Ce i-ar recomanda CEO-ul Nvidia unui student în 2025? „Dacă aș avea din nou 20 de ani, asta aș studia fără ezitare”

În timpul unei recente vizite la Beijing, Jensen Huang, cofondator și CEO-ul Nvidia, a răspuns unei întrebări esențiale adresate de un jurnalist: „Dacă ai fi din nou un student de 22 de ani, cu ambiția ta de acum, asupra căror domenii te-ai concentra?”

Răspunsul său a fost surprinzător pentru mulți:

„Pentru tânărul Jensen de 20 de ani, care tocmai a absolvit, cu siguranță m-aș fi orientat mai mult către științele fizice decât către cele software.” Huang a adăugat că el a absolvit universitarea cu doi ani mai devreme, la vârsta de 20 de ani.

Ministrul Economiei avertizează: 10 miliarde de lei pierduți în doar 11 zile de criză politică

13:50

Planul de 20 de miliarde € al Uniunea Europeană pentru AI, sub tirul criticilor: investiție strategică sau „catedrale în deșert”?

12:34

Ce înseamnă științele fizice?

Științele fizice includ domenii vaste precum fizica, chimia, astronomia și științele pământului. În contrast cu științele vieții, care se concentrează pe organismele vii, științele fizice analizează legile și fenomenele fundamentale ale universului.

Povestea lui Jensen Huang este legată și de pregătirea sa academică, el obținând o diplomă în inginerie electrică la Oregon State University în 1984, iar în 1992 un master în același domeniu la Stanford University.

Nvidia – de la o idee la gigantul global

În aprilie 1993, Huang, împreună cu doi colegi ingineri, Chris Malachowsky și Curtis Priem, a pus bazele Nvidia, într-un moment informal, la o masă în Denny’s, o cafenea din San Jose, California. Astăzi, sub conducerea sa, Nvidia a devenit cea mai valoroasă companie din lume pe piața semiconductorilor, ajungând la o capitalizare de piață record de 4 trilioane de dolari, în ciuda restricțiilor impuse recent pentru exportul de cipuri, scrie CNBC.

Viziunea pentru viitorul Inteligenței Artificiale

Deși la Beijing nu a detaliat pe deplin de ce recomandă științele fizice, Huang a fost foarte vocal în prima jumătate a acestui an despre ceea ce el numește „Physical AI” – valul următor al dezvoltării inteligenței artificiale.

În aprilie, la forumul Hill & Valley din Washington, D.C., Huang a explicat multiplele etape prin care a trecut AI-ul în ultimii 15 ani.

„Inteligența artificială modernă a prins cu adevărat viață în urmă cu 12–14 ani, când AlexNet a fost lansat, iar recunoașterea imaginii a înregistrat un salt uriaș,” a spus el.

Modelul AlexNet, dezvăluit în 2012, a arătat capacitatea mașinilor de a recunoaște imagini folosind învățarea profundă, declanșând boom-ul AI contemporan.

Aceasta a fost prima etapă, pe care Huang o numește „Percepția AI” — adică inteligența artificială care este capabilă să vadă și să recunoască imagini sau obiecte. Următoarea etapă a fost „Generative AI”, unde modelele AI au învățat să înțeleagă semnificația informației și să o traducă în limbaje diferite, imagini sau cod.

Începutul erei AI bazate pe raționament

„Acum intrăm în epoca ‘Reasoning AI’, când inteligența artificială poate înțelege, poate crea, rezolva probleme și sesiza situații noi,” a continuat Huang.

AI-ul în prezent folosește raționamentul pentru a se adapta și a funcționa în condiții nedezvăluite anterior.

„AI bazat pe raționament permite crearea roboților digitali. Acești agenți AI sunt practic roboți digitali care pot gândi, lua decizii și rezolva probleme pe cont propriu”. a explicat Huang. Acești agenți sunt astăzi o prioritate pentru companii ca Microsoft și Salesforce.

Valul următor: Inteligența artificială fizică (physical AI)

„Physical AI” sau „inteligența artificială fizică” se referă la o generație avansată de inteligență artificială care nu doar procesează informații sau generează conținut digital, ci înțelege și interacționează cu lumea fizică în mod direct.

Practic, această formă de AI este capabilă să înțeleagă legile fizicii, cum ar fi gravitația, frecarea, inerția, și să aplice aceste cunoștințe pentru a anticipa și controla mișcările obiectelor, forțele necesare pentru a manipula lucrurile fără a le strica sau pentru a lua decizii corecte în medii reale, fizice.

Așa cum a detaliat Huang în aprilie,

„următorul val necesită înțelegerea legilor fizicii, a frecării, inerției, cauzei și efectului.” Capacități precum „permanența obiectelor” — ideea că un obiect continuă să existe chiar dacă nu îl vedem — vor fi fundamentale.

Aplicabilitatea acestei inteligențe fizice se traduce în predicția traiectoriei unui obiect, ajustarea forței necesare pentru a apuca fără a deteriora ceva sau detectarea unui pieton ascuns în spatele unui autoturism.

„Când integrați physical AI într-un obiect fizic, obțineți robotică,” a conchis CEO-ul. „Acest domeniu este acum critic pentru că ridicăm fabrici în Statele Unite care vor fi puternic automatizate și robotizate.”

El crede că, în următorul deceniu, aceste fabrici robotizate vor ajuta la contracararea deficitului sever de forță de muncă prezent la nivel global.

Viziunea lui Jensen Huang indică o direcție clară în care tehnologia și educația vor trebui să meargă pentru a ține pasul cu evoluția rapidă a inteligenței artificiale. Orientarea către științele fizice, combinate cu o înțelegere aprofundată a principiilor fizicii și dinamicii lumii reale, devin baza următoarei generații de inovații tehnologice ce vor modela întreaga industrie și societate.