88 de ore. Trei zile și șaisprezece ore.
Atât spune OpenAI că i-a trebuit unui sistem cu aproximativ 10.000 de agenți AI pentru a produce o soluție la o problemă de matematică Navier–Stokes, rămasă deschisă aproape 90 de ani. La bază s-a aflat un model intern, încă în dezvoltare, pe care compania îl descrie ca fiind semnificativ mai capabil decât GPT‑6 Astra (cel mai probabil este următorul model GPT de la Open AI)
Dar oprește-te o clipă asupra felului în care a fost obținut rezultatul.
Potrivit OpenAI, cei 10.000 de agenti AI au lucrat în paralel, organizați în grupuri care puteau comunica intern (schimb de informații). Efortul dedicat Navier–Stokes a implicat aproximativ 2,7 milioane de mesaje între agenți.
Într-o asemenea organizare, o observație promițătoare poate deveni punctul de plecare pentru alte căutări. O dificultate poate fi abordată simultan din mai multe direcții. Ideile pot fi comparate, combinate și verificate într-un proces care continuă cât timp există resurse de calcul.
Imaginează-ți aceeași arhitectură, adaptată altor domenii.
10.000 de agenți căutând simultan un nou antibiotic.
10.000 de agenți evaluând, în simulări, molecule care ar putea contribui la tratarea unei boli.
10.000 de agenți explorând materiale pentru baterii mai sigure și cu o capacitate mai mare.
10.000 de agenți confruntând ipoteze și calcule pentru o problemă de fizică cuantică.
10.000 de agenți proiectând și verificând, în simulare, milioane de variante ale unui sistem tehnologic.
Acum imaginează-ți că obiectivul se schimbă.
10.000 de agenți autonomi „Mr. Smith” care încep să caute vulnerabilități în infrastructura financiar-bancară. Sau în rețelele care susțin comunicațiile și logistica militară.
Cei 10.000 de „Mr. Smith” pătrund în infrastructura financiar-bancară sau în sistemele de apărare…