Два человека могут владеть одной и той же кухней.
С одними и теми же ингредиентами.
С одними и теми же инструментами.
Но один постоянно создает новые блюда.
В то время как другой просто повторяет знакомые рецепты.
Почему при одинаковом наборе ресурсов разные комбинации дают разные результаты?
Когда хотят создать прорыв, большинство людей начинают с поиска чего-то нового.
Нового инструмента.
Новой идеи.
Нового ресурса.
Это своего рода слепота к рекомбинации.
Мы слишком сосредоточены на поиске новых компонентов, чтобы не упустить новые ценности, которые уже есть в доступных компонентах.
Прорывы часто не возникают из-за нового компонента.
А из-за того, как старые компоненты комбинируются.
Искусственный интеллект сталкивается с аналогичной проблемой.
Возможно, именно поэтому @OpenGradient появился.
В то время как большинство систем ИИ сосредоточены на добавлении новых возможностей,
#OPG строит инфраструктуру так, чтобы существующие возможности могли создавать ценность, выходящую за рамки самих себя.
Такое будущее требует:
✓ Взаимодействия
✓ Специализированных компонентов
✓ Модульной инфраструктуры
✓ Открытой координации
Система не становится более ценной из-за большего количества возможностей.
А потому, что может создавать что-то новое из имеющихся возможностей.
Будущее ИИ, возможно, не будет принадлежать самым большим моделям.
А тем экосистемам, которые способны на самые быстрые рекомбинации.
Возможно, самый важный вопрос не будет:
"Какой возможности нам не хватает?"
А будет:
"Мы полностью использовали имеющиеся возможности?" #OPG $OPG @OpenGradient
С одними и теми же ингредиентами.
С одними и теми же инструментами.
Но один постоянно создает новые блюда.
В то время как другой просто повторяет знакомые рецепты.
Почему при одинаковом наборе ресурсов разные комбинации дают разные результаты?
Когда хотят создать прорыв, большинство людей начинают с поиска чего-то нового.
Нового инструмента.
Новой идеи.
Нового ресурса.
Это своего рода слепота к рекомбинации.
Мы слишком сосредоточены на поиске новых компонентов, чтобы не упустить новые ценности, которые уже есть в доступных компонентах.
Прорывы часто не возникают из-за нового компонента.
А из-за того, как старые компоненты комбинируются.
Искусственный интеллект сталкивается с аналогичной проблемой.
Возможно, именно поэтому @OpenGradient появился.
В то время как большинство систем ИИ сосредоточены на добавлении новых возможностей,
#OPG строит инфраструктуру так, чтобы существующие возможности могли создавать ценность, выходящую за рамки самих себя.
Такое будущее требует:
✓ Взаимодействия
✓ Специализированных компонентов
✓ Модульной инфраструктуры
✓ Открытой координации
Система не становится более ценной из-за большего количества возможностей.
А потому, что может создавать что-то новое из имеющихся возможностей.
Будущее ИИ, возможно, не будет принадлежать самым большим моделям.
А тем экосистемам, которые способны на самые быстрые рекомбинации.
Возможно, самый важный вопрос не будет:
"Какой возможности нам не хватает?"
А будет:
"Мы полностью использовали имеющиеся возможности?" #OPG $OPG @OpenGradient