Iată notele mele de la discuțiile TED de la TEDAI Viena 2025 (26 septembrie 2025) Sesiunea 1: Fundație Walter Werzowa (Artist, Royal Society of Arts Fellowship, Recording Academy), Olivier Oullier (Inclusive Brains, Biotech Dental, MBZUAI) - Introducere - Orchestră, interfață cerebrală, DJ, muzician - Performanță de traducere a undelor cerebrale prin AI în muzică Shaden Alshammari (cercetător, MIT) - Inspirație pentru tabelul periodic de chimie pentru cadrul de învățare automată - Tabel periodic de învățare automată organizând algoritmi, distribuții și funcții obiective - Abordarea de învățare a reprezentării care conectează metode disparate - Noul algoritm de grupare a imaginilor îmbunătățește algoritmul de clusterizare K-means vechi de 60 de ani - Variabilele R și Q reprezentând relații reale (cu și fără adnotare) și, respectiv, relații învățate - Structura tabelului periodic pentru algoritmii de învățare automată care dezvăluie lacune pentru noile metode - Semnal de învățare supravegheată prin reprezentări învățate Lukasz Kaiser (cercetător, OpenAI) - Mașini autonome - de ce nu conduc peste tot ca șoferii de taxi? - De ce este AI pentru vindecarea bolilor? Mașinile trebuie să învețe din mai puține date - Modele mai puternice de învățat - RNNs - melci care se plimbă în jurul cuvintelor - Transformers - rucsac cu melci cu toate cuvintele anterioare - Transformatorii învață din mai puține date - Modele de raționament/raționamente - încă poartă toate cuvintele, dar produc și propriile cuvinte între ele (test-time), pot face matematică și gândesc în context - Cercetători - modele puternice + date arbitrare, care pot fi învățate, timp arbitrar de testare, paralelism (nu mai secvențial) - Descoperiri științifice, următorul tip de modele - Cronologie - mai aproape decât mai departe, luni/un an, dar nu decenii; nu un viitor foarte îndepărtat - Surpriză că transformatorii și raționatorii au funcționat atât de bine Oriol Vinyals (co-lider tehnic pentru Gemini, vicepreședinte de cercetare, Google DeepMind) - Om de știință - rezolvarea inteligenței pentru a avansa știința și a aduce beneficii umanității - "Ceea ce nu pot crea nu înțeleg" (Feynman) - Dilema constructorului - oamenii de știință care creează sisteme AI care s-ar putea înlocui pe ei înșiși - Strămutarea umană - transformare care afectează pe toți, inclusiv oamenii de știință - Instrumente specializate - AlphaFold (predicție a structurii proteinelor) - Evoluția sistemelor de uz general - anul trecut modele specializate (AlphaProof, AlphaGeometry), anul acesta model general unic (Deep Think) - Deep Think - medalie de aur la IMO și ICPC - AI Scientist - prototip intern la Google DeepMind pentru cercetare științifică automatizată - Întrebare centrală - omul de știință construiește AI Scientist, înlocuindu-se pe sine? Verity Harding (Fondator, Director și Autor, Universitatea din Cambridge și Formation Advisory) - O altă cursă a înarmării la nivel mondial - AI - Optimism pe atunci - inteligență artificială globală, colaborare, parteneriate globale - Cooperarea și colaborarea au cedat pe măsură ce AI a devenit mai puternică - Lansare ChatGPT - Combinația de factori care duc la o schimbare rapidă - Controale la export, discursuri defensive - Mai întâi trebuie să câștigi - ce ai face pentru a câștiga când nu poți supraviețui pentru a pierde - AI va continua, dar nu există o linie de sosire, adoptarea AI nu este binară - Metaforă alternativă - este cursa spațială (nu cursa nucleară) - "Am venit în pace pentru întreaga omenire" (strategie geopolitică deliberată din partea SUA) - Spațiu - provincia întregii omeniri, fără arme de distrugere în masă în spațiu, nimeni nu va coloniza Luna - "Noi ne facem metaforele și apoi metaforele noastre ne fac pe noi" - Să vorbim despre a conduce, nu despre a câștiga - Cursa spre dominația mondială sau noua frontieră Tullio Ghi (MD, PhD, Spitalul Universitar Agostino Gemelli) - Risc de complicații în timpul nașterii - Decizia cu privire la intervenția de utilizat atunci când alimentarea cu oxigen este compromisă în timpul nașterii (extracție cu vid, cezariană) în funcție de cât de departe a coborât bebelușul - Ecografie transperineală, măsurarea distanței cap-perineu - Măsurarea automată bazată pe inteligență artificială a distanței cap-perineu - Evaluarea gradului de rotație și poziției capului fetal în canalul de naștere - 3 rețele neuronale convoluționale care funcționează simultan - 2.154 de imagini cu ultrasunete din 16 centre din întreaga lume, precizie generală 94,5% și 95,6% sensibilitate

OpenAI și NVIDIA au anunțat o scrisoare de intenție pentru un parteneriat strategic de referință pentru a implementa cel puțin 10 gigawați de sisteme NVIDIA reprezentând milioane de GPU-uri pentru infrastructura AI de ultimă generație a OpenAI pentru a antrena și rula următoarea generație de modele pe calea implementării superinteligenței NVIDIA intenționează să investească până la 100 de miliarde de dolari în OpenAI progresiv, pe măsură ce fiecare gigawatt este implementat, iar prima fază este preconizată să intre în funcțiune în a doua jumătate a anului 2026 folosind platforma NVIDIA Vera Rubin