Сейчас только ленивый не говорит о том, какие крутые штуки можно делать с помощью ИИ и как он помогает автоматизировать рутину. Да, он уже умеет генерировать музыку, видео, картинки, писать неплохие тексты.
Но возникает резонный вопрос: а что дальше?
Под «интеллектом» мы всё-таки понимаем что-то другое — автономное, способное к самостоятельному анализу и принятию решений, независимое от человека. То, что одновременно и пугает своей потенциальной опасностью, и манит — именно потому что запретный плод всегда самый желанный.
Так вот, есть один гусь по имени Ян Лекун — его многие считают крестным отцом LLM. (Если вдруг не в теме — смотри прошлую статью).
Этот гусяра заявляет: простым наращиванием мощности LLM создать настоящий искусственный интеллект не выйдет. Тот самый, который называют AGI (Artificial General Intelligence — общий искусственный интеллект), или иногда даже ASI — искусственный сверхинтеллект.
Ну окей, картинки и видео — это здорово, но зачем они нам в глобальном смысле?
Да, ИИ используют в медицине: он способен на основе огромных массивов данных проводить анализ и помогать врачам. Это впечатляет.
Есть и прогнозирование синтеза белков — когда алгоритмы пытаются предсказать новые соединения, которые человек пока не открыл. Всё это классные достижения, но это ещё не тот «интеллект», о котором мы говорим, когда мечтаем о настоящем AGI.
Если провести аналогию с фантастическими фильмами, то ИИ на базе LLM — это что-то вроде «усилителя человека».
С ним мы словно Робокоп: можем прокачать себя, ускорить работу и повысить продуктивность. Тут даже спорить нечего.
Хочешь — он поможет составить график для достижения целей,
хочешь — проанализирует твой текст на ошибки,
подскажет, как лучше учить язык,
попрактикует тебя в любом предмете или даже поможет собрать собственное приложение.
Короче, возможностей — море.
Но важно понимать: всё это держится на текстовой информации, которую мы сами ему даём. Мы формулируем запрос, задаём параметры, а модель лишь откликается. Это не интеллект в привычном смысле — это машина, инструмент. Ни капли самостоятельного мышления.
И претензий к LLM хватает:
- они жрут колоссальное количество электроэнергии (и это очень дорого),
- часто выдумывают ответы («галлюцинируют»),
- работают только с текстами, загруженными в них людьми.
А вот реально анализировать окружающий мир — видеть, слышать, понимать контекст так, как это делает человек — они пока не способны.
Но над AGI уже работают. Учёные пытаются создавать новые архитектуры, которые не ограничиваются только текстовой информацией. За этим точно стоит следить.
Но важно понимать: всё то раздувание вокруг LLM — во многом сказки и спекуляции. И, как обычно бывает, инвесторы на этот хайп ведутся, вливают бабки, а потом сталкиваются с разочарованием, когда ожидания не оправдываются. Интерес падает, вера исчезает — классический цикл.
Главное помнить: если AGI и появится, это точно не будет громкая презентация в стиле «ну всё, ребята, сегодня мы его изобрели!».
Всё будет происходить постепенно, маленькими шагами. Настоящий прогресс обычно развивается тихо, без шума. А всё, вокруг чего слишком много хайпа, чаще всего оказывается мыльным пузырём.
Реальный успех любит тишину.