Искусственный интеллект превышает эффективность человека во все большем количестве технических задач
Искусственный интеллект (ИИ) развивается с головокружительной скоростью, и разница между возможностями человека и автомобилей становится меньше. По самым последним Отчет индекса 2025 Созданные Стэнфордским университетом, системы искусственного интеллекта не только пришли к конкуренции с людьми в различных технических задачах, но и начали постоянно преодолевать их в некоторых ключевых областях, примечания VisualCapitalist.comПолем
Задачи, в которых ИИ взял на себя инициативу
Начиная с 2012 года, производительность искусственного интеллекта впечатляет в таких областях, как классификация изображений, визуальные рассуждения, понимание английского языка и даже решение проблем математики на международных соревнованиях.
Например, в 2016 году ИИ сначала превзошел уровень человека в задачах классификации изображений, достигнув 100,74% относительной эффективности по сравнению с человеческими средствами массовой информации. С тех пор системы продолжали постоянно улучшать эту производительность.
В настоящее время модели искусственного интеллекта преуспевают в:
- Классификация изображений (Классификация изображений)
ИИ сначала превзошел человеческие результаты в 2016 году в первый раз, и с тех пор поддерживает постоянный прогресс. - Визуальное рассуждение (Визуальное рассуждение)
Из баллов ниже среднего человека в 2016 году нынешние модели удается интерпретировать изображения и диаграммы быстрее и более правильные, чем большинство людей. - Понимание чтения на среднем уровне (Понимание прочитанного среднего уровня)
Модели прочитали и понимают тексты средней сложности на более высоком уровне человеческого, успешно преодолевая тесты на понимание. - Понимание английского (Понимание английского языка)
Задачи интерпретации и анализа текстов на английском языке в настоящее время более эффективно решаются, чем людьми. - Понимание многозадачного языка (Многозадачное понимание языка)
ИИ управляет одновременно несколькими типами сложных лингвистических требований, выполняя лучше, чем в среднем по человеку. - Математика конкурентного уровня (Математика на уровне конкуренции)
Модели ИИ начали решать проблемы математики олимпийской или университетской сложности с точностью, превосходящей точность конкурентов человека. - Научные вопросы на докторском уровне (Научные вопросы на уровне доктора философии)
ИИ способен правильно отвечать на сложные вопросы из точных наук, сравнимые с требуемым докторским уровнем. - Мультимодальное понимание и рассуждения (Мультимодальное понимание и рассуждения)
Хотя здесь люди по -прежнему сохраняют легкое преимущество, разница быстро закрывается: модель Openai «O1» достигла в 2024 году оценку 78,2%очень близко к 82,6% — Человеческие справочные показатели.
Где ИИ все еще должен восстановиться
Единственная область, в которой люди все еще сохраняют явное преимущество, — это мультимодальное понимание, то есть одновременная обработка и корреляция нескольких типов информации (изображения, диаграммы, тексты).
Тем не менее, разница быстро уменьшается: в 2024 году модель «O1» Openai достигла оценки 78,2% в тестах мультимодального понимания, что очень близко к 82,6% человеческому порогу. Для сравнения, в конце 2023 года модель Google Gemini получила всего 59,4%, что подчеркивает впечатляющий прыжок, сделанный за один год.
От Chatgpt до Близнецов: Раса к совершенству
Такие модели, как CHATGPT, Близнецы или другие решения, разработанные лидерами рынка, участвуют в ускоренной конкуренции, чтобы достичь и даже превышать пределы человеческого мышления. Замечательный прогресс в технических задачах сопровождается снижением так называемого «риска галацинации»-то есть тенденции ИИ изобретать ложную информацию.
Например, «O1» модели Openai имеет один из самых низких показателей галлюцинации в отрасли, что укрепляет уверенность в использовании ИИ для сложных и критических задач.
Что следует?
По мере развития технологий эксперты предупреждают, что это принципиально изменит то, как люди взаимодействуют, работают или принимают важные решения.
Хотя существует энтузиазм по поводу огромных возможностей, которые приносит ИИ, существуют также опасения по поводу этических и социальных последствий мира, в котором автомобили становятся более способными думать и действуют как люди-или даже лучше, чем люди.
