AI в 2023 году: как развивается искусственный интеллект

Что такое искусственный интеллект и какие компоненты его составляют

Кстати, слабый-то он слабый, но уже сумел избавить человечество от выполнения массы рутинных задач. Сегодня ИИ понимает голосовые команды, различает картины, водит автомобили и выигрывает в настольных играх. Однако уже сейчас психологи полагают, что граница между программами и людьми не должна размываться, а голосовым ассистентам на всякий случай стоит научиться напоминать собеседнику, что они людьми не являются. Это чтобы не попасть в зависимость от более мощных разновидностей ИИ. Ведь, к примеру, современные дети уже вовсю общаются с той же Алисой, как с живым собеседником. Завтра они вырастут, а психологическое восприятие ИИ у них останется.

Компьютерный интеллект, в отличие от человеческого мышления, не связан с эмоциями и особенностями личности. Да, системы на основе ИИ способны понимать и синтезировать речь, решать и действовать. Однако эти решения и действия не имеют никакой эмоциональной окраски — они основаны только на результатах обработки информации.

Технически современная наука может создать модель ИНС, которая по количеству нейронов будет сравнима с нейронной сетью кошки. Но мозг — это не просто массив отдельных нейронов, имеющих связь друг с другом. Это сложная динамическая система — её рабочие процессы до сих пор изучены далеко не полностью. Это же можно сказать и про сознание, многие принципы которого до сих пор неизвестны. Так что даже сознание кошки — цель для современного ИИ пока недостижимая. И выступает он сегодня только в качестве помощника, которые берёт на себя множество рутинных задач, требующих обработки больших массивов данных.

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.

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.

В итоге мы станем не одиноки среди порождённых нами новых сущностей, и одинокие сегодня смогут возрадоваться завтра. Неудивительно, что все эти мысли были тут же развиты различными футурологами, которые стали предсказывать рождение технологической сингулярности в период от 2020 до 2070 года. С первой датой, как все мы теперь знаем, они уже ошиблись.

Насколько искусственный интеллект приблизился к человеческому

В целом единого определения ИИ пока не сформулировано, а если точнее, то его определение менялось вместе с достигнутыми наукой рубежами. Есть, к примеру, такое определение: ИИ — это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, — понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т.д. Впрочем, как известно, в современном мире всё традиционное может быстро сменить ориентацию, и человеческому разуму придётся искать пути общежития с разумом нечеловеческим.

С пунктами 4 и 5 всё гораздо сложнее, поскольку их реализация выходит за границы бесхитростной логики машины. Здесь начинают играть такие понятия, как осознание своей личности и эго, бессознательное, эмоции, чувства. Та удивительная смесь индивидуальной биохимии, личного жизненного опыта и его интерпретации, которая делает нас теми, кем мы являемся — людьми в полном понимании этого слова.

Можно с уверенностью сказать, что сегодня ИИ — это всего лишь множество интеллектуальных систем и их комбинаций, способных решать конкретные задачи: рисовать, водить автомобиль, проводить тестирование компьютерной программы или даже писать довольно крупные фрагменты кода. Однако о появлении общего искусственного интеллекта, обладающего разумом и самосознанием, пока говорить рано. Поэтому в противовес термину «общий ИИ» используется «слабый ИИ», чтобы обозначить технологию, которая пусть и может справляться с отдельными задачами лучше человека, но не обладает сознанием и не способна сравниться с интеллектом человека на широком спектре задач.

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.

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.

Кстати, данный термин изобрел и публично представил в 1983 году математик и научный фантаст профессор Вернон Виндж. По его словам, однажды люди сотворят более могущественный интеллект, чем их собственный, и в этот момент человечество достигнет своеобразной сингулярности, а его дальнейшая судьба станет непредсказуемой. Иначе говоря, главным у человечества станет тот самый сверхинтеллект, и что он сделает со своим творцом, как говорится, одному Богу известно.

Поисковые системы, почтовые платформы, виртуальные магазины, автоматизированные call-центры, программы-переводчики, Siri с Алисой и многое другое в виде ПО вплоть до сервисов суперкомпьютера IBM Watson – всё это тоже ИИ, хотя и не в самом своём сильном проявлении. Наличие у машин/программ такого интеллекта пока не предполагает наличия сознания (впрочем, оно им и не нужно). Это так называемый слабый ИИ (Narrow AI), который может работать в режиме реального времени, извлекает информацию из ограниченного набора данных и запрограммирован на исполнение какой-нибудь одной задачи, с которой в целом неплохо справляется.

Комбинируя различные виды архитектур ИНС, инженеры создают многокомпонентные системы для различных задач. Быстрее всего развиваются такие области, как компьютерное зрение, распознавание речи и аудио, обработка естественного языка, биоинформатика, генерация изображений, текстов и машинного кода.

Последние достижения в области глубоких нейросетей настолько сильно изменили область ИИ, что реальная его история, возможно, только лишь начинается, и ИИ повлияет на все аспекты жизни XXI века. К примеру, в августе прошлого года по программе DARPA ACE (эволюция воздушного боя) ИИ, сформированный сочетанием машинного обучения и нейронных сетей, был испытан в виртуальных сражениях один на один с таким же ИИ и даже с живым оператором. «Сверхчеловеческий» интеллект оказался проворнее живого пилота и победил в виртуальном бою. То есть появились и другие разновидности ИИ.

Учёные предполагают, что с учётом видимого роста производительности машин и совершенствования архитектуры нейронных сетей, систему, которая будет наиболее полно имитировать работу человеческого мозга, получится создать в 2030–2035 годах. Такой отдалённый прогноз имеет много условностей — погрешность в сроках довольно велика. Однако и ближайшее будущее ИИ несёт нам много интересных событий.

Ближайшее будущее (по крайне мере следующие 50 лет) будет наполнено множеством узкоспециализированных ИИ, выполняющих конкретные задачи. А вот создание ASI, который мог бы выполнять множество разнообразных видов задач, что могло бы стать предпосылкой появления, к примеру, искусственного чувства, реализуется нескоро. Ведь это самая сложная часть процесса, потому что по-прежнему никто не знает, как сделать компьютер «умным».

Опускаясь с небес на землю, заметим, что, скорее всего, следующая эпоха будет той, где компьютеры и машины выполняют для людей задачи, основываясь на принципах оптимизации и эффективности, основываясь на огромных объёмах данных и эмпирических наблюдениях. Назовите любую форму человеческой деятельности, о которой вы только можете подумать, и вы увидите способ, по которому новые алгоритмы ИИ смогут её усовершенствовать. И ещё следует понимать, что каждая отдельная машина всё же будет ограничена в своих возможностях. Алгоритм, разработанный, к примеру, для разведения насекомых с целью получения белка для искусственного мяса, не сможет развернуться и выполнить оптимизацию какого-нибудь контент-маркетинга (хотя формально с точки зрения человека содержание у этих задач весьма похоже).

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%.

Есть мнение, что мир стоит на пороге создания общего искусственного интеллекта (от англ. Artificial General Intelligence), способного мыслить и действовать как обычный человек. По данным агрегатора прогнозов Metaculus, эта технология может появиться уже в 2034 году.

Одно из перспективных направлений в области развития ИИ — метод, согласно которому нейронная сеть самостоятельно исследует процесс создания искусственного интеллекта и вносит изменения в алгоритмы кода. Это позволяет ей не только изучать, но и улучшать свою топологию и архитектуру.

Переадресуем наши надежды дальше – к Супер-ИИ (Super AI), который определяется, к примеру, оксфордским философом Ником Бостромом весьма незамысловато: «Это любой интеллект, который значительно превосходит когнитивные способности человека практически во всех областях». То есть люди уже знают, что Super AI превзойдет человека во всех аспектах — от творчества до жизненной мудрости и решения проблем, хотя и не знают, как именно. В общем, что-то вроде «ах, какая женщина… мне б такую!». Именно эта разновидность ИИ (а ещё больше сопутствующая ей неопределённость) беспокоит сегодня очень многих, а по мнению Илона Маска, именно Super AI приведет к вымиранию людей как вида. Впрочем, вполне возможно, что произойдёт это не без помощи того же И.Маска и созданного им нейроинтерфейса к мозгам братьев по разуму.