AIはビットに閉じ込められています。今こそ、それを原子に解き放つ時です。 先週@karpathyオープンソースの自動調査を行いました。一晩で126回の機械学習実験を行い、20年間見逃していた最適化を見つけ出しました。多くの人は「AIが研究者に取って代わっている」と見ました。私は別のものを見た:AIの現在の世界の境界線だ。 AIのスーパーパワーは知能ではありません。それは絶え間ない試行錯誤です。明確な損失関数と即時フィードバックを与えれば、一晩で1万もの試しを試みます。コードや数学では、これは壊滅的なことです。決して眠らず、飽きず、電子の速度で実験を行うシステムには、人間が競争できません。 しかし、人類史上最速のハードウェアイテレーターであるSpaceXは、スターシップを完璧に仕上げるのに10年かかりました。各打ち上げの準備には数か月かかります。一晩で126発のロケットを爆破できるわけがない。物理的な世界はAIに必要な迅速なフィードバックループを与えません。今日のAIは、図書館に閉じ込められた天才のようなものです。書かれたすべての本を読むことはできるが、外に出て草に触れることはできない。 これは恐怖の制限ではありません。これは築き上げるべきフロンティアです。 ソフトウェアは何十年も最適化されてきました。でも、製造業、エネルギー、材料、生物学は?何百万もの実験を経たことのない、100年以上の歴史を持つプロセス。物理世界の非効率性は、デジタル世界に残されたものをはるかに凌駕しています。本当の利益、つまり100倍の利益はビットではなく原子の中に隠れています。 問題は、物理的な世界でAIに高速フィードバックループを与えるにはどうすればよいかということです。 三つのものが存在する必要があります。まず、センサー、カメラ、デバイス、機械など、現実世界の物理データの流れがAIシステムに継続的に流れ込むことです。インターネットからスクレーピングされた静的なデータセットではなく、世界そのものからのライブ信号です。次に検証可能な計算です。つまり、AIの物理世界に関する結論を信頼し再現できるようにし、幻覚にならないようにすることです。暗号学的な証明であって、雰囲気ではありません。第三に、分散型の労働力――AIの仮説を現実世界で実行し、物理的な実験を行い、フィードバックループを閉じることができる機械と人間です。 世界中のデータ。数学で検証済み。エージェントの群れによって処刑された。 これがIoTeXで私たちが構築しているものです。AIを危険にしたいからではなく、AIがバラバラに閉じ込められたままになると本当の潜在能力が無駄になると信じているからです。本当の問題は物理的な世界にあります。気候、エネルギー、製造業、健康など。これらを解決するには、テキストだけでなく現実を反復修正できるAIが必要です。 Autoresearchはフィードバックが速い場合、AIの反復速度は実質的に無制限であることを証明しました。アンロックはAIを賢くしているわけではありません。物理的な世界をAIに読みやすく、応答的にするのです。その橋を架ける者――ビットから原子へ、トークンから現実へ――が次の時代を定義するのだ。 私たちはその「橋」を築いているのです。オープンで検証可能で分散型です。流行っているからではなく、AIがついに現実をコードで実験する速度で実験することを覚えたとき、そのループが閉ざされて不透明になるほどリスクが高すぎるからです。