Эволюция искусственного интеллекта, и что нас ждет в 2034 году

ИИ становится генеративным и этичным

Однако на первый план все чаще выходят социальные и этические аспекты, а во всем мире призывают к скорейшему регулированию этой сферы. В обществе растет беспокойство по поводу быстрого развития технологии. Опасения разделяют и сами разработчики: в марте прошлого года лидеры отрасли призвали вдумчиво подходить к дальнейшей работе над ИИ. На прошедшем в январе 2024 года Всемирном экономическом форуме Сатья Наделла, генеральный директор Microsoft, призвал мир достичь консенсуса относительно вызовов, связанных с развитием искусственного интеллекта, а генсек ООН Антонио Гутерриш предостерег большой бизнес от безрассудства в погоне за растущей прибылью. Важно убедиться в положительных последствиях распространения ИИ и разработать общие стандарты безопасности.

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.

Вскоре в каждой компании будет свой ИИ, настроенный и обученный на всех доступных данных. Такие компании смогут предложить незаменимые УТП (USP) на рынке и выйдут в лидеры. В идеале каждая крупная компания должна иметь экосистему, где на основе больших данных и аналитики можно быстро создавать новые прототипы продуктов и приложений, улучшать процессы и вносить доработки. Такие прототипы должны создаваться за минуты, а доступ к ним иметь любой авторизованный сотрудник.

Последние 10 лет человечество работало над системами прикладного ИИ, постоянно увеличивая количество параметров и создавая все новые модели. Но эпоха «больше – лучше» подходит к концу. Думаю, что теперь внимание разработчиков будет сосредоточено на увеличении возможностей моделей и вопросах безопасности. Важно не только продвигаться вперед, но и обеспечить соответствие новых инструментов интересам общества.

GPT (Generative Pre-trained Transformer) и LLM (Large Language Model) технологии развились так стремительно, что мы этого еще даже не осознали. Человеческому мозгу нужно время, чтобы осмыслить все те перспективы, которые дают открывающиеся возможности. Но в любом развитии есть своя закономерность: кадровый голод, нехватка рабочей силы, да и демографический провал. Постиндустриальную женщину тяжелее заставить рожать пятерых детей, чем даже создать человекоподобного робота. Тем не менее, высокая производительность труда на государственном уровне должна быть обеспечена для технологического преимущества.

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%.

Что будет дальше?

Среди потенциально интересных задач для генеративного искусственного интеллекта в духе нашего времени – генерация кода для отечественных продуктов: это ускорит миграцию на российские технологии и достижение цифрового суверенитета. Использование инструментов автоматического документирования на базе генеративного интеллекта позволит быстрее реализовывать проекты в ИТ, строительстве и науке. Следовательно, в ближайшие годы технология может повысить производительность труда и беспрецедентно изменить мировую экономику. Основным вызовом здесь станет формирование постоянно растущего спроса на новые товары и услуги и поиск рынков сбыта. Максимального результата достигнут компании, которые смогут открыть для себя эти возможности.

Однако последние 15 лет мы наблюдаем новую волну интереса к исследованиям в области ИИ. Он начинает активно развиваться и приносить пользу людям, появляются примеры коммерческого применения. Многие задачи, над которыми человечество десятилетиями «ломало» голову, оказались решены за довольно короткий промежуток времени – благодаря искусственному интеллекту.

Есть мнение, что сегодня мы стоим на пороге создания сильного искусственного интеллекта (AGI), способного мыслить и действовать как обычный человек. AGI – гипотетические системы, которые будут обладать такой же универсальностью, как и наш мозг, и смогут решать неограниченное количество интеллектуальных задач. Таких решений пока не существует, но работа в этом направлении уже идет. С тем, что AGI станет доступен к концу XXI столетия, согласны большинство экспертов. А по самым оптимистичным оценкам, технология может появиться уже в 2032 году. Если мы не будем сбавлять темпы, то, на мой взгляд, прогноз может оказаться вполне реальным.

Середина 2010-х стала точкой перелома, после которой стремительно начало развиваться глубокое обучение. Оно позволяет создавать новые типы приложений для работы с огромными объемами информации. Тогда же начали развиваться вариационные автоэнкодеры (Variational Autoencoder, VAE). Это генеративные модели, которые состоят из двух частей: одна анализирует любые данные, другая выдает на их основе похожий уникальный результат. Например, с помощью VAE можно написать музыку или создать изображение.

В результате появления ИИ всё, что предсказывали футурологи к 2030 году, становится достижимым уже сейчас и активно внедряется в инфраструктуру, меняя ландшафт будущих экосистем. То, что раньше казалось фантастикой, теперь реальность — и это проявляется во всех сегментах ИИ: видео, звук, текст, графика, системы автоматизации бизнеса, программный код, дизайн, «пористые» формы виртуальной реальности, персонализированный маркетинг, предиктивная аналитика, стриминговые сервисы 8К.

На мой взгляд, у этих изменений несколько причин. Во-первых, с развитием интернета и промышленной автоматизации открылся доступ к большим массивам данных. Вместе с тем вычислительная мощность достигла уровня, необходимого для обработки целых «озер данных». И, наконец, появились усовершенствованные модели машинного обучения. База для обучения уже была – спасибо big data.

И это только некоторые достижения в области ИИ – наиболее яркие и революционные. Как мы видим, предыдущие 10 лет были очень динамичными и насыщенными для искусственного интеллекта – отрасль «вышла из спячки». От локального исследования потенциала глубокого обучения мы максимально приблизились к повсеместному применению технологии вплоть до бытового уровня.

Если эта тенденция продолжится, то через 1-2 года мы увидим человекоподобных роботов, которые будут гулять по улицам и вести осмысленный диалог с помощью GPT. Появится AGI — искусственный интеллект общего назначения, преодолевший пресловутый парадокс Майкла Поланьи. Вскоре реальность приблизится к тому, что показано в фильме «Я, робот» на основе научно-фантастических рассказов Айзека Азимова. Будут массово использоваться ассистенты на основе AGI. И через 3 года мы, возможно, увидим массовое использование роботов с индивидуальным AGI мозгом на основе нейро-символьной операционной системы.

Временной сдвиг горизонта предсказаний.

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.

Мы все видели рендеры нового автомобиля Tesla, созданного дизайнерами с помощью ИИ, с запланированным релизом в 2023 году**. А Volkswagen уже сейчас анонсировал установку ChatGPT в свои автомобили начиная с 2024 года. ChatGPT активируется командой или кнопкой на руле и гарантирует конфиденциальность данных.

Ключевые решения на государственном уровне будут приниматься с помощью искусственного интеллекта. ИИ как стандарт будет в каждом приложении, устройстве и технологии. Произойдёт эволюция обучения, появятся ИИ преподаватели. ИИ будет помогать быстро и дёшево проверять гипотезы, улучшать продукты, переписывать программный код, создавать документы по шаблонам и ТЗ, рисовать картины, создавать дизайн в одежде, архитектуре, машиностроении.

Российская законодательная база по регулированию ИИ пока находится на этапе «взросления». Однако уже сегодня в стране сформировалось активное сообщество организаций частного и госсектора, которое в том числе сфокусировано на разработке концепций правового и саморегулирования в этой области. Еще в 2019 году был создан единый орган для развития ИИ в стране – Альянс в сфере искусственного интеллекта. А спустя два года его участники, ведущие отечественные компании, приняли Кодекс, который устанавливает принципы взаимодействия с технологией. В ближайшие годы вопросам специального регулирования этой сферы будет уделяться все больше внимания как на локальном, так и на международном уровнях.

Отдельного внимания заслуживает использование ИИ в продажах. Чем человек «эмоциональнее» покупает, тем он больше тратит, тем выше конверсия и средний чек. ИИ и предиктивный маркетинг уже сейчас используется в ритейле, e-com и банковском секторе. Взаимодействие с покупателями выстраивается через визуальные изображения, звук, цвет, запахи. Баннерная реклама на основе пользовательского опыта и личных предпочтений перейдёт и в офлайн. Маркетплейсы уже меняют тактику структурирования товаров: похожие товары привязаны друг к другу только с помощью нейросетей без сложных фильтров. Настройка происходит на основе лингвистических моделей и предпочтений клиента. Покупатели находят похожие товары через мастер фотопоиска в интернете.

По важности и влиянию на человечество его сравнивают с появлением интернета и смартфонов. Речь об искусственном интеллекте, ставшем одной из главных тем 2024 года. Хотя новую волну популярности технологии мы переживаем уже несколько лет, прорыв увидели совсем недавно. Пока ИИ стремительно развивается и проникает во все сферы, люди все чаще задумываются об этических вопросах и делятся опасениями насчет его бесконтрольного использования. Как мы оказались в этой точке и что будет дальше?

Всего 10 лет назад технологии едва справлялись с распознаванием текста и изображений. Сегодня они берут на себя сложные аналитические и творческие функции и применяются в самых разных сферах. В медицине ИИ может быть полезен для создания лекарств, постановки диагноза, регистрации данных, консультирования. В сельском хозяйстве – для точного расчета доз удобрений и прогнозирования погоды. В аэрокосмической отрасли он помогает управлять полетами и моделировать корабли.

Во-первых, AI и LLM технологии станут доступными для всех. Восприятие, что это дорого, долго и доступно только для инженеров, ошибочное. В скором времени появится совершенно новая ниша: AI2B/ ИИ2B — по аналогии с тем, как мы выделяем и сегментируем рынок: B2B, B2С или B2G. Это будет целая экосистема, интегрировавшись в которую искусственный интеллект будет использовать полученный опыт взаимодействия с людьми для создания и развития новых технологий и ниш. Это обеспечит непрерывный процесс самообучения и саморазвития.