Собственно, зачем я это тут перепостил.

Все знают о застойном тупике в сфере технологий материального производства.
Скорости, гибкость основных технологических машин и оборудования не растут уже скоро четверть века, с начала нулевых.
Имеется также застойный тупик в области материаловедения и внедрения новых физико-химических принципов в технологические процессы.
Последний крупный тип полимеров, внедрённых в технологию - была полиэфирная революция в 1970ых с развитием в 1980ых и до начала 1990ых.
В металлургии в 1970ых - 1980ых был оформлен и к нулевым завершён уход от мартеновского к кислородно-конвертерному и электрометаллургическим процессам, при этом в части доменного процесса - альтернативы на горизонте не видно.
Прямое восстановление железа заняло свою нишу в несколько процентов, но дальнейшее масштабирование упирается в то, что переплавка железа прямого восстановления требует использования собственно доменного чугуна.
Дальше, при локальных нишевых успехах, например, 3D печать авиационных лопаток, распространение 3D технологий и цифровых технологий обработки ограничивается узкими нишами, а 90% базовых производственных технологий остаются в стагнации.
Есть расхожее мнение, что подобные проблемы решит ИИ.

Цитируемый пост ДП показывает, почему надежды тщетны.
ИИ требует больших данных для обучения.
Данных нет, потому что в физических технологических компаниях эти данные или не так оформлены, или они весьма схематично соответствуют реальности.
Хуже с данными по лицензиям процессов, и что хуже - исходным данным для их разработки.
Эти данные есть (опять, в неизвестном состоянии) у технологических лмцензиаров.
Да, полиэфирное волокно (лавсан) разработано не в университете.
Это продукт коммерческих разработок коммерческих фирм.
Данные в значительное степени закрыты и никогда из стен этих фирм не выходили. Даже в виде патентов, потому что "патентная защита - это все равно, что написать на заборе". Как известно.
Технологические научные журналы - вещь интересная. Но там публикуют материалы скажем так - второстепенные.
Мы, кстати, сильно в заблуждении продолжаем находиться, считая, что наука бывает прикладная и фундаментальная. На самом деле наука бывает "для всех" и "для создания конкурентных преимуществ конкретных субъектов". Вот создание новых ехнодоний - это второе. И этого нет в журналах.



Никто из недр этих фирм эти данные не даст. Скармливать эти данные внешнему ИИ вряд ли тоже будут, ибо наверняка утечки. Я бы на их месте этого никогда не делал.
А свой ИИ достаточной мощности химические, металлургические технологические компании или технологические машиностроители вряд ли создадут.
Ну вряд ли Håldor Topsœ смогут сконцентрировать ИИ в масштабах Antropic.