Общий искусственный интеллект может появиться до 2030 года

Популярность ИИ в мире

В действительности достоверных открытых данных об этом почти нет. Самая громкая инициатива, позволяющая ответить на вопрос о популярности ИИ в России, — это проект «Нейростат» от компании «Яндекс». Платформа по отслеживанию интереса россиян к искусственному интеллекту была запущена в 2023 году. Результаты опроса публикуются каждый квартал — на момент выхода статьи доступны данные на февраль 2024 года.

Ученые также прибегают к этим методам для определения функций биологических макромолекул, в частности белков и геномов, исходя из последовательности их компонентов – аминокислот для белков и оснований для геномов. В целом, во всех науках наблюдается серьезный эпистемологический разрыв, обусловленный качественным отличием экспериментов in silico – получивших такое название потому, что выполняются на основе больших данных с помощью мощных процессоров с кремниевыми чипами – от экспериментов in vivo (на живой ткани) и особенно in vitro (в стеклянных пробирках и чашках Петри).

ИИ подразумевает не только рациональный анализ и воспроизведение при помощи компьютеров большинства аспектов интеллекта – может быть, лишь за исключением юмора. Машины значительно превышают наши когнитивные способности в большинстве областей, что заставляет нас опасаться некоторых этических рисков. Это риски трех видов: дефицит работы, которая вместо людей будет выполняться машинами; последствия для независимости человека и, в частности, для его свободы и безопасности; опасения, что более «умные» машины будут доминировать над людьми и станут причиной гибели человечества.

Россиян можно назвать технооптимистами. В февральском опросе ВЦИОМа девять из десяти респондентов ответили, что положительно относятся к разработкам в области технологий будущего. Еще 7% выбрали вариант ответа «нейтрально» и только 2% — «отрицательно». Такое отношение распространяется и на искусственный интеллект, ведь топ-3 ассоциаций респондентов с технологиями будущего: искусственный интеллект — 24%, робот — 19%, биоинженерия и покорение космоса — по 16%.

Многие результаты, достигнутые с использованием технологий ИИ, превосходят человека: в 1997 году компьютер одержал победу над действующим в то время чемпионом мира по шахматам, а недавно, в 2016 году, другие компьютеры обыграли лучших в мире игроков в го и покер. Компьютеры доказывают или помогают доказывать математические теоремы; автоматически, на основе методов машинного обучения и с помощью огромных массивов данных, объем которых исчисляется в терабайтах (10 в 12-й степени) и даже в петабайтах (10 в 15-й степени), создаются знания.

По результатам этого опроса оказалось, что около четверти (27%) респондентов взаимодействуют с искусственным интеллектом почти постоянно или несколько раз в день. Еще 28% говорят, что взаимодействуют с ИИ примерно раз в день или несколько раз в неделю. 44% опрошенных американцев считают, что они не взаимодействуют с ИИ регулярно.

Однако при ближайшем рассмотрении становится очевидно, что работа для людей не пропадает, а трансформируется, требуя новых навыков. Точно так же независимость человеческой личности и ее свобода не подвергаются неминуемой опасности из-за развития ИИ – при условии, однако, что мы останемся бдительными перед лицом вторжения технологий в частную жизнь.

Исследователи подсветили интересный аспект опроса — осведомленность об ИИ. Иногда респонденты просто не знали, что в технологиях, с которыми они регулярно сталкиваются, тоже используется искусственный интеллект. Например, почти половина (49%) респондентов не знали, что почтовые сервисы, классифицирующие сообщения как спам, используют ИИ.

Применение

Еще одно исследование, посвященное оценке отношения населения России к искусственному интеллекту, было проведено в середине 2023 года аналитическим центром НАФИ. По результатам опроса (всего участвовали 1600 человек) большинство респондентов согласны с тем, что технологии ИИ приносят людям пользу (78%), необходимы обществу (73%) и не представляют опасности (63%). Представители возрастной группы 18–24 лет чаще других не видели в использовании технологий ИИ опасности (72% vs 63% total). Чаще с высказываниями о пользе ИИ и его необходимости были согласны люди с высшим образованием, однако в случае высказывания об опасности значимых различий по этому признаку не было.

Самообучающиеся интеллектуальные системы широко применяются практически во всех сферах, особенно в промышленности, банковском деле, страховании, здравоохранении и обороне. Многие рутинные процессы теперь можно будет автоматизировать, что преобразит наши профессии и, в конечном итоге, устранит некоторые из них.

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.

Преподаватель информатики в университете Сорбонна, профессор Жан-Габриэль Ганасия (Франция) является также научным сотрудником исследовательской лаборатории LIP6, (Laboratoire d’Informatique de Paris 6), действительным членом Европейской ассоциации искусственного интеллекта EurAI (European Association for Artificial Intelligence), членом Университетского института Франции (Institut Universitaire de France) и председателем Комитета по этике Национального научно-исследовательского центра Франции (CNRS). Его научные интересы охватывают такие темы, как машинное обучение, символическое слияние данных, компьютерная этика и цифровые гуманитарные науки.

Такие интеллектуальные системы стали применяться для выполнения самых различных задач (идентификация отпечатков пальцев, распознавание речи и т. д.), а комбинации различных методов из области ИИ, информатики, искусственной жизни и других дисциплин использовались для создания гибридных систем.

К сожалению, нет информации о том, сколько человек приняли участие в опросе — а значит, утверждать, что большинство россиян знают о нейросетях, нельзя. Чуть больше информации о том, кто именно пользуется нейросетями в России, дают самые частотные формулировки запросов.

Исследования не прекратились, но пошли в новых направлениях. Ученые заинтересовались психологией памяти, механизмами понимания, которые они пытались имитировать на компьютере, и ролью знаний в мыслительном процессе. Это привело к появлению значительно развившихся в середине 1970-х годов методов семантического представления знаний, а также к созданию экспертных систем, названных так потому, что для воспроизведения мыслительных процессов в них использовались знания квалифицированных специалистов. В начале 1980-х годов на экспертные системы возлагались большие надежды в связи с широкими возможностями их применения, например, для медицинской диагностики.

Могут ли машины стать умнее, чем люди? Нет, считает Жан-Габриэль Ганасия: это всего лишь миф, навеянный научной фантастикой. В своей статье он напоминает об основных этапах развития этой отрасли науки, о достижениях современной техники и об этических вопросах, все больше требующих к себе внимания.

Этические риски

И наконец, в противоположность некоторым утверждениям, машины не несут в себе экзистенциального риска для человечества, поскольку их автономия носит лишь технический характер и в этом смысле не соответствует цепочкам материальной причинности, идущим от информации к принятию решений. Кроме того, машины не самостоятельны в моральном плане, и потому, даже если иногда они сбивают нас с толку и вводят в заблуждение своими действиями, они все же не обладают собственной волей и подчиняются тем целям, которые мы перед ними ставим.

Поначалу, под влиянием первых успехов, исследователи позволяли себе несколько опрометчивые заявления, которые впоследствии неоднократно ставились им в упрек. Так, например, в 1958 году американец Герберт Саймон, позже ставший лауреатом Нобелевской премии по экономике, заявил, что если бы машины допускались к международным соревнованиям, то в ближайшие десять лет они стали бы чемпионами мира по шахматам.

Важно, что респонденты в значительной степени связывали малую доступность технологий будущего с недостатком знаний, чтобы применять такие разработки, а также с дефицитом информации об открытиях и разработках, 27% — с недоверием людей к технологиям будущего.

Искусственный интеллект быстро становится неотъемлемой частью повседневной жизни по всему миру. Сказать однозначно, сколько людей вообще пользуются технологиями искусственного интеллекта, нельзя. Однако некоторые страны уже собирают статистику и пытаются понять, насколько ИИ популярен среди граждан.

Великобритания также следит за подобной статистикой. В 2023 году там был проведен общенациональный репрезентативный опрос. В нем приняли участие 4150 британцев в возрасте от 16 до 75 лет. По итогам около половины респондентов (52%) слышали о генеративном искусственном интеллекте, и более четверти (26%) использовали его. Из тех респондентов, кто пробовал инструмент генеративного искусственного интеллекта, почти треть (30%) говорят, что использовали его только один или два раза, а 28% использовали его еженедельно. Каждый десятый (9%) говорит, что использует инструмент искусственного интеллекта хотя бы раз в день.

Попытки исследовать распространенность нейросетей и искусственного интеллекта в России предпринимают и некоторые российские вузы. Среди них — НИУ ВШЭ. Одно из исследований было проведено в конце 2023 года на достаточно большой выборке: исследователи изучили ответы более 6 тыс. респондентов в возрасте от 18 лет. Кроме того, респонденты были подобраны так, чтобы данные были репрезентативны — на их основании можно было делать выводы про всю страну.