Skandalingas NASA prisipažinimas: kodėl moderniausi mokslininkai nebesugeba atkurti „Apollo“ variklio?

O garo variklį atkurtų? (žinoma, be praktinio poreikio ir finansavimo)

Na patingėjo dokumentuoti niuansų ir dabar sunku suprasti. Aplamai daug taip yra , techninės knygos ir straipsniai rašomos sutrumpintai kadangi daug kas "savaime suprantama" o kai imi atkūrinėti ir pakartoti kas aprašyta pasirodo kad to nėra, tas nepaminėta, tas gal specialiai nutylėta. Turi per naujo atradinėt kažką.

Todel DI mokes viską, nes jis visą info savyje tures.

Taigi jei kažkas apmokys DI naudojantis turimu pilnu problemos sprendimu tai mokės tą problemą spręsti. O čia visa problema kad pilno sprendimo užrašyto nėra, tai kaip apmokyti DI ?DI ne žmogus kad sėdi ir mąsto ir išmąsto

Užtenka kad DI suprastų fizikos ir medžiagų principus - dar geriau sugalvos, nei prieš tai buvo kieno nors sugalvota. Ir kaip sukonstruot ir gamybos technologiją paruoš. Jau dabar sprendžia matematikos uždavinius, kurie niekeno nebuvo išspręsti.

Kad tas DI olimpiadinius matematikos uždavinius sprendžia spėjimų - pataikymų metodu. O tradicinius vidurinės mokyklos uždavinius, kur sprendimo metodika aiški, sprendžia gerai.

Ką reiškia pataikymų metodu? Juk dalyvauja olimpiadose, ten gi neduoda atsakymo iš anksto.

O tu pabandyk pažaist. Duodi olimpiadinį uždavinį, trečio laipsnio lygtį, DI sako - kadangi lygties koeficientai sveiki skaičiai, tiketina kad atsakymas irgi sveikas skaičius. Stato į lygtį 1 ir tikrina lygtį. Netinka stato -1, po to 2, -2 ir t.t. ir žiūrėk koks 5 tinka. Valio atsakymas. Olimpiadoj tai nepraeina nes reikia analitinio sprendinio. O jei duodi mokyklinę kvadratinę lygtį kur sprendimo metodika aiški tai DI ir sprendžia kaip žmogus, pagal tą metodiką nuosekliai kaip priklauso viską išdėsto kaip mokytoja ant lentos, gražu ir teisinga..Sakyčiau vidurinės lygiu tas DI visai protingas

Nu va daviau išspręsti lygtį su kubiniu laipsniu: https://chatgpt.com/share/698f079d-0600 ... 8ed5fb0fce

Žmonės sumaišė cm su coliais ir pzdc, o mes patikėsim, kad DI surinks variklį? Man rodos ryt su 2l TDI ir JET Trent 1000 mišrūnu ryt kilsim į varsą, oj ne varsą čia DI parašė marsą

DI pagrystas tikimybių teorija užduotį jis gali išspresti gerai, bet jeigu jam tarkim pasirodys, kad dyzelis yra puikus kuras kelionei į marsą tai jis tau 100% įrodinės, kad TDI variklis pats geriausią. Variklio jis gali neatpažint jei tinkamai nesuformuluosi užduoties arba neteisingai interpretuos. Tarkim DI tyrimuose visada nurodo DI pateikė 95% teisingų atsakymų arba DI 95% įsitikinęs, kad atsakymas teisingas. Tai reiškia, kad 5% kartų visi išskrido su TDI varkliu marso Užkariaut? Ar renkant variklį įdėjo 5% tdi variklio dalių?

DI tuoj bus protingesnis už profesorių, čia Jūs ChatGTP v3 nuotaikomis gyvenat.

Šaunu tu geriau žinai.

Profesiriau įdomumo dėliai gali papasakot skirtumą tarp to ką reiškia apmokyti DI dirbti tarkim profesoriaus lygyje su rnr seka. Ir ką reiškia apmokyti sukurt variklį. Kokie skirtumai?

Tuoj bus visa literatūra, tame tarpe ir techninė sukelta į DI. Tiek OpenAI, tiek Anthropic, tiek Google, Meta dirba ir su medicina. Google isvis sukurusi alphafold profesionalu DI, kur baltymu strukturu prognozes ima realios labarotorijos. Meta kuria skaitmemninę lastelę. Nvidia dirba su virtualiu 3D pasauliu, kad apmokymas erdveje fiziniam pasaulyje vyktų greičiau ir daug medžiagos, užsiknistum, gamint realius modelius fizines saveikos apmokymui. Viskas gi vyksta ta linkme eksponentiškai.

Na gerai. Šnekam apie baltymą. Ar tu supranti skirtumą tarp to ką reiškia apmokyti sudėlioti amino rūgščių seką ir gaut baltymą ir to ką reiškia sukurt variklį?

Sudėsiu visas knygas nuo chemijos iki inžinerijos apie raketų variklius Ir visus kitus reikalus DI gebės sukurti varikli? Kiek bandymų jam reikės, kad variklis pradėtų veikti kaip numatyta? Kuo skiriasi patikrint ar baltymas teisingas ir ar variklis veiks teisingai?

Taigi visose srutyse DI tobuleja. Ir tie moduliai susieti trapusavyje. Jei žmogus moka sukurt variklį, nematau priežasčių, kodėl negali sukurti DI. Nu gal nesigaus is pirmo karto, bet i antro jau bus geresne versija po feedback. Gal jis ta feetback passims pats per xray scan, video, garsą, jutiklius. Viską gi galima pajungt jam, kad būtų loop. Teisingas variklis - čia technologu darbas surašyt tikslą optimizavimo. Pagal ka matuot, pagal emisijos/sukuriamos jegos santyki, vibraciją, dilimą. Nezn. nesu specialistas tame. Ar baltymas teisingas. Jau dabar baltymai praktiskai pilnai prognozuojami. Dabar daro kita zingsni Google - kaip tie baltymai saveikauja. Matai realia 3d baltymu struktura - laboratorijos gali patikrinti tai. Bet tai uzima kelis menesius. Bet jau yra isitikinta, kad Alpha fold bent jau tyrimu statijoje, siekojime sprendimu, galima pilnai remtis DI baltymu 3d modeliais. Gal paskui jau geriausia varianta galima laboratoriskai patikrint ar DI nesuklydo, del visa ko. Bet 100000 variantu gali pasitikrint greitai.

Trilijonai iteracijų išėjo apmokyti DI dirbti, atpažinti ir sukurt baltymą. 15 metų DI gauna naujus duomenis, bando, analizuoja testuoja, interpretuoja. Vieno bandymo sukurt baltymą kaina tarkim 10 eur... Variklio nežinau milijonas vienas bandymas? Po milijono bandymų kiek bus? Neblogas feed back? Negana to šiandien gal jis pataikys variklį sukurt, o ryt? Kovidui sukurt vakciną kiek milijonų išleido? Su profesorium DI bandė darė ir vėl ir vėl ir vėl ir vėl...

Kad suprastum gana vaikiškai paaiškinsiu. Nuclear fusion prognazuojam, kad pavyks elektrą su pliusu išgaut po 20 metų, po dvidešimt metų sėdam žiūrim ką turim... a nu dar reiks 20 ir taip jau 100 metų. Su DI ir tokiu lygiu kur tu čia dėlioji t.y. mokslinės fantastika. Kada nors gal jeigu tai bus įmanoma išviso. Procesorių galia ateina prie limito, skaičiavimo galią pakelt padeda labiau procesų optimizavimas nei sutalpintų tranzistorių skaičius. Gal dar kuriami masyvai. Kiek galėsim taip plėsti? Jei nori plačiau apie tai sužinot pradėk domėtis AGI lygio dirbtiniu intelektu. O ne žaislu kurį turim dabar. Pradžia užteks suprast kas yra AI vs AGI.