Один из создателей ксеноботов: следующий рубеж ИИ не в законах масштабирования LLM, а в создании систем, чьё тело умеет учиться
Джош Бонгард, один из создателей ксеноботов вводит понятие морфологического прeтрейнинга.
Идея в том, что природа давно решила проблему, которую разработчики в ML пытаются решить через масштабирование. Живые системы умеют репетировать рискованные действия внутри своего тела до того, как те проявятся вовне.
Например, яйцо амортизирует движения эмбриона. Клетки внутри многоклеточного организма экранированы от внешнего мира, они в среде других клеток. Иммунная система и микробиом, возможно, тоже участвуют в этом. Тело как черновик.
Бонгард проводит параллель с LLM: предобучение на нейтральных данных перед специализацией - это та же логика, но там субстрат пассивный, невоплощённый. А у организмов сама материя тела является вычислительным ресурсом.
Следующий шаг, который он предлагает: создавать системы с настоящей внутренней механической сложностью: мягкие, флюидные, фрактальные роботы, где действия могут проигрываться внутри, фильтроваться, и только потом выходить наружу. Не симуляция в нейросети, а физическая репетиция в материи.
Это не про законы масштабирования LLM, а про адаптацию в реальном непредсказуемом мире, где тело и есть первый учитель.
Forwarded fromВсе о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
jbongard.github.io/papers/2026_Morph_Pretraining.pdf
3June 26, 2026 283 5 4
