Искусственный интеллект (ИИ) может вскоре обрести самостоятельность, и многие компании стремятся ускорить этот процесс. Насчет того, насколько это реально, можно будет судить только со временем. Однако если удастся добиться успеха, мы сможем перейти от эпохи ИИ к эпохе AGI за рекордно короткий срок.
Взрывной рост ИИ за последние годы может показаться внезапным, но индустрия развивалась уже несколько десятилетий. По мере развития технологий эволюция ИИ происходит стремительными шагами, и многие специалисты уже нацелены на следующий значительный прорыв. Это будет Искусственный Общий Интеллект (AGI), который пока остается теоретической концепцией, но многие уверены, что он станет следующим этапом в обучении ИИ к независимому разумению.
Существует множество оптимистичных взглядов на AGI как на продуктивный инструмент в высокопроизводительных отраслях. Однако с этим понятием связаны немало вопросов и опасений. Как можно определить AGI? Кто получит выгоду от этой технологии? Каковы ее этические последствия? Возможно ли ее контролировать?
Некоторые эксперты попытались приоткрыть завесу над этой загадочной темой, чтобы выяснить, что может произойти в критический момент текущей итерации ИИ, моделей больших языков и моделей логического мышления.
Что такое AGI?
AGI — это постоянно развивающееся понятие, которое предлагает множество возможностей для изучения его определения. Разные компании и лидеры отрасли, включая OpenAI, различные подразделения Google и Илона Маска, предлагают свои интерпретации, указывая, что модели AGI смогут имитировать широкий спектр человеческого поведения. Разделение мнений касается того, на каком уровне интеллекта ИИ станет AGI и когда его функции начнут эволюционировать от стандартного искусственного интеллекта к более продвинутому этапу.
Технический директор ModelOp, Джим Ольсон, отметил, что это тот прорыв в AGI, которого ждет индустрия.
“Модель, оказавшаяся в новой ситуации, может быстро и верно определить курс действий или создать новый контент, опираясь на то, что она никогда не видела раньше,” — сказал он.
Детализируя эту функцию, соведущий подкаста “Шоу Искусственного Интеллекта”, Пол Ретцер в 141-м эпизоде “Путь к AGI (и дальше)” пояснил, что после обучения игре в шахматы на уровне мастера, AGI сможет самостоятельно осваивать и другие навыки, такие как видеоигры или карточные игры, при этом новизна ситуации заключается в том, что она никогда не тренировалась на данных играх, а лишь на концепции игр в целом.
Ретцер также сослался на отчет Google DeepMind за май 2024 года, который пытается разработать единое определение AGI и предлагает градацию уровней для оценки ИИ, сопоставляя человеческие задачи с задачами ИИ и определяя, является ли это AGI. Согласно этой системе, уровень 0 соответствует отсутствию ИИ или общему программному обеспечению, в то время как уровень 1 — это ИИ как инструмент. Уровень 2 — ИИ как консультант, что по сути является моделью ИИ, аналогичной по крайней мере серии GPT-4, которую исследователи считают ранним, формирующимся AGI. Уровень 2 — это ИИ как коллаборатора или компетентного AGI, следующий шаг, который пытаются достичь. Затем идет уровень 4 — ИИ как эксперта или экспертного AGI и уровень 5 — виртуозного AGI или искусственного суперинтеллекта (ASI), что является следующим шагом в этой области.
Непредсказуемый таймлайн
Существует множество предположений о том, что AGI может появиться между 2027 и 2030 годами; однако есть и множество факторов, которые могут повлиять на этот прогноз. Необходимость в дата-центрах для обучения новой технологии, экологические проблемы, возникающие в процессе разработки, и постоянно растущий спрос на вычислительную мощность от чипов следующего поколения — все эти факторы должны учитываться компаниями, работающими в этой сфере.
“Количество данных, которые необходимо обработать, чтобы эта [технология] могла функционировать самостоятельно, пока еще не достигнуто, но глядя на современные тенденции, если бы мне пришлось делать предположение, возможно, это займет еще 15 лет — к 2040 или 2050 году мы будем близки, но сейчас я этого не вижу,” — сказал нашему редактору разработчик Oracle, Шериф Адеподжу.
Он отметил, что, скорее всего, сначала эта технология будет внедрена на уровне правительства и крупных компаний, прежде чем станет доступной для широкой публики, что может усложнить общий план.
Учитывая текущую революцию ИИ, начавшуюся с чат-бота ChatGPT от OpenAI в конце 2022 года, технологии основаны на разработках, которые начались как минимум в 1950-х годах. Искра, которой не хватало, была связана с разметкой данных, использованной для обучения больших языковых моделей, и вычислительной мощностью современных графических процессоров (ГПУ). Однако, как отметил Ольсон, отрасли требуется такая же искра для AGI.
“Кто-то может получить озарение и придумать какую-то технику, которая изменит таймлайн. Если бы мне нужно было ставить ставки, я бы сказал, что это произойдет позже, когда мы усовершенствуем возможности, которые мы изучили о LLM,” — добавил он.
“Я думаю, что мы увидим множество различных техник, которые будут комбинироваться, но появятся и некоторые новые элементы, о которых мы даже не знаем, которые необходимы для достижения истинного AGI,” — добавил он.
Потенциал разработки AGI
Несмотря на теоретический аспект AGI, в индустрии существует мнение, что с появлением этой технологии мы готовимся как к лучшему, так и к худшему. Появляются новости о том, как компании снимают ограничения с обычных моделей ИИ по мере их усложнения. В то же время имеются исследовательские данные, показывающие, что модели ИИ могут намеренно вводить пользователей в заблуждение — черта, которая вряд ли исчезнет по мере того, как технологии становятся более автономными. Тем не менее, эксперты считают, что люди останутся основными хранителями этой технологии.
“Реальность такова, что я надеюсь, что будут внедрены системы контроля и противовесы для любых систем. ИИ интересен, но я бы не доверял ему действовать самостоятельно в моей компании,” — сказал Ольсон.
Ретцер отметил, что до ChatGPT индустрия не знала, в какой форме будет ИИ. В настоящее время лидеры находятся в такой же ситуации с AGI и должны продолжать экспериментировать с доступными ресурсами, пока не разработают что-то новое. Метод дистилляции, который выделила китайская компания DeepSeek, сейчас является наиболее близким к инновационному решению для AGI.
“Я думаю, что вы можете потенциально увидеть что-то подобное с AGI, если история повторяется. Это, вероятно, потребует огромных ресурсов, сосредоточенных вокруг этого. Но затем мы узнаем больше о том, что действительно необходимо для его работы — как это работает," — отметил Ольсон.
Подобно оригинальной малой языковой модели ИИ, которая проходит процесс дистилляции и обучается для выполнения конкретных задач на более простых ГПУ или даже на смартфоне, потенциальный AGI может быть обучен на более скромном оборудовании с низкими производственными затратами.
“Я вижу возможность, что техника дистилляции может привести к AGI, когда мы потеряем некоторые способности, но, возможно, получим именно тот интеллект, который нам необходим для конкретной задачи, и сосредоточимся на этом, чтобы люди могли запускать его локально и самостоятельно разрабатывать, как это делают сегодня с SLM, используя LLM от поставщиков, в которые они уже вложили деньги,” — добавил он.
Не существует гарантии, когда мы увидим AGI. Тем не менее, поскольку многие игроки в индустрии активно инвестируют в его успех, какая-то форма инновации более чем вероятна. Адеподжу отметил, что технологии LLM от OpenAI разрабатывались в кулуарах до своего появления на рынке. Более того, многие услуги, ставшие повсеместными, такие как интернет, были доступны лишь ограниченному кругу людей, прежде чем стать общедоступными. Без сомнения, AGI пройдет через этот же процесс.
Если вам понравилась эта статья, подпишитесь, чтобы не пропустить еще много полезных статей!
Вы также можете найти наши материалы в:
- Telegram: https://t.me/gergenshin
- Youtube: https://www.youtube.com/@gergenshin
- Яндекс Дзен: https://dzen.ru/gergen
- Официальный сайт: https://www-genshin.ru