Искусственный интеллект уже к 2027 году может превзойти людей

Сегодня рынок искусственного интеллекта является самым быстрорастущим в мире. Согласно прогнозам исследовательской компании Statista, c 2024 по 2030 год мировой рынок ИИ будет расти со скоростью 28,46% в год. А по мнению заместителя председателя правительства РФ Дмитрия Чернышенко, экономический эффект от внедрения искусственного интеллекта увеличит ВВП России к 2030 году на 11 трлн руб. Главным вызовом для большинства исследователей и разработчиков ИИ стал вопрос создания AGI (Artificial general intelligence) — так называемого общего искусственного интеллекта. Точное определение AGI еще не сложилось, но большинство экспертов определяет его как ИИ, который соответствует или превосходит человеческие возможности в широком спектре когнитивных задач. Именно это, по мнению директора управления экспериментальных систем машинного обучения SberDevices Сергея Маркова, отличает AGI от существующих сегодня нейросетевых моделей. «Пчела найдет оптимальный маршрут в улей быстрее и лучше, чем это сделал бы человек, хотя в ее нервной системе несколько сотен тысяч нейронов, а у человека восемьдесят шесть миллиардов. Уже сегодня мы можем взять почти любую простую задачу и сделать систему, которая решит ее лучше человека. А вот AGI, или общий искусственный интеллект, — это универсальная система, которая сможет решать неизвестные ей ранее задачи. И к созданию таких систем мы сейчас только приближаемся», — отмечает Марков. Эксперты из института Epoch AI проанализировали все прогнозы профессиональных исследователей относительно того, когда человечество создаст AGI. Вероятность создания общего искусственного интеллекта к 2030 году оценивается ими в среднем в 25%, к 2050 году — в 57%, к 2100 году — в 88%. При этом руководитель научных исследований обработки естественного языка в лаборатории T-Bank AI Research Даниил Гаврилов считает, что общий ИИ может появиться раньше. Он отмечает, что и аналитики, и разработчики, делая прогноз в 2021 году о качестве нейросетевых моделей к 2022 году, ошиблись более чем в два раза в меньшую сторону. «Нам очень тяжело думать об экспоненциальном росте, а именно так сейчас развиваются большие языковые модели. Такая скорость тяжело укладывается в голове, поэтому те предсказания, которые мы слышали, оказались более пессимистичны, чем реальность. Если экстраполировать текущую скорость развития ИИ, то уже к 2027 году мы получим если не полноценный AGI, то что-то качественно иное относительно того, что мы имеем сейчас», — считает Гаврилов. Согласно данным Epoch AI, сегодня существуют несколько разнонаправленных трендов, которые будут влиять на скорость развития ИИ в ближайшие годы. Так, производительность «железа», которое требуется для обучения и работы нейросетей, удваивается каждые 2-3 года. А переход на новые тензорные ядра в графических процессорах NVIDIA привел к одномоментному 10-кратному росту производительности. Среди негативных факторов, тормозящих развитие ИИ, эксперты Epoch AI выделяют дефицит данных для обучения ИИ. Согласно их прогнозам языковые модели полностью израсходуют запас публичных данных, размещенных в интернете, между 2025 и 2032 годами. Для дальнейшего обучения нейросетевых моделей потребуется использовать синтетические данные, то есть сгенерированные ИИ. Таким образом, искусственный интеллект начнет обучать себя сам. А вот к каким последствиям это приведет, сегодня не может предсказать ни один эксперт.

Точное определение AGI еще не сложилось, но большинство экспертов определяет его, как ИИ, который соответствует или превосходит человеческие возможности в широком спектре когнитивных задач. Именно это, по мнению директора управления экспериментальных систем машинного обучения SberDevices Сергея Маркова, отличает AGI от существующих сегодня нейросетевых моделей. «Пчела найдет оптимальный маршрут в улей быстрее и лучше, чем это сделал бы человек, хотя в ее нервной системе несколько сотен тысяч нейронов, а у человека восемьдесят шесть миллиардов. Шахматная программа или даже калькулятор в решении конкретной задачи тоже превосходит человека. Уже сегодня можем сейчас взять почти любую простою задачу и сделать систему, которая будет лучше человека в ее решении. А вот AGI или общий искусственный интеллект — это универсальная система, которая сможет решать неизвестные ей ранее задачи. Сила человеческого интеллекта именно в том, что мы умеем решать задачи, с которыми ранее не сталкивались. И к созданию таких систем мы сейчас только приближаемся» , — отметил Марков в своем выступлении на конференции Turbo ML Conf.

Искусственный интеллект, базирующийся на больших языковых моделях (Large Language Model) и машинном обучении, в публичном поле появился всего два с половиной года назад, но за короткое время успел стать сквозной технологией, оказывающей огромное влияние на развитие экономики и формирование новых рынков.

Сегодня рынок искусственного интеллекта является самым быстрорастущим в мире. Согласно прогнозам исследовательской компании Statista, c 2024 по 2030 год мировой рынок ИИ будет расти со скоростью 28,46% в год. А по мнению заместителя председателя правительства Российской Федерации Дмитрия Чернышенко, экономический эффект от внедрения искусственного интеллекта увеличит ВВП России к 2030 году на 11 трлн руб.

Искусственный интеллект (ИИ), базирующийся на больших языковых моделях (Large Language Model) и машинном обучении, в публичном поле появился всего два с половиной года назад. Но за короткое время он успел стать технологией, оказывающей заметное влияние на развитие экономики и формирование новых рынков.

Эксперты из института Epoch AI проанализировали все прогнозы профессиональных исследователей относительно того, когда человечество создаст AGI. Вероятность создания общего искусственного интеллекта к 2030 году оценивается ими в среднем в 25%, к 2050 году в 57%, к 2100 году в 88%.

При этом руководитель научных исследований обработки естественного языка в лаборатории T-Bank AI Research Даниил Гаврилов считает, что общий ИИ появится раньше. Он отметил, что и аналитики, и разработчики, делая прогноз в 2021 году относительно качества нейросетевых моделей к 2022 году, ошиблись более чем в два раза, причем, в меньшую сторону. «Нам очень тяжело думать об экспоненциальном росте, а именно так сейчас развиваются большие языковые модели. Такая скорость тяжело укладывается в голове, поэтому те предсказания, которые мы слышали оказались более пессимистичны, чем реальность. Если экстраполировать текущую скорость развития ИИ, то уже к 2027 году мы получим, если не полноценный AGI, то что-то качественно иное относительно того, что мы имеем сейчас», — считает Гаврилов. Согласно данным Epoch AI, сегодня существуют несколько разнонаправленных трендов, которые будут влиять на скорость развития ИИ в ближайшие годы. Так производительность «железа», которое требуется обучения и работы нейросетей, удваивается каждые 2,3 года. А переход на новые (FP16) тензорные ядра в графических процессорах NVIDIA привел к одномоментному 10-кратному росту производительности. Объем вычислений, используемых для обучения нейросетевых моделей, с 2010 по 2024 ежегодно увеличивался в 4-5 раз. Такой рост наблюдается в новых больших языковых моделях (LLM) всех ведущих компаний. Алгоритмический прогресс в производительности LLM происходит со скоростью эквивалентной удвоению вычислительной мощности каждые 5-14 месяцев. То есть ИИ-алгоритмы становятся более совершенными и производительными. Среди негативных факторов, тормозящих развитие ИИ, эксперты Epoch AI отметили рост стоимость LLM. За последние восемь лет стоимость обучения новейших ИИ-моделей росла в 2-3 раза в год, а к 2027 году стоимость крупных LLM превысит миллиард долларов. Также сдерживающим фактором является дефицит данных для обучения искусственного интеллекта. Запас публичных текстов, созданных человечеством, оценивается примерно в 300 триллионов токенов. Если актуальные тенденции сохранятся, то языковые модели полностью используют этот запас между 2025 и 2032 годами (под токенами подразумевается последовательность текстовых символов — слов или отдельных знаков — ред.). В дальнейшем для дальнейшего обучения нейросетевых моделей потребуется использовать синтетические данные, то есть сгенерированные ИИ. Таким образом искусственный интеллект начнет обучать себя сам, но как это отразится на качестве и характере обучения пока неизвестно. В любом случае аналитики считают, что 2027-2030 года станут рубежом, когда станет ясно, насколько человечество приблизилось к созданию общего искусственного интеллекта. Среди экспертного сообщества нет сомнений, что создание AGI вызовет мощные технологические, экономические и социальные изменения в обществе.