Inteligența Artificială este Computer

Inteligența Artificială este Computer

Recent am lansat Perplexity Computer. Această postare explică raționamentul din spatele acestuia.

La fiecare câteva săptămâni, se lansează un nou produs de Inteligență Artificială care stârnește o panică pe piață. Este o nouă inițiativă, un agent sau ceva de genul acesta. Orice ar fi, îți pot spune un lucru pe care nu îl poate face.

Chiar și cu cel mai bun model de Inteligență Artificială din lume, acesta nu poate face cea mai bună muncă pentru tine.

De unde știu? Deoarece stadiul modelelor de frontieră a devenit atât de avansat încât, pentru a obține cel mai bun talent de la oricare dintre ele, trebuie să faci diferite modele să lucreze împreună. Cea mai mare slăbiciune a lui Claude este că lucrează în echipă doar cu Claude.

Nicio familie de modele nu poate funcționa la cel mai înalt nivel fără talentele altora. Pe măsură ce modelele devin mai puternice, vedem că se specializează. Starea viitoare a Inteligenței Artificiale este că munca ta cea mai bună va fi realizată atunci când există diferite modele care lucrează împreună.

În Inteligența Artificială numim acest lucru "orchestrare" sau uneori "sistem de sprijin". Oricicum ai dori să o numești, performanța superioară a orchestrării multi-model este cu mult înaintea a ceea ce poate face orice familie individuală de modele.

Următoarea fază a Inteligenței Artificiale trebuie să fie masiv multi-model. Acesta este Perplexity Computer. Nouăsprezece modele sunt disponibile în backend, iar rezultatele m-au impresionat mai mult decât orice altceva în Inteligența Artificială de ceva timp.

Iată cum a luat ființă.

Cum a fost construit Computer

La început, am numit experimentul nostru ASI. Nu însemna propriu-zis nimic, dar uneori îl numiam "Super Inteligență Artificială" (Ar fi putut însemna și "O altă integrare în Slack", pentru că acolo a trăit la început).

Ne gândeam la el ca la un lucrător digital. Trimiți un mesaj lucrătorului în Slack cu o sarcină, iar acesta trece la treabă. Deleagă, creând sub-agenți pentru diferite sarcini, creând fișiere pentru a se ajuta singur cu pasul următor, găsind informații vitale și verificând ocazional, doar atunci când este nevoie. Ai putea merge la culcare și te-ai trezi cu săptămâni de muncă terminate. Sau i-ai putea cere să lucreze săptămâni întregi, iar el ar continua în mod fiabil și repetat.

În această perioadă, lumea a descoperit Clawdbot, acum OpenClaw. Era interesant, dacă îți place ca malware-ul să îți citească textele. Puteam vedea că ASI era mai sigur și mult mai capabil: avea un sistem de fișiere, conectat la sute de instrumente, putea citi și scrie în fișiere, scrie cod, folosi instrumente CLI, naviga pe internet și era capabil să orchestreze fiecare sarcină către sub-agenții potriviți care utilizează cel mai bun model adaptat pentru acea sarcină. Totul în cadrul unui sandbox de dezvoltare securizat în cloud.

De fapt, ASI nu era tocmai un lucrător digital la distanță. Având acces la un sistem de fișiere, un shell pentru a executa cod în siguranță și un browser pentru a accesa aplicații web și conectori, ASI era în esență un computer. Computerul tău. Computerul.

Așa că l-am numit oficial Perplexity Computer.

De ce contează web-ul

În 2011, Google a avut ideea că poți lansa un computer doar cu internet, fișiere și un terminal bash. Se numea Chromebook. Google a avut dreptate să înțeleagă că cea mai importantă parte a computerului este că are acces la web.

Web-ul este locul unde lucrăm și comunicăm. Este, de asemenea, dispozitivul nostru de stocare, la propriu și la figurat. Deține cantități masive de date, informații și cunoștințe. Unele partajate, altele personale.

Dacă te gândești la web ca la un sistem de stocare a cunoștințelor, a fost întotdeauna foarte bun la funcția de SCRIERE. Primul blog a fost publicat la începutul anilor '90, iar publicarea și stocarea cunoștințelor pe web au explodat de atunci.

Ceea ce Google a subestimat în cazul Chromebook-ului este că cea mai mare problemă a web-ului ca sistem de stocare este de fapt funcția de CITIRE. Pentru a citi cunoștințe de pe web, ne-am bazat pe o căutare algoritmică care a rămas mai mult sau mai puțin neschimbată timp de 28 de ani.

Motoarele de căutare, ca modalitate de accesare a cunoștințelor, nu au fost niciodată capabile de Cercetare aprofundată, sinteză sau rezumare. Nici motoarele de căutare nu se pot comporta ca un agent, pentru a accesa orice cunoștințe de pe web care necesită acțiune pentru accesare.

Apoi a apărut Inteligența Artificială. Perplexity a construit primul motor de răspuns, iar restul au urmat. Am rămas concentrați pe o Inteligență Artificială precisă, cu un accent intens pe Cercetare aprofundată. Asta pentru că atunci când Inteligența Artificială poate găsi, analiza, raționa și prezenta cu acuratețe toate cunoștințele de pe web-ul deschis, problema CITIRII este în sfârșit rezolvată.

Dacă internetul este discul de stocare a cunoștințelor pământului, Perplexity a rezolvat funcția de citire.

Odată ce web-ul este un sistem de stocare citire/scriere complet funcțional, cu agenți care pot naviga și îndeplini sarcini, singurul lucru rămas de care are nevoie computerul este tot ce este personal.

Memoria persistentă face ca un computer să fie personal. Are fișiere și instrumente, și sunt fișierele și instrumentele tale, private și adaptate preferințelor tale. Computerul trebuie să poată lucra cu ele pentru tine, în mod personal.

Computerele de asemenea creează. Ele fac artefacte reale precum cod, documente și fișiere. Stochează fișierele, preiau fișierele, scriu fișiere noi, accesează fișierele. Inteligența Artificială poate face toate aceste lucruri. În cele din urmă, când Inteligența Artificială face toată această muncă, ai nevoie de diferite modele de frontieră la îndemână pentru diferite sarcini în computer.

Orice computer care este util necesită prea multe abilități diferite pentru ca un singur model să se descurce bine la toate. Orchestrarea este esențială pentru computer.

Este posibil ca acest lucru să însemne că codul sursă al sistemului de operare devine mai puțin o fortăreață pentru producătorii de dispozitive pe măsură ce Inteligența Artificială avansează. Nu știu. Ceea ce știm este computerul este sistemul de orchestrare.

De ce contează orchestrarea

Steve Jobs a spus, "Muzicienii cântă la instrumentele lor. Eu dirijez orchestra." Inteligența Artificială este similară. Un Stradivarius are anumite trăsături și suntem uimiți de sunetul și măiestria sa. Dar tot nu te poate zgudui ca o tobă mare, iar toba nu te poate mișca ca Simfonia lui Mahler.

Creatorii de modele sunt Antonio Stradivari ai timpului nostru. Nu spun asta într-un mod lipsit de respect. Sunt uimit de fiecare nouă capabilitate a modelului și un susținător pasionat al muncii din laboratoarele de frontieră. Ei ne împing viitorul înainte.

Dar acum vedem că modelele se specializează, nu se comodicizează. Când construiești agenți cu ele, au diferite talente, ca orice lucrător. Unul este mai bun la raționament. Altul la cod. Altul la scriere creativă. Ceea ce contează este cum îi orchestrezi.

Orchestrarea între modele și familii este singura modalitate de a construi un sistem suficient de versatil pentru a gestiona munca reală. Când ai nevoie de Cercetare aprofundată pentru a fundamenta o decizie, vrei un model optimizat pentru acuratețe și regăsire. Când trebuie să scrii cod, vrei un model antrenat pe miliarde de linii de baze de cod de producție.

Fie că gestionezi o echipă de oameni, sau o simfonie de muzicieni, munca de înaltă calitate a fost întotdeauna așa. Agenții de Inteligență Artificială nu fac excepție.

Pentru flux de lucru, elementul de diferenționare este sistemul de sprijin. Un planificator descompune obiectivele complexe în sub-sarcini. Un orchestrator atribuie acele sarcini agenților potriviți, impune reguli și gestionează execuția. Sub-agenții specializați efectuează acțiuni axate pe un scop. Memoria partajată stochează contextul și învățările pentru continuitate. Cu alte cuvinte, inteligența este computerul.

Următoarea evoluție a computerului

Acum 400 de ani, un "computer" era ucenic al unui astronom. (Oamenii care au dat nume cometelor.)

Apoi, computerul a fost mecanic, apoi electromecanic, apoi digital. În jurul anului 1974, a apărut GUI (interfața grafică cu utilizatorul). Cu GUI, am putut lucra cu computerul în moduri noi. Am putut să îi delegăm sarcini și să îi vedem munca. Mai târziu, ecranul s-a pliat peste tastatură pentru a fi un computer portabil, personal.

Este un clișeu să spui că următoarea evoluție a computerului este atunci când Steve Jobs a pus computerul personal în buzunarul fiecăruia. Astăzi pare mai precis să spui că a pus un ecran în fața fiecăruia. Toată lumea dă scroll. În ultimii 49 de ani, GUI a evoluat de la modul în care controlăm computerul la modul în care computerul ne controlează pe noi.

Epuizarea față de acest model este în creștere. Goana nebunească după Mac Mini-uri în timpul modei OpenClaw a fost un exemplu perfect. GUI-urile sunt necesare, dar nu sunt întotdeauna necesare.

Modelele de Inteligență Artificială au devenit în sfârșit suficient de avansate pentru a readuce computerul la adevărata sa semnificație: să lucreze autonom, cu acuratețe. Și asincron, pentru a ne elibera de urmărirea lui în timp ce lucrează.

Mouse-ul, GUI-ul și tastatura sunt toate tehnologii importante, dar sunt interfețe. Și dacă nu vrei un cal complet autonom, trebuie să admiți interfața nu a contat niciodată la fel de mult ca computerul.

Viitorul este Computer

Modelele de Inteligență Artificială devin atât de capabile încât produsele construite în jurul lor au reprezentat un blocaj pentru a-și arăta adevăratul potențial. Interfața de chat este bună pentru răspunsuri, iar agenții sunt buni pentru sarcini individuale. Între timp, interfața pentru flux de lucru întregi a fost întotdeauna computerul.

Inteligența Artificială este acum ferm multi-modală. Înțelege și generează multe forme de date într-un singur sistem coerent. Jensen și alții au spus că viitorul Inteligenței Artificiale trebuie să fie, de asemenea, multi-model. Au dreptate; modelele specializate trebuie să colaboreze ca o echipă. Poate fi mai precis să spunem că viitorul Inteligenței Artificiale este masiv multi-model.

Pe măsură ce Inteligența Artificială înlocuiește o parte tot mai mare din funcția computerului însuși, activitatea centrală a computerului va fi orchestrarea masiv multi-model.

Și suntem abia la început. În 2025, un nou model de frontieră a intrat pe piață, în medie, la fiecare 17 zile. Cu fiecare nou progres de capabilitate în Inteligență Artificială, un alt muzician urcă pe scenă pentru a-și lua locul în simfonie. Dirijorul bate din baghetă. Computerul trece la treabă.

Încearcă Computer astăzi.