Будущее искусственного интеллекта: чего ожидать от следующей ступени развития

Какие ограничения текущей ситуации нужно преодолеть, чтобы открыть новые горизонты? Действительно ли нейросети заменят труд человека? Рассказывает Михаил Исаев, CTO в Madison Tech, старший член глобальной ассоциации IEEE.

Согласно прогнозам McKinsey & Company, искусственный интеллект может принести мировой экономике до $4,4 трлн в год. По сравнению с предыдущими оценками экспертов в 2017 году, показатель экономического воздействия в 2023 году увеличился на 15-40%. Такое повышение связано с активным внедрением ИИ как крупными, так и небольшими компаниями. Судя по цифрам, аналитики убеждены в том, что в ближайшее время мы достигнем более высокого уровня технологического потенциала.

В какой точке развития сейчас находится ИИ

Сегодня почти в каждой отрасли есть компании, которые применяют в своей работе искусственный интеллект. Наиболее активные «пользователи» — сферы финансов и маркетинга.

Банки совершенствуют системы распознавания паттернов и аномалий в реальном времени. В сфере торговли, в стриминговых сервисах и других клиентоориентированных бизнесах идет интенсивное внедрение и тренировка нейросетей для предоставления персонализированных рекомендаций пользователям. Активно развиваются текстовые и голосовые чат-боты.

За последние пару лет произошел большой скачок в достижениях ИИ:

• Создание «универсального переводчика», который распознает и переводит речь на 200 языков в режиме реального времени. Компания Meta*, лето 2022.

• Появление большой языковой модели PaLM 2, которая демонстрирует высокую производительность в обработке естественных языков, то есть широта понимания ИИ увеличивается. Компания Google, май 2023.

• Разработка системы Gato, которая значительно отличается от традиционных моделей ИИ, выполняющих конкретные задачи в узких областях. Gato — многозадачная модель, она работает с различными модальностями (например, текстом, изображениями, движениями рук робота) и может выполнять 604 задания. Это указывает на прогресс развития универсальных способностей ИИ. Компания DeepMind, ноябрь 2022.

• Запуск платформы AlphaCode, которая способна конкурировать с людьми в написании компьютерных программ. Это значительный шаг в решении задач по созданию и отладке кода. Компания DeepMind, декабрь 2022.

  Читайте так же:

  • В Asobo раскрыли причины сбоя, из-за которого релиз Microsoft Flight Simulator 2024 стал проблемой для пользователей

Ограничения существующих ИИ-технологий

Современные системы искусственного интеллекта основаны на сложных алгоритмах, которым нужен достаточно большой массив данных. Если нет возможности собрать большой датасет, то невозможно обучить нейросети чему-то адекватному. Почему только крупные компании могут позволить себе выпустить что-то наподобие GPT? Только у них есть ресурсы для хранения и обработки огромных баз данных. Покупка дата-центров или серверов — удовольствие не из дешевых.

Есть ряд других проблем.

Ситуации, когда система уверенно генерирует недостоверную или вымышленную информацию, поэтому пользователи могут воспринимать ее как правдивую. Эта проблема может возникнуть в областях, где ИИ генерирует текст, изображения, звуки и т.д. Ее можно устранить, если бы ИИ и ChatGPT в частности выдавал долю вероятности промежуточному или итоговому результату. Тогда мы бы понимали, «сгаллюционировал» чат или нет.

Обычно ИИ-системы обучаются решать конкретные задачи, и их знания ограничиваются определенной областью. Это означает, что если ИИ был обучен для выполнения одной задачи, например игры в шахматы, он не сможет автоматически переключиться на решение другой задачи, например, генерации музыки.

Из-за узкой специализации ИИ не совсем понимает задачи, которые он выполняет. Он просто следует заранее запрограммированным шаблонам, которые взял из данных. Например, в области медицинской диагностики ИИ-системы могут быть обучены на больших базах медицинских данных и способны точно распознавать определенные закономерности. Но они могут не до конца понимать клиническую картину, что может привести к ложному диагнозу или неправильным рекомендациям по лечению.

В обществе давно обсуждаются потенциальные угрозы искусственного интеллекта. Вопрос пугает и само технологическое сообщество, включая «крестного отца ИИ» Джеффри Хинтона, который опасается, что нейросети приведут к дезинформации и массовым увольнениям.

Основатель Tesla и SpaceX Илон Маск тоже относится к числу алармистов: он и более чем 33 тысячи человек в открытом письме 2023 года призвали на полгода приостановить эксперименты с искусственным интеллектом, подчеркнув, что технология может представлять серьезные риски для человечества и «вытеснить» людей.

На самом деле, сегодняшний ИИ не представляет настолько большой угрозы. Он может заменить только сотрудников, чья работа укладывается в определенный шаблон и повторяющиеся действия. Автоматизация не заменит опытных и постоянно развивающихся специалистов. На текущий момент ИИ думает преимущественно через текстовые операции, в то время как опытный специалист опирается на множество вводных, включая зрительные и звуковые восприятия, тактильные ощущения, контекст окружающей среды, свой опыт и интуицию. К тому же, у технологии нет креативности и способности к состраданию или эмпатии. Скорее, это инструмент для усиления человеческого творчества.

Что касается опасений по поводу захвата мира, то это маловероятно. Мы наделяем ИИ человеческими качествами и прогнозируем его развитие исходя из этого. Но он не испытывает зависти, ему не присуще чувство конкуренции и другие моменты, которые есть у людей. Развитие технологии будет зависеть от того, какие стимулы в него заложит человек. Если заложит стимул быть злым и хитрым, то получатся такие проекты, как WormGPT и FraudGPT. Проблема заключается в том, что сложно эффективно управлять стимулами ИИ. Представьте робота с мышлением, зрением, слухом и физической способностью взаимодействия. Трудно учесть все аспекты при соприкосновении робота с реальным миром. По просьбе что-то сделать он выберет оптимальный маршрут с учетом встроенных стимулов. Если не заложить в него какие-то аспекты, он может проявить неожиданное поведение. Проблема станет особенно актуальной на этапе, когда мы займемся разработкой полноценных роботов.

Как будет развиваться технология в будущем

В следующей ступени развития ИИ нас определенно ждет расширение его когнитивных способностей. Еще в 2014 году исследователь из Беларуси Дмитрий Богданов придумал инновационный метод, который расширил границы в развитии технологии, — «механизм внимания». Он улучшил качество и эффективность работы моделей ИИ, поскольку позволяет им более точно адаптироваться к разным данным и контекстам. Развитие этого подхода добавит новые перспективы для совершенствования, в первую очередь — позволит увеличить объем данных, которые модель ИИ может использовать. Это подобно расширению «мозгов» и наращиванию интеллектуальных ресурсов искусственного интеллекта. Чем больше ресурсов, тем более мощными становятся его способности. Если в модель добавят еще тысячи миллиардов данных, это может привести к грандиозным результатам. Сейчас модель GPT демонстрирует внушительные знания и превосходит в эрудиции людей. Но при дополнительном увеличении данных и качества обучения она станет еще более универсальной, способной к глубокому анализу и обучению своих когнитивных способностей.

Вероятно, может быть реализован потенциал для самосознания ИИ. Несмотря на спорность этого вопроса, мы не можем утверждать, что это невозможно. Искусственный интеллект создан и строится на подобной людям архитектуре нейронных сетей, а у нас самосознание есть. Следовательно, не стоит категорично отказывать в этом и другой форме жизни.

Будут активно совершенствоваться текстовые модели вроде GPT. Сейчас чат-боту не хватает новых аспектов, таких как зрение и слух. Несмотря на то, что GPT способен переводить аудио в текст, он не учитывает интонацию, тембр, громкость и другие параметры речи, которые позволили бы ему быть в большем контексте с пользователем. Когда появятся GPT-роботы, они будут наделены ориентацией в пространстве и осязанием, это колоссально расширит степень их взаимодействия с окружающим миром и адаптирует к разным задачам.

Сегодня есть ограничение, связанное с использованием оборудования для машинного обучения. Текущая вычислительная техника недостаточно мощная, чтобы создавать модели большой емкости, которые позволили бы строить новые связи. Прорывы могут произойти благодаря новым разработкам в технике. Например, если появится доступный и работоспособный квантовый компьютер. Или если продолжат развиваться энергоэффективные механизмы — тогда у нас появится огромное преимущество, потому что обучение станет быстрее и дешевле. Компания IBM уже разработала энергоэффективный аналоговый чип для ИИ, который позволяет выполнять задачи быстрее и потребляя меньше энергии. Концепция аналога имеет огромный потенциал, но нужно проделать еще много работы, чтобы она привела к революционным возможностям.

Следующий наиболее захватывающий этап — это nextgen. Подобно тому, как игровые консоли стремятся достичь более реалистичной графики, в области искусственного интеллекта мы можем ожидать наличие полноценного ИИ непосредственно на смартфонах, без необходимости постоянного подключения к облаку через интернет.

В целом, ИИ дает нам «сверхспособности». Он сможет автоматизировать многие рутинные задачи, которые люди выполняют в течение рабочего дня, чтобы мы могли быть продуктивнее и выполнять более интересную работу. Мы сможем уделять больше времени человеческим связям и аспектам взаимодействия, чего ИИ не может отнять у людей.

*Meta - ее деятельность признана в России экстремистской и запрещена.