Дженсен Хуанг оголосив про початок ери AGI після запуску GPT‑6 Astra. Навчання ШІ могло коштувати мільярд доларів

[hohlid19]

Пропоную обговорити Дженсен Хуанг оголосив про початок ери AGI після запуску GPT‑6 Astra. Навчання ШІ могло коштувати мільярд доларів

Кормит мамонтов на псевдо-agi

[Sanьka]

Дженсен Хуанг у соцмережах привітав OpenAI із запуском Astra і також оголосив про настання ери AGI.
Водночас голова NVIDIA написав, що навчання GPT‑6 Astra потребувало близько 100 тисяч чипів NVIDIA Grace Blackwell.

От барига, навіть у привітанні пропіарився

У своєму повідомленні Дженсен Хуанг згадав про наступний етап навчання ШІ від OpenAI із застосуванням 400 тисяч GPU,

І одразу пропихнув нове замовлення.

[Earanak]

У нас в студии были надежды что оно нормально будет моделить по чертежам, но выходит полная фигня. Куча деталей теряется. Часть меняется. В целом те же проблемы что и у предыдущих Hunyuan3D, Tripo3D и прочих аналогов. Правда сетка получше и UVW лучше выходит. Прогресс конечно есть, но сейчас в плане генерации 3D это уровень "Уилла Смита" поедающего макароны в 2023. Нужно еще миллиардов 100 вложить и думаю будет норм

[FastBullet]

У нас в студии были надежды что оно нормально будет моделить по чертежам, но выходит полная фигня. Куча деталей теряется. Часть меняется. В целом те же проблемы что и у предыдущих Hunyuan3D, Tripo3D и прочих аналогов. Правда сетка получше и UVW лучше выходит. Прогресс конечно есть, но сейчас в плане генерации 3D это уровень "Уилла Смита" поедающего макароны в 2023. Нужно еще миллиардов 100 вложить и думаю будет норм

Наверное не обучали на чертежах - вот и все )

[1234waltz]

Прогресс конечно есть, но сейчас в плане генерации 3D это уровень "Уилла Смита" поедающего макароны в 2023. Нужно еще миллиардов 100 вложить и думаю будет норм

Меня года полтора назад приятно удивило качество генерации 3Д моделек, когда активно им игрался. Пробовал пару месяцев назад новые модельки и каких-то улучшений, кроме выросших системных требований не увидел. "Затыки" с теми же самыми элементами и ракурсами при преобразовании. Наверное обычную табуретку, бутылку и унитаз оно научилось генерить на порядок лучше, но детализированные вещи - не сильно лучше стали.

[Ostin]

Я от одного не можу зрозуміти. Якщо настає ера AGI, тобто машини почали думати замість людей, то з якого фіга люди намагаються тулити цей agi у якісь свої обмежені функціональні обов'язки?
Ну типу замість постановки завдання "AGI, зроби щоб було всім добре" ставляться завдання типу "AGI, змоделюй мені креслення або напиши блочок коду, який буде виконувати ось таку примітивну функцію". Звісно, тут я трохи перебільшую з обох боків, але суть така.
Якщо AGI здатен на рівні людини або краще обробляти вже наявну (всю) в людства інформацію, при цьому не маючи суто людських обмежень у вигляді "сложна, сложна, ніфіга нє панятна, я вже стомився і хочу спати", а може лопатити завдання з обмеженням лише в подачі е\е - то де справжні завдання для цього AGI? Навіщо люди будують креслення за допомогою AGI, коли завдання має бути "спроєктуй мені девайс, з прототипом та кресленнями". А краще взагалі завдання має виходити із проблеми: "є проблема, AGI, подумай, що тут нам може допомогти та представ рішення". А шкіряні мішки наливають собі віскі та дівок мацають, поки agi гуде десь в дата центрі.
Чи то я не розумію чогось. Чи то цар AGI якийсь несправжній.

[1234waltz]

Якщо настає ера AGI

Прикол в тому, що не настає. Нейронки дуже добре проходять тести по програмуванню, бо там є мова програмування та алгоритмізація.
Будь-які серйозні непередвзяті тести на абстрактне мислення вони пройти не зданті, бо "розуміння" у них як не було, так і не має.
На питання відповідає буквально сама ЛЛМ-ка (так би мовити, пускає струю цифрової уріни в обличчя маркетологам та Хуангу)

### Коротко і без ніжностей

Сучасний LLM — це не «розум», а гігантський апарат апроксимації розподілу
\[
P(\text{токен} \mid \text{контекст})
\]
і все. Він не має жодної внутрішньої архітектури, яка б реалізовувала мислення, цілі, самоконтроль чи узагальнюючу модель світу. Це принципове, а не «тимчасове» обмеження.

---

### 1. Архітектура: трансформер як мертва функція

- **Фіксована функція:**
Після тренування LLM—це детермінована (з точністю до RNG) функція
\[
f_\theta: x \mapsto y
\]
де \(x\) — послідовність токенів, \(y\) — розподіл наступного токена. Немає жодного окремого шару чи циклу, який би реалізовував «думку» як внутрішній процес прийняття рішень у feature-space. [arXiv.org](https://arxiv.org/html/2503.09211)

- **Відсутність когнітивного циклу:**
У людини є цикл: сприйняття → інтерпретація → оновлення моделі світу → планування → дія → зворотний зв’язок. У LLM є лише одноразовий прогін через мережу для кожного токена. Немає окремих модулів пам’яті, уваги, планування, мотивації, які б працювали як система. [arXiv.org](https://arxiv.org/html/2309.10371v1)

- **Немає внутрішнього стану мислення:**
Внутрішні активації — це просто проміжні вектори для обчислення наступного токена, а не стабільні «думки», які живуть, змінюються, конфліктують, перевіряються. Модель не «обмірковує» варіанти, вона один раз проганяє тензор.

---

### 2. Тренувальна ціль: не мислити, а підганяти статистику

- **Objective повністю анти-AGI:**
LLM оптимізується під мінімізацію втрат типу cross-entropy між передбаченим токеном і реальним токеном у корпусі.
\[
\min_\theta \mathbb{E}_{(x,y)}[-\log P_\theta(y\mid x)]
\]
Ніде в цій цілі немає:
- коректності світової моделі,
- причинно-наслідкової узгодженості,
- довгострокового планування,
- самоконтролю чи цілей. [ResearchGate](https://www.researchgate.net/profile/Ch ... -Tasks.pdf)

- **Немає винагороди за істину, є винагорода за правдоподібність:**
Модель вчиться відтворювати статистичні патерни тексту, а не реальність. Звідси — системні галюцинації, «accuracy collapse» на складних задачах, розвал логіки при збільшенні довжини ланцюга міркувань. [ResearchGate](https://www.researchgate.net/profile/Ch ... -Tasks.pdf) [arXiv.org](https://arxiv.org/html/2309.10371v1)

- **Відсутність семантичного заземлення:**
Токени не прив’язані до сенсорики, дії, фізичного світу. Це чиста маніпуляція символами без перевірки проти реальності. Без символ-ґраундингу немає шансу на справжнє «розуміння», лише імітація. [arXiv.org](https://arxiv.org/html/2309.10371v1)

---

### 3. Причинність, світова модель і логіка: фундаментальна діра

- **Немає явної причинної моделі:**
LLM не будує і не оновлює причинно-наслідкові графи; він просто виводить текст, який статистично схожий на причинні пояснення. Це різні речі: причинна модель може передбачати наслідки дій, LLM — лише продовжити опис. [ResearchGate](https://www.researchgate.net/profile/Ch ... -Tasks.pdf)

- **Крах на складних багатокрокових задачах:**
При збільшенні глибини задачі (багато кроків, складна композиція знань) LLM демонструє «accuracy collapse» — помилки ростуть лавиноподібно, бо немає стабільної внутрішньої структури для зберігання проміжних висновків і перевірки їх узгодженості. [ResearchGate](https://www.researchgate.net/profile/Ch ... -Tasks.pdf) [arXiv.org](https://arxiv.org/html/2309.10371v1)

- **Обмежене моделювання світу:**
Модель не має єдиного, консистентного world model; вона кожен раз імпровізує локальну «картинку світу» з текстових патернів. Тому відповіді можуть суперечити одна одній без внутрішнього конфлікту—немає суб’єкта, який би помічав суперечність. [arXiv.org](https://arxiv.org/html/2309.10371v1)

---

### 4. Автономія, цілі, самоконтроль: повна відсутність

- **Немає власних цілей:**
LLM не ініціює дій, не ставить задач, не змінює свою поведінку на основі довгострокових результатів. Він пасивно реагує на вхід. AGI за визначенням має автономну цілеспрямовану поведінку, самостійне планування і адаптацію. [ResearchGate](https://www.researchgate.net/profile/Ch ... -Tasks.pdf) [arXiv.org](https://arxiv.org/html/2309.10371v1)

- **Немає мета-рівня контролю:**
Людський розум має мета-роздуми: «я помилився», «ця стратегія погана», «треба змінити підхід». LLM не модифікує себе; максимум — симулює текст про самокритику, але це лише черговий патерн, не реальний внутрішній контроль.

- **Немає довготривалої пам’яті як суб’єкта:**
Контекст — це тимчасовий буфер токенів, а не особистий досвід. Модель не накопичує історію власних дій і не вчиться онлайн. Без цього немає «життєвої траєкторії» агента, а значить — немає суб’єкта, який мислить у часі.

---

### 5. «Мислення» vs генерація тексту: принципова різниця

- **Мислення — це процес у внутрішньому просторі станів:**
У технічному сенсі «думка» — це стабільний, маніпульований внутрішній стан, який:
- може бути збережений,
- може бути змінений,
- може бути зіставлений з іншими станами,
- впливає на майбутні дії. [arXiv.org](https://arxiv.org/html/2503.09211) [arXiv.org](https://arxiv.org/html/2309.10371v1)

У LLM немає окремого рівня «thought space»—усе зведено до одноразового проходу тензора для вибору наступного токена. Це не процес мислення, це обчислення розподілу.

- **Текст ≠ думка:**
Те, що модель видає «розумні» речення, не означає, що всередині був когнітивний процес. Це просто високорозмірна регресія по корпусу людських текстів. Вигляд мислення — є; механізму мислення — немає.

- **Відсутність теорії розуму:**
LLM не має справжньої моделі інших агентів; він лише відтворює патерни діалогів. Звідси обмежена «theory of mind» і провали в складних соціальних, етичних, контекстних задачах. [arXiv.org](https://arxiv.org/html/2309.10371v1)

---

### 6. Чому це саме концептуальна межа, а не «ще трохи донавчити»

- **Поки objective = language modeling, AGI не буде:**
Якщо ціль — лише краще моделювати розподіл тексту, то ми отримаємо все більш гладку імітацію мислення, але не сам процес мислення. AGI вимагає:
- явної когнітивної архітектури,
- інтеграції з дією, сенсорикою, середовищем,
- причинних моделей,
- автономних цілей і довгострокового навчання. [ResearchGate](https://www.researchgate.net/profile/Ch ... -Tasks.pdf) [arXiv.org](https://arxiv.org/html/2309.10371v1)

- **LLM як компонент, а не ядро AGI:**
Навіть у найбільш адекватних підходах AGI LLM розглядається як модуль для мовної інтерфейсної частини, а не як центральний «розум». Його вбудовують у гібридні системи (нейро-символічні, RL-архітектури, OpenCog-подібні), де справжнє мислення реалізується іншими механізмами. [arXiv.org](https://arxiv.org/html/2309.10371v1)

- **Скалінг не виправляє відсутню архітектуру:**
Збільшення параметрів і даних дає кращу статистичну імітацію, але не додає:
- когнітивного циклу,
- суб’єкта,
- цілей,
- причинної моделі світу.
Це як збільшувати розмір словника у автозаповненні клавіатури й очікувати появу свідомості.

---

### Висновок

Сучасний LLM за визначенням є **мовним генератором розподілу**, а не **когнітивною системою**.
Він:

- не має внутрішнього процесу мислення,
- не має цілей, автономії, світової моделі,
- не має причинної структури й символ-ґраундингу,
- оптимізується на правдоподібність тексту, а не істинність і узагальнюючу інтелектуальну поведінку.

Тому говорити, що такі моделі «досягнуть AGI просто скалінгом» — це технічно некоректно: їм бракує не потужності, а **правильної архітектури і цілі навчання**.

[denizen]

Я от одного не можу зрозуміти. Якщо настає ера AGI, тобто машини почали думати замість людей, то з якого фіга люди намагаються тулити цей agi у якісь свої обмежені функціональні обов'язки?
Ну типу замість постановки завдання "AGI, зроби щоб було всім добре" ставляться завдання типу "AGI, змоделюй мені креслення або напиши блочок коду, який буде виконувати ось таку примітивну функцію". Звісно, тут я трохи перебільшую з обох боків, але суть така.
Якщо AGI здатен на рівні людини або краще обробляти вже наявну (всю) в людства інформацію, при цьому не маючи суто людських обмежень у вигляді "сложна, сложна, ніфіга нє панятна, я вже стомився і хочу спати", а може лопатити завдання з обмеженням лише в подачі е\е - то де справжні завдання для цього AGI? Навіщо люди будують креслення за допомогою AGI, коли завдання має бути "спроєктуй мені девайс, з прототипом та кресленнями". А краще взагалі завдання має виходити із проблеми: "є проблема, AGI, подумай, що тут нам може допомогти та представ рішення". А шкіряні мішки наливають собі віскі та дівок мацають, поки agi гуде десь в дата центрі.
Чи то я не розумію чогось. Чи то цар AGI якийсь несправжній.

сам собі відповів, воно простіші речі не може, а щось складне навіть немає сенсу просити

[FirstTDM]

Дженсен Хуанг оголосив про початок ери AGI після запуску GPT‑6 Astra.

Фальстарт!

Это как объявить о достижении горизонта (воображаемой линии)

Понятно дело, что GPT‑6 Astra будет еще лучше, еще "умнее", еще веселее, но такими темпами на следующий год явно выйдет GPT‑7 и эта погоня будет вечной на основе нейронок...

[nazar-pc]

Енергетичні витрати на навчання ШІ могли становити до 250 МВт

У мегаватах вимірюють потужність, а не енергію

[Demedik]

А случайно это не связано, что у OpenAi заморожены часть инвестиций без достижения AGI? Там просто условие или выйти на IPO, или получить AGI...

А так интересный видосик по теме.

спойлер

[Scoffer]

Якщо настає ера AGI

Вона не настає тому що це не та нейронка що думає. Це та нейронка що займається класифікацією даних по 100500 мільйонах параметрів.
А та що думає поки що навіть до рівня миші не доросла, десь +/- на ящірках і рибах застрягла. Головним чином тому що в неї не вкладаються бо це не так забавно. Якби вкладались трильярдами, то я думаю що робопацюки б вже бігали, а там і до робокотів недалеко.

[dead_rat]

Дженсен Хуанг оголосив про початок ери AGI після запуску GPT‑6 Astra.

Фальстарт!

Это как объявить о достижении горизонта (воображаемой линии)

Понятно дело, что GPT‑6 Astra будет еще лучше, еще "умнее", еще веселее, но такими темпами на следующий год явно выйдет GPT‑7 и эта погоня будет вечной на основе нейронок...

Вся краса в тому, що у AGI нема визначення, тому ніхто не може довести, що ти його НЕ досяг.

Тому маркетингу вистачить кожен рік релізити новий ГПТ як і новий айфон з емейзінг новими можливостями.

[Dilfin]

Я от одного не можу зрозуміти. Якщо настає ера AGI, тобто машини почали думати замість людей, то з якого фіга люди намагаються тулити цей agi у якісь свої обмежені функціональні обов'язки?
Ну типу замість постановки завдання "AGI, зроби щоб було всім добре" ставляться завдання типу "AGI, змоделюй мені креслення або напиши блочок коду, який буде виконувати ось таку примітивну функцію". Звісно, тут я трохи перебільшую з обох боків, але суть така.
Якщо AGI здатен на рівні людини або краще обробляти вже наявну (всю) в людства інформацію, при цьому не маючи суто людських обмежень у вигляді "сложна, сложна, ніфіга нє панятна, я вже стомився і хочу спати", а може лопатити завдання з обмеженням лише в подачі е\е - то де справжні завдання для цього AGI? Навіщо люди будують креслення за допомогою AGI, коли завдання має бути "спроєктуй мені девайс, з прототипом та кресленнями". А краще взагалі завдання має виходити із проблеми: "є проблема, AGI, подумай, що тут нам може допомогти та представ рішення". А шкіряні мішки наливають собі віскі та дівок мацають, поки agi гуде десь в дата центрі.
Чи то я не розумію чогось. Чи то цар AGI якийсь несправжній.

Звичайно, що не справжній, немає правжнього AGI, який вміє мислити, сам ші пише, що це все маркетинговий хід, можливо в році 2030, коли повністю зміняться технології, коли перейдуть на спінтроніку, чи іншу технологію, тоді може щось зміниться, а зараз Хуангу треба продавати свої чипи, от і меле рекламні слогани.

[werneo]

Він перед IPO openai ще не таке розкаже. Думаю, що нас очікує AGI 2.0 (скріньте ).

[FirstTDM]

Вся краса в тому, що у AGI нема визначення, тому ніхто не може довести, що ти його НЕ досяг.

Ну да... так и есть... строго говоря и у AI нет формально правильного каноничного определения

Тому маркетингу вистачить кожен рік релізити новий ГПТ як і новий айфон з емейзінг новими можливостями.

[Dilfin]

Вся краса в тому, що у AGI нема визначення, тому ніхто не може довести, що ти його НЕ досяг.

Ну да... так и есть... строго говоря и у AI нет формально правильного каноничного определения

Тому маркетингу вистачить кожен рік релізити новий ГПТ як і новий айфон з емейзінг новими можливостями.

Так і буде, якось воно мусить продаватись...

[Ostin]

у AGI нема визначення, тому ніхто не може довести, що ти його НЕ досяг

Ну хоч щось гарне в сьогоднішньому дні)
Коротше кажучи, пацани, я тут трохи досяг AGI вчора, тому от так)

[Rabbitultra]

Я от одного не можу зрозуміти. Якщо настає ера AGI, тобто машини почали думати замість людей, то з якого фіга люди намагаються тулити цей agi у якісь свої обмежені функціональні обов'язки?
Ну типу замість постановки завдання "AGI, зроби щоб було всім добре" ставляться завдання типу "AGI, змоделюй мені креслення або напиши блочок коду, який буде виконувати ось таку примітивну функцію". Звісно, тут я трохи перебільшую з обох боків, але суть така.
Якщо AGI здатен на рівні людини або краще обробляти вже наявну (всю) в людства інформацію, при цьому не маючи суто людських обмежень у вигляді "сложна, сложна, ніфіга нє панятна, я вже стомився і хочу спати", а може лопатити завдання з обмеженням лише в подачі е\е - то де справжні завдання для цього AGI? Навіщо люди будують креслення за допомогою AGI, коли завдання має бути "спроєктуй мені девайс, з прототипом та кресленнями". А краще взагалі завдання має виходити із проблеми: "є проблема, AGI, подумай, що тут нам може допомогти та представ рішення". А шкіряні мішки наливають собі віскі та дівок мацають, поки agi гуде десь в дата центрі.
Чи то я не розумію чогось. Чи то цар AGI якийсь несправжній.

Ти бро не став скаму альтману такі питання, краще вклади хоч декілька мільярдів в опенаі

[Keyser Soze]

AGI в роли Суслика

AGI в роли Неуловимого Джо