ביום שלישי גוגל דיפמיינד פרסמה בבת אחת שלושה מודלי שפה חדשים: ג'מיני 3.6 פלאש, ג'מיני 3.5 פלאש-לייט, וג'מיני 3.5 פלאש סייבר. שלושתם זמינים כבר עכשיו, חלקם באפליקציית ג'מיני עצמה וחלקם דרך כלים למפתחים כמו AI Studio ואנדרואיד סטודיו.

יש כאן הרבה סיבות להתרגש. ויש כאן גם שאלה אחת שגוגל מסרבת לענות עליה בבירור: איפה ג'מיני 3.5 פרו?

מה בדיוק קיבלנו

ג'מיני 3.6 פלאש הוא, לפי גוגל, המודל שאמור לשמש את רוב המשתמשים ביום-יום. הוא משתמש בפחות אסימונים בכ-17% מקודמו, מה שהופך אותו לזול יותר להרצה, ומשופר בקוד ובמשימות ידע כלליות. הוא כבר זמין באפליקציית ג'מיני, וגם דרך כלים חיצוניים כמו גיטהאב קופיילוט.

לצדו הושק ג'מיני 3.5 פלאש-לייט, גרסה חסכונית יותר שמיועדת למשימות בנפח גבוה ובמחיר נמוך, ותגיע בקרוב גם לחיפוש של גוגל.

השלישי, ג'מיני 3.5 פלאש סייבר, שונה מהשניים האחרים לגמרי. מדובר במודל שכוונן במיוחד לאיתור ותיקון חולשות אבטחה בקוד, וגוגל דיפמיינד מדווחת שהוא מצא 55 חולשות מאומתות במנוע ה-V8 של כרום, יותר מהמודלים המובילים האחרים של החברה עצמה, ויותר מקלוד אופוס 4.6. הבעיה: המודל הזה לא מיועד לכם. הגישה אליו תישאר מוגבלת לממשלות ולשותפים מהימנים בלבד, דרך תוכנית פיילוט סגורה בשם קודמנדר.

אז איפה ג'מיני 3.5 פרו?

כאן מתחיל הסיפור המעניין באמת. גוגל לא שחררה שום עדכון לדגם הדגל שלה, ג'מיני 3.5 פרו, וזה כבר חודשים שהוא נעדר.

לפי דיווח של בלומברג מוקדם יותר החודש, השחרור מתעכב בגלל שהמודל פשוט לא עומד ביעדים הפנימיים של גוגל ביכולות קוד. ניסיון בסוף יוני לרענן את נתוני האימון לא הניב את התוצאות שקיוו להן, ובתוך גוגל יש תסכול אמיתי בקרב מהנדסים וחוקרים שרואים את אנתרופיק ואת OpenAI משחררות מודלים שמנצחים אותם בדיוק בתחום הזה. יש גם קונפליקט פנימי: גוגל קלאוד, דיפמיינד וצוותי אנדרואיד בונים בו-זמנית כלי קוד מתחרים, במקום לעבוד סביב מטרה משותפת אחת.

כשנשאלה על כך במסגרת ההשקה הזו, התשובה הרשמית של גוגל הייתה מעורפלת בכוונה: ג'מיני 3.5 פרו "עדיין בבדיקות עם שותפים" ו"ישוחרר כשיהיה מוכן". זה המשפט שחברות אומרות כשאין להן תשובה אמיתית.

לשם ההשוואה, כדאי לזכור שלפני שבועיים בלבד גוגל כבר זרקה לפח גרסה קודמת של אותו מודל שעלתה לה מאות מיליוני דולרים באימון, בדיוק בגלל שהתוצאות לא הצדיקו את המחיר. עכשיו זה קורה שוב, בגרסה הבאה.

למה זה חשוב

יש כאן פרדוקס יפה. גוגל היא החברה עם הכי הרבה משאבי מחשוב, הכי הרבה נתונים, והצי החזק ביותר של TPU בעולם. ובכל זאת, כשמדובר במודל הדגל שאמור להתחרות ישירות מול קלוד אופוס וג'יפיטי-5.6, היא נתקעת שוב ושוב.

זה לא סיפור של חוסר יכולת. אלפא-פולד ואלפא-גו הוכיחו מזמן שדיפמיינד יודעת לבנות דברים שאף אחד אחר לא בנה. זה סיפור של ארגון ענק שמנסה לרוץ מהר בכמה כיוונים בבת אחת, ומגלה שאי אפשר לקצר את הדרך רק בגלל שיש לו יותר שרתים מכולם.

בינתיים, המתחרות לא מחכות. אנתרופיק ו-OpenAI ממשיכות לשחרר גרסאות שמובילות בדיוק בתחום שגוגל מתקשה בו. וסין, עם מודלים כמו קימי קיי3, סוגרת פערים במהירות שמדאיגה את כל השוק.

אז מתי בדיוק נראה את ג'מיני 3.5 פרו על המסך שלכם? גוגל לא אמרה. ואולי זו בדיוק הבעיה.

הפוסט גוגל שיגרה שלושה מודלים חדשים, וזה עדיין לא מה שכולם חיכו לו הופיע לראשונה ב-Ai Samurai.

ב-2017 פרסמה דיפמיינד ניסוי שרובנו פספסנו בגלל כל הרעש סביב אלפא-גו. הם לקחו מחשב, נתנו לו את הכללים של שחמט ואמרו לו: שחק נגד עצמך. שלושה ימים אחרי, אלפא-זירו ניצח כל אלגוריתם שחמט שנבנה עד אז. כולל סטוקפיש, שנחשב לטוב בעולם. כולל כל אלוף עולם אנושי שהיה קיים.

המחשב הזה לא ראה אפילו משחק אחד של בני אדם. לא למד ממאגרי נתונים של מאות אלפי משחקים. הוא שיחק, הפסיד לעצמו, ניסה שוב. זה נקרא למידה מחיזוקים.

האיש שעמד מאחורי זה: דיוויד סילבר, ראש צוות הלמידה מחיזוקים בדיפמיינד, פרופסור ב-UCL. ב-2016 הוא כבר עשה משהו דומה עם אלפא-גו, שניצח את לי סה-דול, שבע פעמים אלוף העולם במשחק גו. אבל שם, לפחות, האימון כלל הצצה של מיליוני משחקים אנושיים. אלפא-זירו לא קיבל כלום. רק כללים ותגמול.

השבוע הוא יצא מדיפמיינד. ויצא בגדול.

1.1 מיליארד דולר. בסיבוב ה-seed.

אחרי 16 שנה בדיפמיינד, סילבר עזב. פתח חברה חדשה בלונדון, שמה: אינאפאבל אינטלג'נס. "Ineffable" פירושו "שאין מילים לתאר אותו". שם צנוע לחברה שמכריזה שמשימתה היא "לקיים מגע ראשון עם בינה-על".

השבוע הודיעה החברה על 1.1 מיליארד דולר בסיבוב ראשוני. לא A. לא B. ראשוני. הגדול ביותר מסוגו באירופה, אי פעם. הערכת שווי: 5.1 מיליארד דולר.

הסיבוב הוביל על ידי סקויה ולייטספיד, עם השתתפות של אנבידיה, גוגל, DST גלובל, Index, וקרן ה-Sovereign AI הבריטית של ממשלת בריטניה.

תחשבו על זה: חברה בת כמה חודשים, ללא מוצר, ללא לקוחות, שווה 5.1 מיליארד דולר. מה מכרו? רק את הרקורד של האיש שעומד בראשה.

מה בדיוק הם מנסים לבנות?

הרעיון הבסיסי פשוט להסביר, ומסובך כמעט בלתי אפשרי לביצוע: במקום להזין לבינה מלאכותית טריליוני טקסטים שכתבנו, לתת לה ללמוד מניסיון עצמי. כמו שאלפא-זירו למד לשחק שחמט, הם רוצים מערכת שתגלה מחדש את כל הידע, מכישורי מוטוריקה בסיסיים דרך מדע ועד "פריצות דרך אינטלקטואליות עמוקות". כלשון האתר שלהם.

המערכת לא תלמד מויקיפדיה. לא מספרים. לא משיחות שלנו. היא תנסה, תיכשל, תצליח. כמו ילד שלומד ללכת.

האתר של החברה הולך צעד נוסף ומשווה את ההצלחה הצפויה שלהם לעבודה של דארווין: "שם חוק אחד הסביר את כל החיים. כאן, חוק אחד יבנה את כל האינטליגנציה."

לא ממש צנועים. אבל לפחות עקביים.

למה כולם נותנים להם כסף

כל מודלי השפה הגדולים, מג'יפיטי-5 ועד קלוד, נבנו על אותו עיקרון: הזנת כמות עצומה של טקסט אנושי ולמידת תבניות. זה עבד מעבר לכל ציפייה. אבל יש גבול לכמות הטקסט שיש בעולם, וחוקרים רבים שואלים בשקט אם אנחנו מתקרבים לנקודת הרוויה.

למידה מחיזוקים מציעה יציאה מהמלכוד הזה: אתה לא צריך טקסט אנושי. אתה צריך סביבה, כלל, ותגמול. המחשב ינסה. יטעה. יגלה.

הבעיה: בשחמט יש כללים חדים ותוצאה ברורה. בעולם האמיתי, מה הכלל? מה התגמול? איך מגדירים "הצלחה" עבור חברה שרוצה לגלות מחדש את הפיזיקה? את הפילוסופיה? את המוסיקה?

זה מה שסילבר ועמיתיו ינסו לפצח. ויש להם מיליארד דולר לנסות.

לאן מכאן?

אנבידיה ממשיכה להשקיע בכל מה שנוגע לאימון מודלים. גוגל משקיעה בחברה שמתחרה בה. ממשלת בריטניה מנסה לא לפספס את הגל. וסקויה, כרגיל, מחפשת את האקזיט הבא.

כולם מהמרים על סילבר.

אולי הם צודקים. האיש שלימד מחשב לשחק שחמט בלי שאיש הראה לו אפילו משחק אחד, לא עשה זאת לשם שורה בקורות חיים.

השאלה שנשארת פתוחה אחרי כל זה: אם בינה מלאכותית תוכל לגלות את כל הידע מניסיון עצמה, בלי להסתמך על מה שאנחנו כתבנו ולמדנו לאורך אלפי שנים, מה בדיוק נשאר לנו בסיפור הזה?

הפוסט הוא לימד מחשב לשחק שחמט. עכשיו הוא גייס מיליארד דולר כדי ללמד אותו הכל. הופיע לראשונה ב-Ai Samurai.