Революция в машинном обучении, фазовый сдвиг в области искусственного интеллекта, самые умные устройства в истории человечества – все эти восторженные эпитеты относятся к новейшему виду и носят название Foundations Models (базисные модели– класса искусственного интеллекта глубокого обучения, способные обучаться на необработанных данных независимым от задач способом). Благодаря этому человечество недалеко от момента, когда ИИ обретет подобие сознания.
Андрей Себрант один из первых деятелей рунета, российский учёный, директор по маркетингу сервисов компании «Яндекс», кандидат физико-математических наук стал идеальным собеседником для обсуждения того, как жизненный опыт отличает людей от машин, спасут ли роботы от несчастной любви, что общего у NFT и коллекционированием спичечных коробков и за кем в будущем контроль над ИИ.
Несмотря на всеобщий ажиотаж и ожидание каких-то прорывов в области ИИ, компания Яндекс не выносит это на повестку дня, даже имея в наличии множество продуктов, содержащих машинное обучение. Гость предыдущих выпусков Константин Северинов специалист в области молекулярной биологии с огромным удивлением делился тем фактом, насколько быстро трехмерные структуры белков можно сконструировать при помощи алгоритмов (эту научную задачу в теме медицины и фармакологии решают узкоспециализированные модели). А художников волнуют совершенно по-иному работающие модели, которые по текстовому описанию способны создавать полноценную иллюстрации. Для некоторых специалистов это повод всерьез задуматься, смогут ли они конкурировать с ИИ. Так же не стоит забывать об историях мошенничества с помощью поддельных платежных средств и украденных персональных данных, где серьезные компьютерные атаки также отражаются machine learning (ML).
Поэтому некорректно говорить о как-либо единичном векторном прорыве, скорее, происходит закономерное эволюционное развитие. Как разобраться в работе моделей? Возьмем для примера текстовые, логично предположить, что все существующие в мире тексты в электронной форме им доступны, но при этом почему модель не может написать адекватный роман? Ответ заключается в том, что все эти модели работают в стиле краткосрочного предсказателя. Модели машинного обучения пишут потрясающие стихотворные строфы так, что человеку сложно различить, что написано машиной, а что рукотворное. С длинным стихотворением отличие сразу становится понятным, смысл и сторитейлинг выдают автора. Интерпретировать знания и опыт как основу для произведения никакая нейросеть не способна. Одним из постулатов является утверждение, что роботы не понимают человеческого юмора. Сложнее всего ими воспринимается сарказм, но эта опция доступна и не всем людям. Но так как эта задача практически важна, алгоритмы все лучше и лучше ему обучаются.
Если задаваться вопросом, когда же ИИ сможет обрести способность к самоидентификации, то необходимо иметь в виду, что человек до сих пор не знает, что такое его личное самосознание. Ровно так же, как ученые до сих пор не понимают, что такое естественный интеллект, но при этом нечто относим к интеллекту искусственному. Корректнее использовать термин HMLI–высокоуровневый машинный интеллект. Невозможно говорить о самосознании чего-то бесплотного и с отсутствием жизненного опыта. Интеллект и личность–это совершенно разные вещи.
Людей пугает, когда машина делает лучше что-то, что человек считает своей собственностью, но гораздо страшнее и интереснее, когда машина будет делать то, что человек не способен даже вообразить.
На что подтолкнет создание сверх умного интеллекта? Станем ли мы умнее вместе с ним, или делегируем все задачи и расслабимся? Однозначного ответа не существует. Любое развитие науки кому-то позволяет решать все более сложные задачи, а кому-то погрузиться в компьютерную игру и замкнуть свой мир. Любое новое изобретение создает новые зависимости, но в общей сумме процент зависимых постоянен. Те, кто когда-то увлекался карточными играми сегодня перейдет к увлечению метавселенной.
Самые массовые изменения в связи с развитием ИИ происходят незаметно. Сегодня автомобильный завод выглядит не так, как раньше, и конвейер сборки практически обходится без людей. В крупных гипермаркетах сократилось количество кассиров и появились стойки самообслуживания, которые с функциональной точки зрения являются роботами-кассирами. Огромное число гуманитариев ожидали подвоха от ИИ, так как принято был считать, что первыми будут заменены математики и инженеры. А теперь без работы могут остаться музыканты, художники и поэты? Если взять для примера игру в шахматы, то уже тридцать лет никто не играет с машинами, так как это бесполезно. Но сама игра не потеряла актуальности, сохранились шахматные сообщества и интерес даже среди молодежи. А шахматные программы, играющие на недосягаемом уровне, используются для тренировок. Люди обладают нелинейной мотивацией и желаниями, поэтому знака равенства между ними и роботами никогда не появится.