В пиковый момент увлечения ИИ в мире технологий компании могут навесить ярлык «искусственный интеллект» на все, что они делают. Так, например, на прошлой неделе была новость о том, что ИИ помог Beatles спродюсировать новую песню с вокалом Джона Леннона, который был убит в 1980 году. Однако технологии не воскрешают из мертвых голос, который пел Imagine и Revolution. Леннон действительно стоял перед микрофоном в 1978 году и пел слова «новой» песни Now and Then, просто это была низкокачественная демозапись.
Инструменты, которые могут извлечь голос певца из шумной старой записи, сегодня гораздо эффективнее, чем в прошлом. Но они принципиально не отличаются от аудиовизуальных программ распознавания, которые используются десятилетиями — как, например, «волшебная палочка» в Adobe Photoshop, которая отделяет изображение переднего плана от фона. На самом деле, все, — от поисковой системы Google до инструмента разблокировки iPhone с распознаванием лиц и алгоритма новостных лет соцсетей, — уже «управляется искусственным интеллектом», и так было в течение многих лет.
Катализатором этой волны ажиотажа стало внедрение ChatGPT в конце прошлого года, которое подсветило возможности современных крупных языковых моделей. ChatGPT - это программа, которая действительно привлекает внимание, но подход чат-ботов — это не универсальное решение проблем. Более широкая область генеративного искусственного интеллекта с его возможностями аудиовизуальной имитации также впечатляет, но сама по себе пока ограничена.
Термин «искусственный интеллект» появился в 1950-х годах для обозначения цели дублирования человеческих способностей к рассуждению в коде и схемотехнике. Достижение этой цели, по прогнозам экспертов того времени, могло занять 15 или 20 лет. В течение десятилетий ученые стремились сделать это, кропотливо моделируя реальный мир с помощью данных, чтобы компьютеры могли его понять. Когда этот путь замедлился, ИИ пережил цикл «зим», когда финансирование иссякало, а прогресс сокращался.
Другой и давно забытый путь, связанный с созданием нейронных сетей, появился в качестве многообещающей альтернативы, начав формироваться в 90-х и набирая обороты в последние годы. Экспоненциальный рост вычислительной мощности и объема хранилища сделал этот метод машинного обучения все более эффективным, а сам Интернет предлагал неисчерпаемый запас готовых к использованию в цифровом виде учебных материалов. С тех пор искусственный интеллект фактически стал синонимом «эффективного сопоставления с образцом в больших масштабах». Согласно этому определению, почти любой вид автоматизации или системы, основанной на вероятности, квалифицируется как «искусственно интеллектуальная».
Повсеместное распространение категории «искусственный интеллект» в сфере технологий сегодня может стать самым феноменально успешным актом ребрендинга в истории корпораций. Но на самом деле новые продукты Кремниевой долины с искусственным интеллектом — это в основном просто эффективные усовершенствования технологий, которыми мы все пользуемся уже много лет.
/ по материалам зарубежных СМИ /