Милијардер открива која е „кариерата на иднината!“

Доколку извршниот директор на Nvidia, Јенсен Хуанг, денес беше студент, тој вели дека би се фокусирал на природните науки. За време на неодамнешната посета на Пекинг, еден новинар го прашал на што би се фокусирал тогаш, а познатиот милијардер рекол следново:

„Тој млад 20-годишен Јенсен, кој штотуку завршил училиште, веројатно би ги избрал природните науки, а не софтверските науки“, додавајќи дека всушност дипломирал на 20-годишна возраст.

Природните науки, за разлика од биолошките науки, се широка област која се фокусира на проучување на неживите системи, вклучувајќи физика, хемија, астрономија и науки за Земјата.

Хуанг ја добил својата диплома по електротехника на Државниот универзитет во Орегон во 1984 година, а потоа магистрирал по електротехника на Стенфорд во 1992 година, пишува CNBC.

Подоцна, во април 1993 година, Хуанг ја ко-основаше Nvidia со инженерите Крис Малаховски и Куртис Прима, на оброк во ресторан во Сан Хозе, Калифорнија. Додека Хуанг беше извршен директор, производителот на чипови стана највредната компанија во светот.

Nvidia неодамна стана и првата компанија во светот што достигна пазарна капитализација од 4 трилиони долари.

Иако Хуанг не објасни зошто рече дека денес повторно ќе студира наука, основачот на технологијата е оптимист за „физичката вештачка интелигенција“ или она што го нарекува „следниот бран“.

Во текот на изминатите 15 години, светот помина низ неколку фази на развој на вештачката интелигенција, објасни тој на форум во Вашингтон во април.

„Модерната вештачка интелигенција навистина стана свесна пред околу 12 до 14 години, кога се појави AlexNet и се случи огромен пробив во компјутерскиот вид“, рече Хуанг на форумот.

AlexNet е компјутерски модел презентиран на натпревар во 2012 година што ја демонстрираше способноста на машините да препознаваат слики користејќи длабоко учење, што го поттикна модерниот бум на вештачката интелигенција.

Овој прв бран, Хуанг го нарекува „перцептивна вештачка интелигенција“.

Потоа дојде втор бран наречен „генеративна вештачка интелигенција“, „каде што моделот на вештачка интелигенција научи да го разбира значењето на информациите, но и да ги преведува“ на различни јазици, слики, код и друго.

Гледајќи напред, следниот бран е „физичка вештачка интелигенција“, вели Хуанг.

„Следниот бран бара од нас да разбереме работи како што се законите на физиката, триењето, инерцијата, причината и последицата“, рече тој во Вашингтон во април.

Способностите за физичко расудување, како што е концептот на трајност на објектот – фактот дека објектите продолжуваат да постојат дури и кога не се во видно поле – ќе бидат големи во оваа следна фаза на вештачката интелигенција, вели тој.

Примените на физичкото расудување вклучуваат предвидување на исходи, како што е каде ќе се тркала топката, разбирање колку сила е потребна за да се фати објект без да се оштети и заклучување за присуство на пешак зад автомобил.

„И кога ќе ја ставите таа физичка вештачка интелигенција во физички објект наречен робот, добивате роботика“, додаде тој. „Ова е многу, многу важно за нас во моментов бидејќи градиме фабрики и погони низ целите Соединети Држави. Затоа се надевам дека во следните 10 години, додека ја развиваме оваа нова генерација фабрики и погони, тие ќе бидат високо роботизирани и ќе ни помогнат да се справиме со сериозниот недостиг на работна сила што го имаме низ целиот свет“, рече Хуанг.