilvánosan is bocsánatot kért, azonban az igazgatótanácsban betöltött szerepéről lemondott. Sutskever egy darabig még kutatóként maradat az OpenAI-nál de a viszonya Altmannal feszült maradt. Kilépése mögött a nézetkülönbség fennmaradása húzódhat meg és új cégében a Safe Superintelligenc-ben juthat kifejezésre azon törekvése, hogy az emberiségnek egy kereskedelmi nyomástól független biztonságos szuperintelligencia megteremtése kell hogy a célja legyen, amely cél egyébként még az OpenAI-t is jellemezte a cég 2015-ös indulásakor.    

Osszd meg ezt a cikket
Mesterséges intelligencia a hálózat irányításban és karbantartásban
Az Ericsson nemrég bemutatta a 2025-re vonatkozó stratégiai terveit a Mobile World Congress 2025 (MWC25) keretében. Az itt ismertetett elképzelések azért különösen érdekesek, mert jól mutatják, miként épül be a mesterséges intelligencia olyan ipari folyamatokba, amelyek mindennapi életünket érintik, ám addig rejtve maradnak, amíg zökkenőmentesen működnek.
GTC 2025: Az NVIDIA Blackwell chipeken alapuló szerverei és a DGX Station
A 2009 óta megrendezett GTC (GPU Technológiai Konferencia) idén március 17 és 21 között kerül megrendezésre az NVIDIA által. A konferencia célja hogy bemutassa a legújabb fejlesztéseket és elősegítse a különböző iparágak közötti együttműködést és további fejlesztéseket, így többnyire fejlesztők, kutatók, technológiai vezetők vesznek részt rajta. Az NVIDIA CEO-ja Jensen Huang egy ideje emlegeti, hogy a vállalatok a jövőben token gyárrá változnak, ami alatt azt érti, hogy minden létező munkafolyamat mesterséges intelligencia által támogatott lesz. Ebben jelenleg nagy szerepet játszanak a nagy szerverek, de az AI integráció egyre inkább lecsorog majd a személyi számítógépek szintjére és a jövőben olyan számítógépek, laptopok lesznek amelyek megfelelő hardverrel rendelkeznek, ahhoz hogy akár nagy nyelvi modelleket futtassanak a háttérben. Erre azért van szükség mert a programozók, mérnökök és szinte mindenki mesterséges intelligencia által asszisztált munkát fog végezni.
Elérhető a Fedora 42 béta
A Fedora 42 béta verzió már elérhető és tesztelhető, míg a stabil kiadást április 15-re tervezik . Az új verzió számos jelentős fejlesztést tartalmaz, amelyek célja a felhasználói élmény javítása, a telepítési folyamat egyszerűsítése, valamint a modern asztali környezetek és technikai megoldások integrálása.
Videójátékok a mesterséges intelligencia tesztelésben
A videójátékok már évtizedek óta szolgálnak olyan laboratóriumként, ahol különböző AI-algoritmusok képességeit tesztelik. A játékok – legyen szó klasszikus platformjátékokról vagy összetettebb stratégiai környezetekről – lehetőséget nyújtanak arra, hogy a mesterséges intelligencia rendszerek megtanulják a cselekvést, alkalmazkodjanak a változó környezethez, és optimalizálják döntéseiket a jutalmak elérése érdekében.