AI-hullus on kestnud veidi rohkem kui aasta, aga kui valmis on see tegelikult igapäevases töös kasutamiseks ja mis saab edasi?

Jah, põhimõtteliselt küll, aga, aga see, et ega kogu arvutiteadus on ainult siis kui laused ka suured keele mudelid lõpuks. Aga noh, näiteks võtame mulle, Male programm on hea näide, mis on kuulus IBM-i Deep Blue, kes siis Garri Kasparovit võitis tuhat üheksasada üheksakümmend seitse.

Jah, et see on nagu sihukene üllatav jah, et, et inimesed nagu hullult soovisid, et tehisintellekt oleks sihukene. Holistiline ja tark ja, ja mõistaks aspekte ja saaks aru üldiselt ja oleks loominguline ja, ja oleks sihukene kunstiinimene. Ja siis, kui me selle saavutasime, siis hakkasid kõik teda sõimama, et mis sul viga on, miks sa loominguline oled, et, et me oleme harjunud, et arvutid on masinad. Et, et see oli minu jaoks nagu üllatav konflikt, et kui palju sellest nagu probleemi maailm tegi sellest suurest geniaalsest saavutusest, mida, mida tehnoloogiamaailm lõi. Et ma nagu, see on keeruline teema, et väga lühiajaliselt. Nagu, et milline see struktuur praegu on, siis selliselt ma arvan, et ta ikka oma olemuselt on ikkagi väga-väga raske neid näiteks meie kontekstis kasutada, kus sa ei tohi. Avaldada infot, mida sa ei tohi, kus sa ei tohi diskrimineerida, kus sa pead vastama seadustele ja, ja kus sa pead veel kasutama ka arvutusi ja asju. Et mõista, mis lepingud on head, et antud tehnoloogia kujul selle sellises kontekstis töölesaamine tundub ikkagi lähedal võimatule. Aga tehnoloogia areneb igapäevaselt, et, et, et, et ega teadlase, see, mis jõuab meediasse ja mida me kuuleme, need on mõned üksikud juhtumid, et, et, et suurte keelemudelite teadusmaailmas avaldatakse. Noh, tuhatkond, kümme tuhat artiklit nädalas, mis kõik on märkimisväärsed ja ägedad ja, ja see toimub absoluutselt igapäevaselt. Ja kuhu suunas see täpselt areneb? On väga raske ennustada, et, et mis need järgmised läbi, läbimurded on, näiteks. Nad on nagu päris head programmeerimises lihtsamates asjades, aga neil on mingi niisugune talupoja mõistus vahepeal puudu või niisugune loogika või niisugune maailmamudel või niisugune põhjuslik maailmamudel, et nad saavad asjadest aru. Aga mis mulle viimasest, ütleme kuust ajast meeles on kõige ägedam ütleme, niisugune teadussaavutus oli Google DeepMindi poolt. Kes siis umbes kümme aastat tagasi oli maailma top üks töögrupp tehisintellekti alal. Enne seda, kui OpenAI tuli, et nendel näiteks nad saavutasid sellise asja, et nad tegid süsteemi, mis. Lahendab ära matemaatika rahvusvahelise olümpiaadi geomeetriaülesannete tõestusi. Ja väljendab neid inimkeeles ja saab ja see on nii kõrge tase, mina olen siis kuni doktorikraadini matemaatikaga tegelenud ja olen selles väga hea. Aga ma ei suudaks mitte ühtegi ülesannet sealt lahendada ära isegi aasta aja jooksul, et see on täielikult üle minu taseme, see on nagu maailma tippude tipp. Ja ta suudab seal saavutada hõbemedali matemaatika tõestustes. Ja see on niisugune asi, mis nagu meediasse ei jõua, sest ta on väga nišš ja väga selline. Väga, väga kitsas valdkond ja sellel on null ärilist rakendust ja null kogemust, et kuidas inimesed sellega saaks suhestada. Aga see oli väga, väga muljetavaldav ja kui rääkida siin siuksest maailma. Tehisintellekti ohtudest ja ennustustest, siis, siis enne seda artiklit arvasid ennustusturud ja, ja, ja targad inimesed, et noh, mingi. Kaks tuhat kolmkümmend umbes suudavad tehisintellekti programmid siis lahendada matemaatika rahvusvahelise ainult peade inimeste tasemel. Ja äge on see, et see ennustus on kogu aeg langenud, kuigi me jõuame lähemale ajas, siis see aastaarv tuleb kogu aeg lähemale, mitte nagu näiteks tuumasünteesis. Kus päikest tahetakse maale teha, kus ta on alati kolmekümne aasta kaugusel ja see ennustus kogu aeg läheb edasi koos ajaliikumisega, et seal aeg liigub edasi, aga ennustus tuleb lähemale. Ja pärast seda artiklit, see ennustus jälle tuli kaks aastat lähemale, ehk siis me eeldame, et nagu. Eesti kõige parema matemaatika tasemest parem matemaatik on olemas tuhat, kaks tuhat kakskümmend seitse, kolme aasta pärast. Ja, ja see, ja see muudab nagu nii palju mängu, kui sa ei ole enam sihukene. Holistiline luuletaja, metafooridest arusaaja, vaid sa oled matemaatikas parim, terves kogu Eestis. Ja, ja see on juba ja see on juba täiesti teine mäng.

No kindlasti suudab, et, et. Et see malemängu näide oli ka, et ta tegelikult ju jõuab käikudeni, mis tundus kogu inimkonna kahe tuhande aasta teadmiste puhul. Loogikast väljas ja kui ta praegu kirjutab luuletusi ja nalju ja genereerib pilte, siis ta genereerib luuletusi ja pilte, mis on tihti väga teistsugused ja huvitavad ja väljas sellest, mis tegelikult on olnud treeningandmetes. Ja, ja samamoodi isegi Pactumi lepingu läbirääkija vahel teeb vastupakkumisi, mis meid ennast üllatuvad, sest ta kogemata käis sada miljonit erinevat lepingut läbi ja ükski inimene ei tulnud niisuguse vastupakkumise peale. Ja et küsimus on, et kuidas sa seda ruumi defineerid, et kui see tema ruum on kogu matemaatika. No siis ta saab olla sama hästi järgmine, Darwin või Einstein, sest ka nemad olid matemaatika ruumis, aga ikka suutis ta olla Einstein. Et, et ma ei näe põhjust, miks ta ei suudaks, kui tema ruum on kogu matemaatika, lahendada neid ülesandeid ära, sinna me see aastakümme ilmselt ei, ei jõua, aga samas. Arvutiteaduses nad ikkagi on juba lahendanud mingeid algoritme, mida on pool sajandit inimesed teinud iga paari aasta tagant paremaks ja ta on teinud, leidnud lisa. Mitmes erinevas kohas uusi algoritme, mis on paremad, kui inimkond on suutnud poole saja aastaga leiutada. Ja ma kõikide eelduste kohaselt, see juhtub ikkagi väga ruttu ka matemaatikas.