Перемножать матрицы с использованием полупроводников человечество научилось уже неплохо, да только вот слишком уж накладно это выходит, если подсчитать энергозатраты. Нельзя ли вплотную приблизить ИИ-вычислители по эффективности к биологической нервной ткани?

Да вдобавок и освящённая веками традиция не велит; недаром что католические, что протестантские теологи рассматривали попытки алхимиков XVI века создать гомункула — миниатюрного, но в прочих отношениях полноценного, в том числе и мыслящего, искусственного человека — как ересь. Но ведь хочется же! А можется?

Строго говоря, не одни только связанные с развитием ИИ-инфраструктуры заказы обеспечат мировой полупроводниковой отрасли в наступившем году выручку, которая впервые в истории перевалит за триллион американских долларов. Но в очень и очень немалой степени — всё-таки они

Алхимики столетиями пытались превратить свинец в золото и в процессе совершили множество открытий, из которых выросла современная химия. Физики открыли элементарные частицы, построили ускорители и действительно могут сегодня превращать атомы свинца в атомы золота. Вероятно, когда (и если) AGI окажется-таки создан, мы взглянем на нынешние генеративные модели теми же глазами, какими современные ядерщики рассматривают алхимические тигли

В монографии языковеда Э. М. Береговской «Стилистика однофразового текста» высказывания вроде «Каждый охотник желает знать, где сидит фазан» отнесены к т. н. фантомным. Задача фантомного текста не связана с его содержанием. Но ведь генеративный ИИ не способен порождать осмысленных высказываний в принципе. Так не являются ли все создаваемые ИИ тексты априори фантомными?

Предсказывать очередной токен в последовательности, отыскивая закономерности в цепочке предыдущих, — самая подходящая задача для компьютера. И современные ИИ-модели с этим неплохо справляются! Выходит, пресловутый сильный ИИ уже совсем рядом, — осталось лишь найти ресурсы на обработку настолько длинных цепочек, чтобы они до степени смешения имитировали работу человеческого разума?