Seesama viimati viidatud video, seal tüüp näitab sõidustatistikat ja mul tekkis kerge hämming:
On’s sel vanusel tähtsust? Millal esimene bensiinimootor leiutati?
Vedela elektrolüüdiga liitiumioonaku tehnoloogia on väidetavalt tõesti oma energiatiheduse teoreetilisi piire kompamas, aga tahkisakud teevad sealt korraliku hüppe edasi ja see tehnoloogia alles alustab oma arengut mitte ei lõpeta.
Kehv taristu ja kehvad akud olid sajand tagasi põhjuseks, miks bensiinimootor võidule pääses ja elektriautode tootmine seiskus. Need kaks murekohta on tänaseks kadumas, ma ei kujuta ette, mis nende tootmise sel korral lõpetaks. Siiani oli häda, et akud võivad plahvatada ja garaaž või parkla läheb põlema või inimesed põlevad sisse, aga see probleem nüüd kaob tahkisakude tulekuga. Taristu samuti kasvab mürinal, isegi Eestis on seis täiesti pöörane, pea iga poe parklas on juba kellegi kiirlaadija ja neid pannakse iga päev juurde. Ja kuna laadimiskiirus ka kasvab, siis ei pea enam laadimise ajal pikalt ootama.
Ega pole tähtsust, aga niisamuti kui on vedelate süsivesinike põletamise tehnoloogia väändemomendi saamiseks jäänud samaks on ka akutehnoloogiad oma olemuselt jäänud samaks. Nipet näpet siit sealt timmitud on saadud kasutegureid mõned-kümned protsendid ehk paremaks, aga nii nagu eelpool ksf! lubas kohe-kohe füüsikaseadused ümber sedastada - seda pole juhtunud ega ka juhtu.
To: iffkillla
Nii, ikka akude kasutegurid, eluead, laadimisajad, laadimiskorrad … kõik need numbrid on teinud tohutu hüppe siiski. Olemus, jah, on jäänud samaks.
Teistpidi, on ka sisepõlemismootori efektiivsus, töökindlus ja tööiga aja jooksul kõvasti tõusnud ning samas mootori kaal on langenud. Muidugi silma järgi hinnates hüpped pole nii kõvad kui akudel, aga siiski.
To: kindsigo
AI areng on niivõrd ärritav olnud, et ma vist näen AI-kolli juba seal kus seda reaalselt ei ole. Piisab kui videopilt on töödeldud ja läbi filtrite lastud, kui tekib kohe AI-kahtlus.
Keegi pole lubanud füüsikaseaduseid ümber kirjutada, jutt käis sellest kuidas uusi kemikaale ja materjale disainitakse. Nimelt, keemia on olemuselt kvantmehaaniline protsess. Traditsioonilised arvutid jäävad hätta, kui on vaja näiteks modelleerida keeruliste molekulide elektronide liikumist, kuid kvantarvutid räägivad “looduse enda keeles”.
AI ei saa alahinnata, mõtlesin ka, mis see ikka on, ajaviiteks mõtlesin õpin veidi Pythoni, sai programm arvuti tõmmatud, paar videot vaadatud (natuke exceli vba on kogemust) ja siis võtsin Claude kätte ja lasin tal teha sellise koodi, et ta loeks mulle kaks URL pannes kiirelt ära tulud kulud ja võrdluse ehk ta ta oskab ikka täitsa tola ka prohrammeerima panna. Seega, igasugu asjade leiutamine tulevikus muutub ka kergemaks kindlasti.
Näiteks tõenäosus, et Skeleton on katse-eksituse meetodil sattunud Universumi kõige optimaalsema lahenduse otsa, on 1/mustmiljon. Samas, AI+kvantarvuti teoreetiliselt võiks mingil hetkel olla suuteline kõik kombinatsioonid läbi vaatama ja selle kõige optimaalsema leidma.
See optimism AI saavutuste osas on mõistetav, samas on vastava ala inimeste suust viimastel kuudel pigem skeptitsismi kuulda olnud, et loodetud läbimurdeid ei ole tegelikult tulnud ja AI pole ühiskonnale kasulikke avastusi veel eriti teinud. Mingeid edusamme on tõesti meditsiinis olnud ja kas mitte äkki isegi paar uut antibiootikumi leitud tänu AI-le. Aga tegelikult oodatakse vähi alistamist, inimese noorendamise protsesside avastamisel läbimurret (teatud saavutusi on ilma AI-ta juba saadud), tehnoloogiamaailmas loomulikult isesõitvad juhita taksod ja lennumasinad, päikeseenergia oluliselt suurema kasuteguriga paneelid, vesiniku kui tuleviku kütuse kasutuselevõtu kiirendamine jms. Ja ma ei räägi isegi mitte antigravitatsiooni seadmetest. Ei tule neid lahendusi kuskilt varrukast täna. AI suur häda on see, et generatiivne AI tegelikult genereerib uusi asju vana teadmise pealt ja ta ise ei ole suuteline uusi asju või uutmoodi lähenemist välja mõtlema. Kui sa treenid AI-d, siis olemasoleva andmebaasi pealt, milles puudub see uus asi. Ehk siis, ma usun pigem sellesse, et AI hakkab tõesti inimesi autoga sõidutama, sest liiklus ei ole midagi uut, on lihtsalt vaja õppida seal liiklema ja kiireid otsuseid tegema. Aga fuel celli või superkondensaatori uuesti nullist leiutamine pole triviaalne ülesanne ja ma kuidagi ei taha uskuda, et mõni startup lööb siin edukuses 10-aastase arenduse ajalooga ettevõtteid. AI kindlasti kiirendab teatud protsesse ja närib läbi suurtest andmemahtudest, aga täna ta jääb siiski assistendi rolli ja ühtki Nobeli preemiat AI lähiaastatel paraku ei saa.
Hm. Kas see on kindel fakt või lihtsalt arvamus?
Ühest küljest - et kas tõesti vana teadmise pealt ei saa AI uusi asju leiutada?
Ja teisest küljest - kas inimene saab vana teadmise pealt uusi asju leiutada?
Järeldusena - milles seisneb AI ja inimese erinevus, et üks saab, aga teine ei saa?
Ning kui me nüüd selle vastuse erinevuse kohta teada saame, siis mis takistab meid AI’le seda erinevust õpetamast?
Kuidas AI leiab uusi ravimite koostisi, mis võivad olla mõjuga mingi haiguse vastu? Ta teeb seda ikka olemasolevate andmete pealt, kus ta käib läbi tohutu hulga erinevaid kombinatsioone talle spetsiaalselt sisse söödetud andmetest ja sõelub välja need, mis tunduvad olevat tulemuslikud eesmärki täitma. Aga see piirdub siiski nende andmetega, mis talle sisse söödetakse. Ja “uudsus” ja “leiutamine” siis piirdubki just nende lähteandmetega.
Asi taandub siiski puhtalt kombinatoorika-küsimuste lahendamisele.
Ja selliseid kombinatsioonide läbikäimisi on tohutusuured arvutitete pargid ka aastakümneid varem teinud, seda lihtsalt ei nimetatud AI-ks ning tõenäoliselt olid algoritmid, mida tol ajal arvutid kasutasid, hoopis teised, aga mingil määral sarnased sellele mis tänapäeval sõnaga “AI” tähistatakse.
Näiteks vesiniku parema ja kiirema kasutusele võtu puhul paistab, et inimesed pole suutnud vajalikke andmeid sisestada, sest inimene ise ei tea ka, mida selleks vaja on, et tulemust saada. Ning paistab, et kogu maailmateadmiste pealt ei suuda AI seda asja leiutada. Tolstoi “Sõda ja rahu” teos ei sisalda neid lähteandmeid mis AI erinevate kombinatsioonide läbi käimist tulemuseni viiks.
Inimene ka sageli ei saa vanade tedamiste pealt uusi asju leiutada. Inimene aga suudab omandada uusi teadmisi loodusest ja suudab ka aru saada et mis asi on see uus teadmine ja mis mitte.
Ma küsin, sest ma ise ei ole eeltoodud seisukohaga nõus. Minu arvates see nn “loovus” uusi asju välja mõelda ei ole midagi muud, kui vanade teadmiste uutmoodi kasutamine + pisike kogus juhuslikkust.
See juhuslikkus on minuarvates ka AI puhul olemas. Teatavasti ta oskab genereerida täielikku jampsi, mida ei ole üheski tema õpetamises kasutatud andmekogus olemas. Lisades teada-tuntud teadmistele näpuotsaga jampsi, on võimalik leiutada täiesti uusi teadmisi. Minuarvates
Üks motojuutuuber on hiljuti sellise video välja pannud
Ütleb kohe soojenduseks reaalseks sõiduulatuseks 200km.
Rattaga on üsna rahul. Isegi meie kauni pealinnaga on rahul.
Kui millegagi ei ole, siis ülerahvastatud laevaga hel-tal, võin sekundeerida : )
Seal näidatud nn.tehas, kus tsikleid peaks tehtama, ei meenuta ühegi nurga alt tootmisettevõtet, kus oleks võimalik midagi toota, heal juhul valmiskomponentidest põlve otsas üksikeksemplare koostada.
Et antud teema absull e eruta, siis ei hakanud siinkohal midagi asja kohta juurde uurima.
Kõlab sarnaselt nagu üks kohalik aferist kleebib Tallinnas oma “tehases” hiinast saadud odavad ebakvaliteetsed kodumasinad oma kleepsudega üle, pakib tehtu ümber ja müüb 5…8 korda kallimalt siinsel turul maha kui enda “toodangu”.
Päeva lõpuks taandub kõik küsimuste esitamise loovusele. Just uute küsimuste. Ega maailma suurimad või edukamad ettevõtted pole rajatud maailma absoluutsele tarkusele, ikka oskusele kogu seda tarkust arvestades küsida uudseid “lolle” või “tarku” küsimusi ja sealt siis edasi minna… AI-l seda ei ole ja tõenäosus, et ta inimestele sarnasel kujul kunagi tekib on küsitav. Vaid juhul kui AI ühendatakse inimaju sarnase olluse süsteemiga. Aga siis pole see AI saavutus vaid ikkagi inimeste saavutus, kes suudavad andmebaasi ühendada inimajuga. Ehk areng peab toimuma vastupidises suunas vs see, mida praegu AI kontekstis kõik paistavad eeldatavat see suund olevat…
Nädal tagasi toimus Bloomberg NEF konverents. Üks paneel hõlmas ka järgmise põlvkonna akusid, lavale olid kutsutud Hytzer Energy, Factorial Energy, Peak Energy ja Quantumscape esindajad.
