Амнон Шашуа раскрыл детали прорыва doubleAI и проблемы инфраструктуры ИИ
Профессор Амнон Шашуа выступил на конференции EY Journey, рассказав о потребностях инфраструктуры ИИ, решении задач компанией doubleAI и будущем робототехники.
Индустрия искусственного интеллекта требует колоссальных инвестиций в вычислительную инфраструктуру, в отличие от традиционного хайтека. Об этом заявил профессор Амнон Шашуа, основатель компании «Мобилай», покинувший пост ее руководителя ранее в этом году и ныне участвующий в проекте doubleAI. Новая компания на прошлой неделе объявила о решении математической проблемы, остававшейся нерешенной на протяжении 38 лет.
Проблема инфраструктуры и инвестиций
Выступая перед Яиром Шаниром из венчурного фонда DTC Майкла Делла на ежегодной конференции Journey, организуемой финтех-компанией EY (Ernst & Young), Шашуа отметил разницу между традиционными израильскими стартапами, опиравшимися на человеческий интеллект, и современными требованиями ИИ.
Независимо от того, идет ли речь о создании израильского суперкомпьютера или субсидировании вычислительной инфраструктуры для компаний, это вопрос, над которым страна все еще размышляет. Существуют различные инициативы, но конкретных шагов на местах пока нет, а ИИ требует масштабных вложений. Именно поэтому многие израильские предприниматели создают компании в США, где сосредоточен крупный капитал.
Шанир добавил, что на него произвел сильное впечатление китайский языковой модуль DeepSeek, продемонстрировавший высокую эффективность при меньших затратах. Однако знакомство с командой doubleAI убедило его в создании израильской команды мечты, способной совершать технологические прорывы.
Математический прорыв и проверка гипотез
doubleAI удалось решить проблему наибольшего пути в теории графов — одну из ста сложнейших нерешенных математических задач, над которой бились последние 38 лет. Затраты на решение составили менее 2000 долларов на использование токенов для ИИ-агентов, что в тысячи раз дешевле бюджетов OpenAI.
Система компании построена на комбинации ИИ-агентов и строгих алгоритмических механизмов проверки, позволяющих исключить галлюцинации моделей. В качестве вехи разработчики заставили ИИ переписать библиотеку Nvidia CUDA, созданную экспертами Nvidia и обслуживавшуюся десять лет. Искусственный интеллект повысил производительность кода в среднем в 3,6 раза, превзойдя стандартные рыночные ИИ-решения.
Вызовы в физическом ИИ и робототехнике
Касаясь темы физического ИИ и гуманоидной робототехники, Шашуа отметил, что технологии автономного вождения успешно снижают издержки, и вскоре на дорогах появится еще больше тестовых машин «Мобилай». В то же время робототехника сталкивается с проблемой обобщения — способностью робота адаптировать усвоенную задачу к совершенно новым условиям. Решение этих задач откроет новые возможности, хотя регуляторным органам предстоит адаптировать политику безопасности под интеграцию роботов в повседневную среду человека.
