Искусственный интеллект уже к 2027 году может превзойти людей

Для создания программ искусственного интеллекта существуют следующие специализированные языки программирования: AIML, IPL (самый первый язык программирования для искусственного интеллекта), Lisp, Smalltalk, STRIPS, Planner, POP-11, С++, Haskell, Prolog, Python (последние широко используется сегодня).

Впоследствии было создано множество машин, понимающих речь человека, умеющих поддерживать беседы на заданные темы, роботов, играющих в настольные игры: знаменитый матч между компьютером и Каспаровым в шахматах закончился победой машины. Сейчас искусственный интеллект занимает важную позицию в развитии науки, особенно в рамках концепции Интернета вещей, ведь недостаточно только собирать данные, необходимо их обрабатывать, анализировать и действовать в тех случаях, когда человек этого сделать не может.

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.

Центральным понятием в искусственном интеллекте является агент. Под агентов подразумевается то, что воспринимает окружающую среду и воздействует на нее через исполнительные механизмы. Например, в Интернете вещей и робототехнике это восприятие происходит через различные датчики.

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.

Однако возможность разрабатывать программы, выполняющие сложные интеллектуальные задачи, появилась только после появления современных компьютеров после Второй мировой войны. В 1950-х годах ученые из различных областей стали задумываться о возможности создания искусственного мозга. Тогда исследования в области неврологии показали, что мозг представляет собой нейронную сеть, а А. Тьюнинг предположил, что любой вид вычислений можно представить в цифровом виде, и в 1951 году была создана первая нейронная сеть SNARC аспирантом Марвином Мински. К 1950 году А. Тьюринг разработал тест, определяющий уровень схожести действий машины с сознанием человека, впоследствии названный тестом Тьюринга. Название «искусственный интеллект» впервые было использовано на Дартмутской конференции в 1956 году, тогда же и появилась научная дисциплина «Исследование искусственного интеллекта».

Идеи создания машин, обладающих сознанием, возникали еще в Древней Греции. В средние века и Новое время ученые создавали механизмы, заменяющие человеческий труд, например, в 17 веке Паскаль изобрел первую механическую цифровую вычислительную машину, в 19 веке Джозеф-Мари Жаккард создал программируемый ткацкий станок с инструкциями на перфокартах. В 1937 году Алан Тьрюнинг обнародовал свое изобретение – универсальную машину Тьюринга, в 1939 году в Нью-Йорке были представлены первый механический человек Electro с собакой Sparco.

Также искусственный интеллект используют для создания тренажеров и летательных аппаратов в авиации и при разработке новейших транспортных средств в целом. В робототехнике системы искусственного интеллекта внедряются в различных ботов, устройства для развлечения, например, создание самообучающихся щенков-роботов.