Искусственный интеллект не достигнет следующего уровня слишком рано, и есть объяснение. Почему не преодолеть человека
Хотя крупные технологические компании вкладывают массовые инвестиции в разработку моделей искусственного интеллекта, большинство экспертов в этой области предупреждают, что эти усилия могут быть ловушкой. Надежда на то, что растущая сила расчетов неизбежно приведет к появлению общего искусственного интеллекта (AGI), то есть, который может равняться или преодолевать человеческие когнитивные способности, — начинается рассматриваться со скептицизмом исследователей.
Почему не работает простое масштабирование текущих моделей
Недавний опрос, проведенный Ассоциацией Ассоциации искусственного интеллекта (AAAI), который опросил 475 исследователей, показал, что 76% из них считают, что только добавление данных и мощности расчетов не приведет к разработке AGI. Это восприятие возникает в контексте, в котором такие компании, как Microsoft, Google или Amazon, инвестиции в гигантские центры обработки данных и обучать все более сложные нейрональные сети.
Стюарт Рассел, учитель компьютера в Калифорнийском университете в Беркли, предупреждает, что эти инвестиции «не вдохновлены» в отсутствие глубокого понимания того, как эти модели действительно работают. Это привлекает внимание к тому, что реальный прогресс не может быть достигнут только путем усиления ресурсов, но переосмыслив фундаментальные парадигмы развития ИИ.
Параллельно данные в отрасли подтверждают потолок прогресса. Такие модели, как GPT-4 или Claude 2.1, улучшили их предшественники, но они часто являются маргинальными для инвестированных ресурсов. В 2024 году инвестиции в генерацию AI превысили 56 миллиардов долларов, а полупроводниковая промышленность — двигатель этих технологий — была оценена на уровне более 600 миллиардов долларов.
Agi, растущий приоритет среди экспертов
Несмотря на энтузиазм СМИ, исследователи начинают сосредотачиваться на других направлениях. Только 23% респондентов заявили, что они непосредственно следуют за развитием AGI. Напротив, 77% отдают приоритет строительству систем ИИ с четким профилем риска и выгод, т.е. технологии, которые могут быть реализованы безопасно, эффективно и прозрачны в обществе.
Более того, 82% исследователей считают, что если AGI будет развиваться в будущем, это должно быть общественным блага, а не технология, принадлежащая частным компаниям. Это видение отражает обеспокоенность по поводу потенциального воздействия на глобальную экономику, политику и безопасность.
Тем не менее, только 30% поддерживают приостановку исследования AGI до полных механизмов безопасности. Остальные считают, что исследование должно продолжаться, но в контролируемых темпах и сопровождается более четкими регулирующими механизмами.
Альтернативные пути для прогресса ИИ
Некоторые из компаний уже изучают альтернативные решения для экспоненциального увеличения ресурсов. OpenAI, например, испытывает то, что он называет «вычислением времени тестирования», методом, с помощью которого модели тратят больше времени на обработку информации перед созданием ответа. Цель состоит в том, чтобы достичь лучшей производительности без увеличения размера модели или потребления энергии.
Несмотря на это, Арвинд Нараянан, профессор Принстонского университета, предупреждает, что этих пунктуальных решений недостаточно для преодоления нынешних когнитивных барьеров ИИ. По его мнению, настоящий общий интеллект потребует изменения парадигмы, а не только текущих моделей.
С другой стороны, лидеры отрасли, такие как Sundar Pichai, Google, остаются уверенными в постоянном расширении возможностей ИИ. Тем не менее, он даже признает, что я вошел в период, когда «нижние плоды уже были собраны», что означает, что прогресс будет медленнее и дороже.
Между шумихом и реальностью
Искусственный интеллект остается одной из наиболее перспективных технологий будущего, но становится все более ясно, что он не станет когнитивным сущностью в одночасье с человеком. Идея о том, что AGA можно получить просто путем расширения существующих моделей, кажется все более и более сомнительной.
Вместо того, чтобы при любой цене, создание «Всемогущего», направление развития, кажется, идет в более эффективные, более безопасные и более понятные системы. Если когда -либо есть действительно общий искусственный интеллект, он будет исходить из грубого роста расчетов, а из глубокого концептуального скачка, который исследования все еще ищет.
