Kdyby dnes bylo šéfovi nejhodnotnější společnosti na světě Jensenu Huangovi znovu 20 let, a právě absolvoval bakalářské studium, směřovaly by jeho další studijní kroky do oblasti fyzikálních věd. Ty jsou podle něj důležité pro další vývojovou vlnu umělé inteligence.
„Pokud byste teď byl 22letou verzí Jensena, jež právě dnes v roce 2025 odpromovala, a měla stejné ambice, na co byste se zaměřil“? zeptal se minulý týden Huanga jeden z novinářů při cestě CEO Nvidie do Pekingu.
Odpověď byla neméně zajímavá jako samotná otázka: „Mladý dvacetiletý Jensen, který nyní odpromoval, by si pravděpodobně vybral... spíše fyzikální vědy než softwarové," odvětil s tím, že ve skutečnosti bakalářské studium na vysoké škole (elektrotechnika na Oregon State University) absolvoval o dva roky dříve, než je obvyklé, tedy už ve dvaceti letech.
Fyzikální vědy představují širší pojem, který obecně zahrnuje studium neživých systémů a lze sem řadit obory jako fyzika, chemie či astronomie.
Huang pokračoval v oboru elektrotechniky i v rámci magisterského studia – diplom na Stanfordově univerzitě získal v roce 1992, rok poté spoluzaložil Nvidii a zbytek už je historie… Dnes je tento čipový výrobce ze Silicon Valley vůbec první společností na světě, jež pokořila tržní kapitalizaci čtyř bilionů dolarů.
Ve své odpovědi novináři Huang už nevysvětlil, proč by dnes studoval zrovna fyzikální vědy, už dříve však dal najevo velký optimismus ohledně „fyzické umělé inteligence“, již lze chápat jako integraci AI s fyzickými objekty (např. roboti).
Vývojové vlny AI
Letos v dubnu na The Hill & Valley Forum ve Washingtonu, D.C. prohlásil, že za posledních patnáct let prošel svět několika fázemi umělé inteligence. „Moderní umělá inteligence se skutečně dostala do povědomí asi před 12 až 14 lety, kdy přišel AlexNet a počítačové vidění zaznamenalo svůj velký, obrovský průlom,“ řekl Huang na fóru.
AlexNet byl počítačový model představený v roce 2012, který demonstroval schopnost strojů rozpoznávat obrázky pomocí hlubokého učení, což pomohlo zažehnout boom moderní umělé inteligence.
Huang tuto první vlnu označil jako Perception AI.
Pak přišla druhá vlna nazvaná Generativní AI, "kdy se model AI naučil, jak porozumět významu informací, ale (také) je přeložit" do různých jazyků, obrázků, kódu apod.
„Nyní se nacházíme v době, které se říká 'Reasoning AI' (rozumová AI)... kde máte umělou inteligenci, která dokáže chápat, generovat (a) řešit problémy a rozpoznávat podmínky, které jsme nikdy předtím neviděli,“ řekl Huang.
„Reasoning AI vám umožňuje vyrábět digitální roboty. Říkáme jim agentická umělá inteligence,“ dodal s tím, že tito agenti umělé inteligence jsou v podstatě "digitální robopracovníci" schopní uvažovat.
Při pohledu do budoucna je tak podle něj další vlnou " fyzická umělá inteligence".
„Další vlna vyžaduje, abychom porozuměli věcem, jako jsou fyzikální zákony, tření, setrvačnost, příčina a následek,“ řekl na fóru v hlavním městě USA. Konkrétně zmínil například koncept stálosti objektů neboli skutečnost, že objekty nadále existují, i když jsou mimo dohled.
Fyzikální uvažování zkrátka zahrnuje předpovídání výsledků, tedy například kam se míč bude kutálet či pochopení toho, kolik síly je potřeba k uchopení předmětu, aniž by došlo k jeho poškození nebo odvození přítomnosti chodce za autem.
„A když vezmete fyzickou umělou inteligenci a pak ji vložíte do fyzického objektu zvaného robot, dostanete robotiku. To je pro nás nyní opravdu, opravdu důležité, protože stavíme závody a továrny po celých Spojených státech. Doufejme tedy, že v příštích deseti letech, až vybudujeme tuto novou generaci továren, budou vysoce robotické a pomohou nám vypořádat se s vážným nedostatkem pracovní sily, kterou máme po celém světě,“ uzavřel 62letý Huang.
Zdroj: CNBC, foto: Nvidia