AI novinky česky: NVIDIA Cosmos, zákaz DeepSeek a revoluce v biohackingu

Přepis epizody

Vítejte u 54. epizody podcastu Kde skončí zítřek. Podíváme se na to, jak se geopolitika propisuje do kódu, rozebereme nové neurální architektury, které se inspirují lidským mozkem doslovněji, než byste čekali, a zastavíme se v Dubaji, kde auta definitivně přicházejí o řidiče. Ahoj, Iveto, zdravím posluchače.

Dnes to bude hodně o číslech a o tom, jak se digitální svět začíná víc a víc prolínat s tím fyzickým, nebo o naše vlastní biologická data v ChatGPT. Než se do toho pustíme, dejte nám follow v aplikaci, ve které nás posloucháte, aby vám už žádná novinka o AI neunikla. Tak, čím začneme? Asi tím nejvíce, řekněme, politickým tématem posledních dní? Určitě.

Kauza DeepSeek. TechCrunch před pár dny vydal souhrn zemí a agentur, které oficiálně zablokovaly technologie této čínské společnosti. Jde o sérii zákazů napříč několika kontinenty. Správně, ten seznam se rozrostl poměrně rychle. Spojené státy byly iniciátorem, to je jasné, ale připojily se další. Konkrétně se jedná o zákaz používání modelů DeepSeek na vládních zařízeních v USA, ale podobné kroky zvažují nebo už implementovaly Spojené království, Austrálie a dokonce i Tchaj-wan, což je vzhledem k napětí v regionu logické.

Co je tím hlavním technickým argumentem, kromě toho, že jde o čínskou firmu? Jde o data. DeepSeek, ačkoliv uvolnil modely jako open source, respektive open weights, stále čelí podezření ohledně toho, jak nakládá s daty při interakci s jejich servery a API. Vládní agentury se obávají, že by prompty, které mohou obsahovat citlivé informace, mohly být ukládány a analyzovány čínskými zpravodajskými službami. Navíc je tu otázka tréninkových dat. Existují analýzy naznačující, že DeepSeek využívá takzvanou destilaci dat z amerických modelů, což sice snižuje náklady na trénink, ale zároveň to vyvolává právní a bezpečnostní otázky.

Ten zákaz se ale netýká jen vládních úředníků, že? Některé univerzity v USA už začaly blokovat přístup k doménám DeepSeeku na svých Wi-Fi sítích. Ano, například Auburn University nebo University of Florida. Je to preventivní opatření. Zajímavé na tom je, jak rychle se z čistě softwarové záležitosti stala záležitost národní bezpečnosti. DeepSeek V3 a jejich R1 model ukázaly, že dokážou konkurovat modelům od OpenAI nebo Anthropicu za zlomek ceny tréninku. Víme o nákladech v řádu 5,5 milionu dolarů oproti stovkám milionů. To demokratizuje efektivitu, ale zároveň to znamená, že vysoce výkonná AI je dostupná i aktérům, které západní vlády nevidí rády.

Pojďme se přesunout od zákazů k expanzi. Zůstaneme u čínských technologií, ale přesuneme se na Blízký východ. Baidu a jejich divize Apollo Go. Tohle je velká věc pro autonomní mobilitu. A když říkám plně bezpilotní, myslím tím úroveň 4, možná až 5, podle definice SAE. Žádný řidič za volantem, žádný bezpečnostní operátor na sedadle spolujezdce. Zavázali se, že do konce roku 2024 provedou přes 100 milionů jízd. To množství tréninkových dat z reálného provozu je masivní.

Jakou technologii používají? Je to stále LiDAR nebo přešli na čistě kamerový systém jako Tesla? Baidu Apollo Go se stále drží fúze senzorů. Jejich šestá generace robotaxi, kterou pravděpodobně nasadí i v Dubaji, využívá kombinaci LiDARů s vysokým rozlišením, radarů a kamer. Je redundantní. Pokud vypadne kamera kvůli protisvětlu, LiDAR to pokryje. Zajímavý detail je, že jejich nový model vozidla, Yichi 06, má výměnné baterie, což zkracuje prostoje. V Dubaji, kde jsou extrémní teploty, bude správa tepelného managementu senzorů kritická. LiDAR při 50 stupních Celsia na přímém slunci trpí. Takže čínské auto, čínský software, ale testováno v pouštním klimatu. To bude zajímavý zátěžový test.

Zůstaňme chvíli u hardwaru a fyzického světa, ale podívejme se na to optikou NVIDIA. Výsledky výsledky výsledky výsledky. Takže to slouží jako mozek pro roboty. V podstatě AV. Klíčová inovace je v jejich tokenizéru. Normálně, když zpracováváš video pro AI, musíš ho drasticky komprimovat, čímž ztrácíš detaily. NVIDIA vyvinula tokenizér, který dosahuje komprese až 128 ku jedné, ale zachovává vysokou věrnost obrazu a časovou kontinuitu.

Zmiňoval jsi humanoidní roboty. Souvisí to s projektem GROOT? Ano, GROOT, psáno s nulami místo O, je jejich základní model pro humanoidy. Ty nové open source modely jsou stavebními kameny pro GROOT. Umožňují vývojářům trénovat roboty v simulaci, v Isaac Labu a pak ten naučený model přenést do fyzického robota.

Konečně se dostáváme k mému oblíbenému tématu: kvantifikované já. AI zpřístupnila funkci, která umožňuje aplikaci ChatGPT na Androidu číst data z HealthConnect. Pro ty, kdo nevědí, HealthConnect je taková centrální databáze v Androidu, kam posílají data chytré hodinky, prsteny Oura, aplikace jako MyFitnessPal a podobně.

Co to v praxi znamená, že se můžu zeptat ChatGPT, proč jsem unavená? Teoreticky ano, a to na základě tvrdých dat. Až doteď jsi musela do ChatGPT napsat: Spala jsem 6 hodin a mám tep 70. Co to znamená? Teď, pokud dáš svolení, si ChatGPT sáhne přímo pro ta data. Uvidí. Spánek 5 hodin 40 minut, RAM fáze 20 %, klidová tepová frekvence 58 úderů za minutu, počet kroků 3000. A na základě toho ti řekne: Tvůj spánek byl krátký a tepová frekvence je mírně zvýšená. Dnes vynech intenzivní trénink.

To zní užitečně, ale okamžitě mi naskakuje červená kontrolka ohledně soukromí. Posílat zdravotní data do cloudu OpenAI? Je to validní obava. Ale pořád se bavíme o tom, že jazykový model interpretuje zdravotní data. Není to doktor? Rozhodně ne. A OpenAI tam má hromadu disclaimerů. Ale ta technologie jde dál než jen k prosté radě.

Dobrá, od chytrých hodinek se ale teď přesuňme k něčemu, co zní jako naprosté sci-fi. Tohle je, Iveto, možná nejdůležitější zpráva dneška. I když není tak mediálně vděčná jako zákazy TikToků. Vědci ze Sandia publikovali výsledky testů takzvaných elektrochemických pamětí. Zkráceně EC RAM. Zkusme to vysvětlit po lopatě. V čem je rozdíl oproti klasickému tranzistoru, který známe? Klasický počítač je binární. Nula nebo jedna. Zapnuto, vypnuto. Takže to funguje spíš jako lidská synapsa? Jak moc dobré? Máme nějaká čísla? Stejné výpočty s energií, která by stačila na rozsvícení malé LED diody. Uvádí se, že by mohly prolomit bariéru, kdy trénink velkého modelu nebude vyžadovat vlastní jadernou elektrárnu.

To je zajímavé. Většinou se u analogových počítačů mluvilo o tom, že jsou nepřesné, že tam je šum. A to je právě ten průlom, Sandia. Zjistili, že i s tím šumem a nedokonalostí materiálu dokážou provádět vysoce přesné výpočty. Ten čip je fajn, vyrobit jich miliardy s konzistentní kvalitou je peklo, ale ukazuje to cestu ven z Mooreova zákona, který nám pomalu umírá. Pokud chceme AI, která bude tisíckrát chytřejší než dnes, s křemíkem a jedničkami a nulami to pravděpodobně neutáhneme energeticky. Cesta vede přes analogovou elektrochemii.

Tím jsme vyčerpali dnešní témata. Pokud vás zajímají detaily o zmiňovaných technologiích, odkazy najdete v popisku epizody. Kde skončí zítřek. Nové díly vycházejí každé pondělí, středu a pátek, tak nás sledujte, ať vám nic neuteče. Podpořit a sledovat nás můžete na Substacku, všech sociálních sítích i na webu www.aipokusi.cz. Krátké upozornění. Tento podcast vzniká s pomocí umělé inteligence, která asistuje při přípravě obsahu i hlasové syntéze. Navzdory snaze o dokonalost může epizoda obsahovat drobné nepřesnosti.